HỆ THỐNG NHÚNG - TẠO VÀ HIỂN THỊ MÃ QR DỰA TRÊN ESP32 TRUY XUẤT NGUỒN GỐC SẢN PHẨM
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2026.1154Từ khóa:
thuật toán giải mã, công nghệ chuỗi khối, truy xuất, điện toán biên, định danh sản phẩm, chuỗi cung ứng, chữ ký sốTóm tắt
Truy xuất nguồn gốc trong các kho hàng thông minh (AIoT) thường đối mặt với sự thiếu đồng bộ giữa định danh vật lý và dòng dữ liệu sự kiện, khiến các mã QR tĩnh không thể phản ánh trạng thái thời gian thực của sản phẩm. Bài báo này trình bày việc thiết kế, triển khai và đánh giá một hệ thống nhúng chi phí thấp dựa trên ESP32, có khả năng tạo và hiển thị mã QR động, liên kết tức thời tới chuỗi sự kiện hậu cần. Hệ thống tích hợp ba trụ cột chính: (i) mã hóa định danh sản phẩm theo chuẩn GS1 Digital Link để tạo ra các URL có ngữ nghĩa; (ii) tạo và truyền tải sự kiện theo mô hình EPCIS 2.0 để đồng bộ hóa trạng thái giữa thiết bị biên và đám mây; (iii) kiểm soát chất lượng quang học của mã QR theo tiêu chuẩn ISO/IEC 15415 để đảm bảo khả năng đọc ổn định. Đóng góp chính của nghiên cứu là một kiến trúc thời gian thực hoàn chỉnh, một cơ chế ràng buộc chặt chẽ giữa định danh-sự kiện-dữ liệu, và một bộ phương pháp đo lường hiệu năng-độ tin cậy được chuẩn hóa. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ trễ đầu-cuối 43 ms (p95 = 57 ms) cho một chu kỳ cập nhật; tỉ lệ đọc thành công 99,2% trong dải sáng 200-800 lux ở khoảng cách 30-60cm; và mức tiêu thụ năng lượng chỉ 0,16 Wh/ngày khi sử dụng màn hình e-paper 2,9˝. Hệ thống này chứng tỏ tính khả thi của việc triển khai mã QR code thời gian thực trong môi trường kho AIoT, giúp giảm thiểu sai lệch dữ liệu và tăng cường khả năng tương tác hệ thống.
Tài liệu tham khảo
Bello, O., Zeadally, S., & Badra, M. (2021). Authentication and authorization in the Internet of Things. Ad Hoc Networks, 114, 102434.
Feng, Y., Ren, Y., & Tan, G. (2019). A survey on barcode recognition. Pattern Recognition, 90, 1-13.
Galiyawala, H., & Pandya, V. (2022). A review on deep learning-based methods for optical character recognition and document analysis. Pattern Recognition, 125, 108525.
GS1. (2022a). EPCIS and CBV implementation guideline (Release 2.0). GS1 Global Office.
GS1. (2022b). GS1 digital link: URI syntax (Version 1.3). GS1 Global Office.
International Organization for Standardization. (2011). Information technology-Automatic identification and data capture techniques-Bar code symbol print quality test specification: Two-dimensional symbols (ISO/IEC 15415:2011).
International Organization for Standardization. (2015). Information technology-Automatic identification and data capture techniques-QR code bar code symbology specification (ISO/IEC 18004:2015).
Kim, K., Kim, H., & Lee, S. (2017). A study on the smart factory implementation for SME manufacturers. International Journal of Applied Engineering Research, 12(21),
-10839.
Papadopoulos, G., Angelopoulos, C. M., & Psannis, K. E. (2021). A survey on AIoT: The synergy of artificial intelligence and the Internet of Things. IEEE Internet of Things Journal, 8(8), 6093-6113.
Park, J., Kim, J., & Lee, D. (2020). Secure MQTT for IoT with lightweight authentication and authorization. Sensors, 20(12), 3465.
Robatt, S., Ghorashi, S. A., & Kassler, A. (2023). A survey of blockchain- based supply chain traceability systems. IEEE Access, 11, 29004- 29026.
Salah, K., Rehman, M. H. U., Nizamuddin, N., & Al-Fuqaha, A. (2019). Blockchain for AI: Review and open research challenges. IEEE Access, 7, 10127-10149.
Schaad, J. (2020). CBOR object signing and encryption (COSE) (RFC 8152). Internet Engineering Task Force (IETF).
Tan, L., Wang, N., Chen, L., & Wu, X. (2018). A survey on blockchain for IoT: Principle, application, and challenge. IEEE Access, 6, 70762-
Xu, L. D., He, W., & Li, S. (2018). Internet of Things in industries: A survey. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(4), 2233-2243.
