Використання нейронних мереж для виявлення стиглості фруктів та овочів
Оскільки промисловість хоче максимально автоматизувати процес виробництва харчових продуктів, виникає необхідність, щоб машини часом сортували стиглі та овочі та фрукти. Турецький новатор Кутлухан Актар стверджує, що знайшов спосіб як це зробити, використовуючи силу нейронних мереж.
Мета його проекту проста; він спрямований на виявлення стиглості фруктів та овочів шляхом моніторингу зміни пігменту. Замість використання камери, проект використову дані датчика видимого світла AS7341, який краще підходить для збору точних спектральних даних. Це дозволяє краще зрозуміти фактичне світло, що відбивається плодами, що визначається пігментами на шкірці, які безпосередньо пов'язані зі стиглістю.
Зразки показань були взяті фруктів та овочів протягом кількох днів, що дозволило створити базу даних про продукцію на різних стадіях дозрівання. Потім це було використано для створення моделі TensorFlow, яка може визначити стиглість плодів, що утримуються під датчиком, з достатньо високою точністю.
Sad-online Інформаційнийпорталпрофесійногосадівництва- інтернет журнал для всіх тих, хтоцікавлятьсясучаснимитехнологіямиіпередовимидосягненнямисадівничоїнауки.
.jpg)
>
