Канча дени сак помидордун үрөнү көп түшүм берет? Wageningen University & Researchтогу Agro Food Roboticsтин изилдөөчүлөрү үрөн багуучуларга жана өстүрүүчүлөргө бул суроого тез жана объективдүү жооп берген, чыгымдарды үнөмдөөгө жана эффективдүүлүктү жогорулатууга өбөлгө түзүүчү автоматтуу тестти иштеп чыгышты.
Өсүмдүктөр бирдей өсүмдүктөрдү жеткирүүнү жакшы көрүшөт, ошондуктан алар заказ кылган үрөндүн сапатын билгиси келет. Уруктун партиясы канча өсүмдүк берет? Өсүүдөн артта калган, сабагы бурулган же жалбырагы жок үлгүлөр барбы? Үрөн өстүрүүчүлөр да, өстүрүүчүлөр да өнүү тесттерин жүргүзүшөт.
Бул сыноолордон өстүрүлгөн өсүмдүктөр кол менен жана компаниянын критерийлерине жана өстүрүү ыкмаларына ылайык бааланат. Мисалы, үрөнчүлүк жыл бою так ушундай шарттарда өстүрүлөт, ал эми соода күнөсканасында бул шарттар мезгилге жараша өзгөрүшү мүмкүн. . "Ошентип, өнүү тесттеринин жыйынтыктары бири -биринен айырмаланышы мүмкүн. Бул үрөн өндүрүүчүлөрдүн үрөндүн сапаты боюнча бир пикирге келүүсүн жана өстүрүүчүлөрдүн көчөттөрдүн өндүрүшүн туура баалоосун кыйындатат ”, - дейт Вагенинген университетинин жана изилдөөлөрдүн Agro Food Robotics изилдөөчүсү Лидия Местерс.
Нейрон тармактары
Долбоордо Асыл тукум компаниялары жана өстүрүүчүлөр үчүн жогорку технологиялык өсүмдүктөрдүн фенотиптерин колдонуу (2018-2021), Wageningen University & Researchтогу Agro Food Roboticsтин изилдөөчүлөрү бул көйгөйлөрдү жок кылуучу автоматтык, стандартталган өнүү тестин иштеп чыгышты.
"Биздин MARVIN камера тутуму менен биз помидордун көчөттөрүнүн көп ылдамдыктагы тасмаларын жасайбыз жана аларды классификациялоочу программаларга байланыштырабыз" дейт Миестер. «Программалык камсыздоо нейрон тармактарын (терең үйрөнүү) колдонот, бул жасалма интеллектин бир түрү, ал компьютерлерге алынган маалыматтын негизинде үйрөнүүгө мүмкүнчүлүк берет. Бул учурда биз 2 өлчөмдүү жана 3 өлчөмдүү сүрөттөрдү жасайбыз ».
Жакшыраак болжолдоо
Долбоордун он бир өнөктөшүнүн бири - Варменхуизендеги Бежо Задендин изилдөөчүсү Пол Вербругген. "Биз дайыма помидор өсүмдүктөрүнүн сапатын жана бир түрдүүлүгүн биздин үрөндөн жакшыраак болжолдоого умтулабыз", - деп түшүндүрөт ал.
Бул максат Wageningen изилдөөлөрүнүн аркасында азыр жетүүгө болот. "Marvin камера системасы мурунтан эле өсүмдүктөрдүн сапатын жакшы болжолдойт окшойт" дейт Вербрюгген. «Жасалма интеллект сыяктуу жаңы технологияларды кошкондо, ишенимдүүлүк кыйла жогорулайт. Биринчи жыйынтыктар ошондой эле помидор өсүмдүктөрүнүн 2-D же 3-D сүрөттөрүн чогултуу маанилүү эместигин көрсөтүп турат. "Биз үчүн билүү жагымдуу, анткени бул Бежо Заден жакшы системаны колдонгонун тастыктайт."
Эффективдүү иштөө
Вербрюгген ошондой эле башка партиялар менен үрөндүн сапатын так өлчөө боюнча консенсуска келүү кыйын экенин белгиледи. "Биз азыр ар бир чынжыр өнөктөшү өз моделин үйрөтө ала турган, ылайыкташтырылган прогноздук моделдердин үстүндө чогуу иштеп жатабыз." Бул Meester чейин болсо, бул моделдер башталышы гана. "Заманбап технология күнөсканаларга канчалык көп киргизилсе, компаниялар ошончолук эффективдүү болуп калышат."