Сортировка и калибровка картофеля могут показаться легкой задачей, но в действительности это требует много времени и усилий. Даже у опытных специалистов иногда возникают ошибки, особенно когда через конвейер проходит множество клубней. Ученые из Хунаньского университета разработали новейшую модель искусственного интеллекта (ИИ) YOLO-MTP, которая значительно упрощает эти процессы, пишет Дзен-канал "RuNews24.ru".
Революционные технологии
Этот современный инструмент способен автоматизировать контроль качества, позволяя быстро и эффективно обнаруживать дефекты и определять пригодность картофеля. YOLO-MTP выполняет две главные функции: выявляет поверхностные недостатки и оценивает пригодность клубней как для употребления в пищу, так и для посадки. Такое объединение задач делает модель одной из самых передовых в своем роде, поскольку многие существующие системы могут делать лишь одно.
Высокая точность и эффективность
Модель способна определять шесть основных типов дефектов, включая паршу, червоточины, механические повреждения, прорастание и гниль. Для обучения системы было использовано более тысячи фотографий, что обеспечило ей высокую точность: 96% в обнаружении дефектов и возможность работы в реальном времени. Эта технология также может обрабатывать несколько дефектов на одном клубне, что представляет собой серьезное достижение по сравнению с предыдущими решениями.
Перспективы применения
Потенциал YOLO-MTP очевиден. Производители и поставщики смогут использовать эту модель для автоматической сортировки картофеля по различным критериям без риска повреждения клубней. Это не только ускорит процессы, но и поможет справиться с нехваткой рабочей силы, обеспечивая более качественную и равномерную сортировку.
Совершенствование таких технологий открывает новые горизонты не только для картофеля, но и для других сельскохозяйственных культур. Возможность интеграции с мобильными устройствами сделает оценку состояния полей еще более доступной для фермеров. Инженерные решения, подобные YOLO-MTP, демонстрируют, как ИИ может трансформировать сельское хозяйство, уменьшая затраты и повышая точность в оценке качества продуктов.
