THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1. Thông tin chung:

- Tên đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ cao để xác định nhanh tên loài gỗ và đánh giá chất lượng cho một số loài gỗ lưu hành phổ biến tại khu vực miền núi phía Bắc.

- Mã số: B2024-TNA-13

- Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. Dương Văn Đoàn

- Tổ chức chủ trì: Đại học Thái Nguyên

- Thời gian thực hiện: 01/2024 - 06/2026

2. Mục tiêu:

- Đánh giá được chất lượng của một số loài gỗ bằng cách ứng dụng công nghệ sóng siêu âm vả nhận dạng nhanh loài bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

- Xây dựng được phần mềm nhận biết nhanh, chính xác tên một số loài gỗ lưu hành phổ biến tại khu vực miền núi phía Bắc, phục vụ cho việc quản lý, giám sát hiệu quả nguồn lâm sản.

3. Tính mới và sáng tạo:

- Đánh giá chất lượng gỗ hiện nay vẫn sử dụng phương pháp truyền thống, tốn kém và chi phí cao. Ứng dụng công nghệ siêu âm để đánh giá chất lượng gỗ là hướng đi mới, giúp dự đoán nhanh chất lượng gỗ.

- Để nhận dạng đúng loài gỗ dựa trên mẫu gỗ cũng tốn nhiều thời gian và chi phí. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng nhanh đúng loài là phương pháp hiện đại, sáng tạo, mang lại hiệu quả cao.

4. Kết quả nghiên cứu:

Giá trị trung bình vận tốc truyền sóng siêu âm theo hướng dọc thớ ở các loài Thông mã vĩ, Tếch, Mỡ, Xoan ta và Bạch đàn lai trong nghiên cứu này lần lượt là: 3968 m/s, 4298 m/s, 4244 m/s, 4060 m/s, 4384 m/s. Theo hướng xuyên tâm, giá trị vận tốc truyền sóng ở các loài Thông mã vĩ, Tếch, Mỡ, Xoan ta và Bạch đàn lai lần lượt là: 2018 m/s, 1701 m/s, 1232 m/s, 1229 m/s, 1192 m/s. Trong khi đó theo hướng tiếp tuyến, giá trị vận tốc truyền sóng ở các loài Thông mã vĩ, Tếch, Mỡ, Xoan ta và Bạch đàn lai lần lượt là: 1637 m/s, 1378 m/s, 1117 m/s, 1085 m/s, 1015 m/s.

Kết quả phân tích tương quan đã chỉ ra rằng chỉ có vận tốc truyền sóng siêu âm theo hướng dọc thớ gỗ (V_L) là có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê (P < 0,05) với các tính chất gỗ. Cụ thể tương quan giữa V_L với WD, CS, MOE, MOR lần lượt là 0,41; 0,68; 0,46; và 0,42. Trong khi đó tương quan giữa V_R và V_T với các tính chất gỗ là nhỏ và không có ý nghĩa thống kê (P > 0,05). Kết quả này gợi ý rằng, vận tốc truyền sóng siêu âm theo hướng dọc thớ là một chỉ số có thể được sử dụng để dự đoán một số tính chất gỗ, tuy nhiên mức độ chính xác là chưa cao.

Kết quả nghiên cứu thấy rằng khi có sự kết hợp của vận tốc truyền sóng siêu âm và khối lượng riêng thông qua chỉ số mô đun đàn hồi uốn tĩnh động lực học thì khả năng dự đoán các tính chất gỗ đã tăng lên đáng kể, đặc biệt là ở hướng dọc thớ (E_L). Hệ số tương quan giữa E_L và CS là 0,91, giữa E_L và MOE là 0,71, gữa E_L và MOR là 0,61. Hệ số tương quan gữa E_R, E_T với MOE và MOR cũng có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên mức độ tương quan rất thấp.

Quy trình xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình được xây dựng từ 12.899 ảnh gốc của 5 loài. Kết quả kiểm tra cho thấy mô hình đạt độ chính xác trên từng loài với trung bình đạt 92% cho 54 ảnh gỗ thực tế (chọn ngẫu nhiên từ bộ ảnh gốc), chứng tỏ mô hình học đặc trưng tốt và duy trì hiệu năng ổn định trong điều kiện thực tế. Mô hình đủ điều kiện để đưa vào giai đoạn triển khai trên web và ứng dụng di động.

Ứng dụng nhận dạng nhanh tên loài được phát triển để chạy ổn định trên các thiết bị sử dụng hệ điều hành Android từ phiên bản 10 trở lên và iOS từ phiên bản 13 trở lên, đảm bảo khả năng sử dụng rộng rãi trên các thiết bị phổ biến. Thời gian nhận dạng trung bình cho mỗi lần truy vấn là 1,58 giây, đáp ứng nhu cầu tra cứu nhanh và hiệu quả ngay tại thực địa. Dung lượng cài đặt của ứng dụng khoảng 100 MB, phù hợp để triển khai trên thiết bị di động mà không gây tốn bộ nhớ, đồng thời vẫn đảm bảo tích hợp đầy đủ mô hình nhận dạng và dữ liệu cần thiết.

Phần mềm cơ sở dữ liệu được tích hợp vào phần mềm nhận dạng nhanh tên loài. Hệ thống được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu MySQL, với cơ chế phân quyền truy cập chặt chẽ và sao lưu định kỳ nhằm đảm bảo an toàn và tính liên tục của dữ liệu. Tổng số dữ liệu khởi tạo bao gồm thông tin về 5 loài gỗ, gồm tên khoa học, tên thường gọi, hình ảnh và các đặc điểm nhận dạng, đồng thời hơn  ảnh gỗ đã được gán nhãn và liên kết với kết quả nhận dạng từ mô hình trí tuệ nhân tạo.

5. Sản phẩm:

5.1. Sản phẩm khoa học

5.1.1. Bài báo quốc tế

• Doan Van Duong, Masumi Hasegawa , Van Hung Hoang, Laurence Schimleck (2025) Relationships of wood density and compressive strength to within-stem variation of ultrasonic velocity in Pinus massoniana trees. Wood Material Science and Engineering (SCIE, Q2).

https://doi.org/10.1080/17480272.2025.2572337

• Doan Van Duong, Van Hung Hoang, Masumi Hasegawa, Evgenii Sharapov (2025) The influence of tree age and radial position on the stress-wave velocity and timber properties of Pinus massoniana Lamb. planted in Vietnam. Wood Research, 70(1), 117-128. (SCIE, Q2).

doi.org/10.37763/wr.1336-4561/70.1.117126

• Tianyu Song, Doan Van Duong, Thi Phuong Le, Ton Viet Ta (2025) Deep Learning for automated identification of Vietnamese timber species: A tool for ecological monitoring and conservation. Ecological Informatics, 92, 103518. (SCIE, Q1).

https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2025.103518

5.1.2. Bài báo trong nước

• Dương Văn Đoàn, Peter Nicholas Purba, Lê Thị Phượng, Ngô Thị Hiền (2025) Nghiên cứu sự biến động kích thước một số tế bào gỗ Bạch đàn lai (Eucalyptus Urophylla x E. grandis). Tạp chí Khoa học Công nghệ Đại học Thái Nguyên (Đã chấp nhận đăng).

5.2. Sản phẩm đào tạo: 01 luận văn thạc sỹ và hỗ trợ đào tạo 01 Nghiên cứu sinh

• Lò Văn Toản (2025) Đánh giá sinh trưởng và chất lượng cho một số loài cây lấy gỗ tại khu vực miền núi phía bắc. Luận văn Thạc sỹ, trường Đại học Nông Lâm, Đại học Thái Nguyên.
• Ngô Thị Hiền (2024) Quyết định số 5463/QĐ-ĐHTN ngày 13/10/2025 Công nhận trúng tuyển đào tạo trình độ tiến sĩ đợt tuyển sinh tháng 9 năm 2025. Đại học Thái Nguyên.

5.3. Sản phẩm ứng dụng

• Báo cáo kết quả điều tra hiện trạng các loài gỗ hiện đang lưu hành ở Thái Nguyên.
• Bộ cơ sở dữ liệu về một số loài gỗ phổ biến đang lưu hành ở một số tỉnh miền núi phía Bắc (Sơn La, Cao Bằng, Lạng Sơn, Tuyên Quang, Thái Nguyên).
• Quy trình công nghệ đánh giá chất lượng gỗ bằng sóng siêu âm.
• Phần mềm chạy trên điện thoại thông minh cho phép nhận biết nhanh tên 05 loài gỗ bằng hình ảnh chụp trực tiếp và hướng dẫn sử dụng.
• Phần mềm cơ sở dữ liệu 05 loài gỗ được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở (chung app với phần mềm nhận dạng nhanh tên loài).
• Mô hình hình thử nghiệm đánh giá chất lượng gỗ.

6. Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu.

6.1. Phương thức chuyển giao  

Sau khi kết thúc đề tài, phần mềm và quy trình đánh giá chất lượng cho một số loài gỗ tại khu vực miền núi phía bắc có thể được chuyển giao cho các Viện, Trung tâm nghiên cứu Lâm Nghiệp, các Lâm trường, Công ty khai thác và chế biến lâm sản có nhu cầu.

6.2. Địa chỉ ứng dụng

• Các Viện, trung tâm nghiên cứu Lâm Nghiệp.
• Các lâm trường, công ty khai thác và chế biến lâm sản.

6.3. Tác động và lợi ích mang lại

Đề tài được thực hiện đã  hỗ trợ đào tạo 01 Tiến sĩ, đào tạo được 01 thạc sĩ, 01 kỹ sư, công bố 03 bài báo quốc tế và 01 bài báo trong nước. Kết quả đề tài sẽ góp phần nâng cao chất lượng, hiệu quả đào tạo và nghiên cứu khoa học trong Đại học Thái Nguyên.

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

1. General information:

Project title: Research on the application of advanced technologies to rapidly identify wood species and assess the quality of several commonly traded wood species in the Northern mountainous region.

Code number: B2024-TNA-13.

Coordinator: Assoc. Prof. Duong Van Doan

Implementing institution: Thai Nguyen University

Duration: 01/2024 - 6/2026

2. Objective(s):

- Assess the quality of several wood species by applying ultrasound wave technology and rapidly identify species using artificial intelligence.

-  Develop software capable of quickly and accurately recognizing the names of some wood species traded in the Northern mountainous region, serving effective management and monitoring of forest products.

3. Creativeness and innovativeness:

- Evaluating wood quality currently still relies on traditional methods, which are time-consuming and costly. Applying ultrasound technology to assess wood quality is a new approach that enables rapid prediction of wood quality.

- Identifying wood species based on physical samples also requires considerable time and expense. Using artificial intelligence for rapid and accurate species identification is a modern, innovative method that delivers high efficiency.

4. Research results:

• The average ultrasonic wave velocity along the longitudinal grain direction of Pinus massoniana, Tectona grandis, Manglietia conifera, Melia azedarach, E.urophylla x E. grandis in this study was 3968 m/s, 4298 m/s, 4244 m/s, 4060 m/s, and 4384 m/s, respectively. In the radial direction, the wave velocities for P. massoniana, T. grandis, M. conifera, M. azedarach, E.urophylla x E. grandis were 2018 m/s, 1701 m/s, 1232 m/s, 1229 m/s, and 1192 m/s, respectively. Meanwhile, in the tangential direction, the corresponding wave velocities were 1637 m/s, 1378 m/s, 1117 m/s, 1085 m/s, and 1015 m/s.
• Correlation analysis indicated that only the ultrasonic wave velocity along the longitudinal grain direction (V_L) showed a statistically significant relationship (P < 0.05) with wood properties. Specifically, the correlations between V_L and WD, CS, MOE, and MOR were 0.41, 0.68, 0.46, and 0.42, respectively. In contrast, the correlations between V_R and V_T and wood properties were weak and not statistically significant (P > 0.05). These results suggest that ultrasonic wave velocity along the longitudinal grain direction can be used as an indicator to predict wood properties, however, the prediction accuracy remains limited.
• The results also showed that when ultrasonic wave velocity was combined with wood density (WD) through the dynamic modulus of elasticity, the ability to predict wood properties increased markedly, particularly in the longitudinal direction (E_L). The correlation coefficient between E_L and CS was 0.91, between E_L and MOE was 0.71, and between E_L and MOR was 0.61. The correlations between E_R and E_T and MOE and MOR were also statistically significant; however, their correlation levels were very low.
• The data processing and model training workflow was developed using 12,899 original images from five species. Testing results showed that the model achieved species-wise classification accuracy with an average of 92% on 54 real wood images (randomly selected from the original image dataset), demonstrating that the model effectively learned discriminative features and maintained stable performance under real-world conditions. The model meets the requirements for deployment in web-based and mobile applications.
• A rapid species identification application was developed to operate stably on devices running Android version 10 or later and iOS version 13 or later, ensuring wide usability across common devices. The average recognition time per query was 1.58 seconds, meeting the demand for fast and efficient on-site identification. The application installation size is approximately 100 MB, making it suitable for deployment on mobile devices without excessive storage requirements while still fully integrating the recognition model and necessary data.
• The database software was integrated into the rapid species identification application. The system was built on a MySQL database with strict access control mechanisms and regular backups to ensure data security and continuity. The initial dataset includes information on five wood species, including scientific names, common names, images, and identification characteristics, along with more than labeled wood images that have been annotated and linked to the recognition results generated by the artificial intelligence model.

5. Products:

5.1. Scientific articles:

5.1.1. International articles:

• Doan Van Duong, Masumi Hasegawa , Van Hung Hoang, Laurence Schimleck (2025) Relationships of wood density and compressive strength to within-stem variation of ultrasonic velocity in Pinus massoniana trees. Wood Material Science and Engineering (SCIE, Q2).

https://doi.org/10.1080/17480272.2025.2572337

• Doan Van Duong, Van Hung Hoang, Masumi Hasegawa, Evgenii Sharapov (2025) The influence of tree age and radial position on the stress-wave velocity and timber properties of Pinus massoniana Lamb. planted in Vietnam. Wood Research, 70(1), 117-128. (SCIE, Q2).

doi.org/10.37763/wr.1336-4561/70.1.117126

• Tianyu Song, Doan Van Duong, Thi Phuong Le, Ton Viet Ta (2025) Deep learning for automated identification of Vietnamese timber species: A tool for ecological monitoring and conservation. Ecological Informatics, 92, 103518. (SCIE, Q1).

https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2025.103518

5.1.2. National articles:

• Duong Van Đoàn, Peter Nicholas Purba, Le Thi Phuong, Ngo Thi Hien (2025) Study on variation in cell morphology of Eucalyptus hybrid (Eucalyptus Urophylla x E. grandis). Tạp chí TNU Journal of Science and Technology (Accepted).

5.2. Training products

• Lo Van Toan (2025) Assessment of growth and wood quality of several timber species in the Northern mountainous region. Master’s thesis, University of Agriculture and Forestry, Thai Nguyen University.
• Ngo Thi Hien (2024) Decision No. 5463/QĐ-ĐHTN dated October 13, 2025 on the recognition of admission to the doctoral training program in the September 2025 intake. Thai Nguyen University.

5.3. Application products

• Report on the results of the survey on the current status of wood species currently circulating in Thai Nguyen.
•  A database of several common wood species circulating in some Northern mountainous provinces (Son La, Cao Bang, Lang Son, Tuyen Quang, Thai Nguyen).
• A technological procedure for assessing wood quality using ultrasound waves.
• A smartphone application that enables rapid identification of five wood species through direct image capture, along with user instructions.
• A database software for five wood species developed on an open-source platform (integrated within the same app as the rapid species identification software).
• A pilot model for wood quality assessment.

6. Transfer alternatives, application institutions, impacts and benefits of research results:

6.1. Transfer alternatives

Upon completion of the project, the software and the quality assessment procedures for several wood species in the Northern mountainous region can be transferred to Forestry Research Institutes and Centers, Forest Enterprises, and companies involved in the exploitation and processing of forest products that have a demand for them.

6.2. Application institutions

- Forestry Research Institutes and Centers..

- Forestry enterprises, Companies exploiting and processing forest products.

6.3. Impacts and benefits of research results

The project has supported the training of one PhD candidate, one Master’s student, and one Engineer, and has resulted in the publication of three international papers and one national paper The project’s outcomes will contribute to improving the quality and effectiveness of training and scientific research at Thai Nguyen University.

Ban KHCN&ĐN - ĐHTN