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用于检测木瓜果实成熟度的机器可以帮助购物者

归档日期:05-09       文本归类:木瓜      文章编辑:爱尚语录

  如果你在市场上购买新鲜的木瓜,那么根据果皮的颜色来确定成熟度是一个挑战,而不是挤压水果来测试柔软度。巴西的一个研究小组可以通过计算机视觉算法在不久的将来让购物者和生产者的生活更轻松,该算法仅根据图像来估算成熟度。

  去年,仅美国就进口了价值超过1.07亿美元的新鲜木瓜,成为世界上最大的木瓜进口市场。计算机视觉软件可以使木瓜种植者通过将最成熟的木瓜送到当地市场并节省较少成熟的木瓜出口来最大化其水果的价值,坎皮纳斯大学食品工程系研究员Douglas Fernandes Barbin说。巴西圣保罗。但他和他的同事们也希望帮助个人购物者在杂货店通道中获得他们的钱。

  “我的想法是后来为消费者开发应用程序,”Barbin说。“消费者可以进入市场并拍照并找到成熟阶段,并决定在当天或未来几天购买哪一种。”

  坎皮纳斯大学的研究人员与来自巴西隆德里纳隆德里纳州立大学的计算机科学家合作开发机器学习方法,使整体成熟度检测准确度达到94.7%。他们的工作发表在2月份的“ 农业计算机与电子学 ”杂志上。

  衡量成熟度并确定成熟的相关特征是最大的挑战之一。研究人员从政府指导图表开始,列出了木瓜成熟度的五个等级。但是他们很快就将成熟度水平整合到三个成熟度水平,这是基于视觉检查:视觉上,当果实成熟时,金色木瓜的外皮开始出现绿色和黄色。他们进一步验证了这三个级别,并根据每种水果的果肉硬度进行了额外的测试。

  培训机器学习算法也证明是一个意想不到的挑战:它需要 多样化的木瓜选择。研究人员曾希望从当地生产商处获得大量木瓜,但最终发现自己在坎皮纳斯的当地市场购买了57种金色木瓜。

  事实证明,该项目的硬件和软件组件都相对简单。在硬件方面,研究人员用消费数码相机和位于天花板上的灯泡制作了一个四四方方的装置,以拍摄木瓜样品的照明照片。这种消费级技术的成功意味着这种方法可以很容易地适应商业应用。

  在软件方面,研究人员在确定常见的随机森林分类器之前考虑了许多不同的机器学习算法。这种方法使研究人员能够清楚地看到不同的木瓜特征如何考虑到机器学习算法的结果。“我们可以看到哪些功能真正提供了有关水果的有用信息,”Barbin解释道。

  基于神经网络的深度学习方法也可能在视觉识别成熟木瓜方面取得了良好的效果。但是隆德里纳州立大学的同事们对深度学习算法的黑盒性质持谨慎态度,这通常使得很难弄清楚任何特定结果的深度学习是如何产生的。此外,深度学习方法需要在训练数据集中获得可能更大的木瓜样本以获得合理的准确性。

  尽管总体的准确率为94.7%,但在成熟的第三阶段,确定适当成熟度的机器学习准确率仅下降到84.4%。这部分来自于果皮颜色与木瓜果肉硬度的内部状态不完全对应的事实。尽管如此,研究人员预计未来可以通过更广泛的样品来改善这种性能。

  如果研究团队能够获得必要的资金来开发面向消费者的智能手机应用程序,那么这种计算机视觉软件可以成为普通购物者的便利指南。但在业务方面,它甚至可以更快地进入木瓜生产者的手中。计算机视觉方法还可能为更远的农业机器人自动收割奠定基础。

  “木瓜对巴西经济非常重要,特别是在该国的东北部,”巴林说。“如果生产者能够真正决定它是否已经完全成熟并准备好收获或加工,那么可以减少食物浪费并为产品增加价值

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