Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
post

Gépilátás-rendszer emeli új szintre a gyümölcstermesztést

MEGOSZTÁS

A méhpopuláció pusztulása miatt egyre nagyobb veszélyben a virágok, gyümölcsök beporzása. A rovarok szerepét gépi rendszerek, robotok vehetik át, eredményes munkájukhoz azonban azonosítaniuk is kell, hogy mit porozzanak be.

Nyitókép: Envato/Elements

 

Az almafák termőképességét hagyományosan főként háziasított és vadméhek által végzett beporzás segíti. Mostanában azonban mind egyértelműbbé vált, hogy a rovarok egyre kevésbé tudják elvégezni a munkát, mert pusztulnak a kolóniák, túl sok méh hal meg, miközben a beporzás iránti kereslet drasztikusan nő.

A termesztőknek tehát alternatív megoldások után kell nézniük. A mezőgazdaság több szektorához hasonlóan, megint az infokommunikációs technológiák, ebben az esetben a gépi látás és a robotizáció a legalkalmasabb a feladat elvégzésére.

 

Mélytanulás nélkül nem megy

Az almafák virág-klaszterei az ágakhoz tartozó, négy-hat virágból álló csoportok, a középen lévő pedig az először nyíló és a legnagyobb gyümölcsöt hozó királyvirág, a méheket helyettesítő beporzó-rendszerek elsőszámú célpontja. Csakhogy nem mindig egyértelmű megtalálni, azonosítani.

 

Vadméh beporzás közben (Kép: Envato/Elements)

 

A Penn Állami Egyetem szakemberei erre a feladatra fejlesztettek – mezőgazdasági kategóriájában első – gépilátás-rendszert. A kutatást vezető Long He és kollégái nem először próbálkoznak a munkaintenzív tevékenységek elvégzésébe besegítő, vagy azokat helyettesítő robotikus technológiákkal. Korábban gombaszedő, almafákat metsző és zöld gyümölcsöket ritkító technikákat dolgoztak ki.

A mélytanulás (deep learning) alapú gépszemnek észre kell vennie a lombkoronában a királyvirágokat. Ez a tevékenység lehet a kiindulási pont a beporzást hatékonyan végző, a kiváló minőségű almatermést maximalizáló robotikus rendszerek felé.

Pennsylvania szövetségi államban egyelőre nem nagy a baj, a beporzást méhek végzik, van is belőlük elég, az Egyesült Államok más területein és a földkerekség számos országában viszont sajnos sokkal rosszabb a helyzet, az almatermesztőknek vagy már most kellenek, vagy előbb-utóbb szükségük lesz az új technológiára.

 

Gépszem keresi a királyvirágokat

Az egyetem egyik doktorandusza, Xinyang Mu a képek pixelszintű szegmentálását végző, népszerű Mask R-CNN mélytanulás programot használta. A program más objektumok által részben takart, sötétített dolgokat, jelen esetben az almafa királyvirágjait detektálja. A rá alapuló modell kidolgozásához, Mu többszáz fényképet gyűjtött össze almavirág-csoportokról, majd a királyvirágot szegmentáló algoritmust fejlesztett. Az algoritmust virágzó almafák képeinek adatsorán futtatta le, közülük kellett a célvirágokat azonosítania, lokalizálnia.

 

Drón mezőgazdasági munkában (Kép: Envato/Elements)

 

Két eltérő almafa-típussal dolgoztak, a rendszert a komoly kihívás miatt az eredetinél jóval több,  rengeteg adaton gyakoroltatták. A virágok ugyanis méretre, formára, minden szempontból azonosak, a királyvirágot csak központi elhelyezkedése különbözteti meg a többitől, amelyek közül ráadásul sokan takarják, homályosítják is a képen (és persze a valóságban is).

A nyers képeket két előre meghatározott osztályba címkézték fel: egyedi és takart virágok. A pontosság növeléséért a gyakorlóadatok négyszeresre nagyították fel.

A rendszer, mindig az abszolút középsőre összpontosítva, az emberi szemmel összehasonlítva, minimum 65,6, maximum 98,7 százalékos pontossággal dolgozott a teszteken. A kutatók elégedettek vele.

IT EXPERTS-TECH LEADERS 2024 FELHŐ A JAVÁBÓL KONFERENCIA

PODCAST

ICT Global News

VIDEOGALÉRIA
FOTÓGALÉRIA

Legnépszerűbb cikkek

ICT Global News

Iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy ne maradj le az IT legfontosabb híreiről!