Mašininio matymo sistemą, galinčią aptikti ir identifikuoti obelų karališkąsias gėles sodų medžių žiedų grupėse, sukūrė Peno valstijos mokslininkai, o tai yra svarbus ankstyvas robotinės apdulkinimo sistemos kūrimo žingsnis. .
Obuolių žiedai auga keturių–šešių žiedų grupėmis, pritvirtintomis prie šakų, o centrinis žiedas vadinamas karališka gėle. Ši gėlė kekėje atsiveria pirmoji ir dažniausiai užaugina didžiausius vaisius. Taigi, pasak mokslininko Long He, žemės ūkio ir žemės ūkio mokslų daktaro, tai yra pagrindinis robotinės apdulkinimo sistemos tikslas. biologinė inžinerija.
Obuolių produktyvumas tradiciškai buvo pagrįstas vabzdžių apdulkinimu. Tačiau įrodymai rodo, kad apdulkinimo paslaugos, tiek iš prijaukintų naminių bičių, tiek iš laukinių apdulkintojų, neatitinka didėjančių poreikių, pažymėjo jis. Dėl kolonijų žlugimo sutrikimas, bitės visame pasaulyje miršta nerimą keliančiu greičiu. Todėl gamintojams reikia alternatyvių apdulkinimo būdų.
Šis tyrimas yra naujausias, kurį atliko He tyrimų grupė Žemės ūkio mokslų kolegijoje, kuri yra skirta robotų sistemų kūrimui, kad būtų galima atlikti daug darbo reikalaujančias žemės ūkio užduotis, tokias kaip grybų rinkimas, obelų genėjimas ir žalių vaisių retinimas. Jis paaiškino, kad pagrindinis šio projekto tikslas buvo sukurti giliu mokymusi pagrįstą regėjimo sistemą, kuri leistų tiksliai atpažinti ir surasti karališkąsias gėles medžių lajose.
"Manome, kad šis rezultatas suteiks pradinę informaciją apie robotizuotą apdulkinimo sistemą, kuri leistų efektyviai ir atkartojamai apdulkinti obuolius, kad būtų maksimaliai padidintas aukštos kokybės vaisių derlius", - sakė jis. „Pensilvanijoje vis dar galime pasikliauti bitėmis, kad apdulkintų obuolių pasėlius, tačiau kituose regionuose, kur bičių mirtis buvo sunkesnė, augintojams šios technologijos gali prireikti anksčiau nei vėliau.
Xinyang Mu, Žemės ūkio biologinės inžinerijos katedros doktorantas, vadovavo karališkųjų gėlių tyrimui. Mu naudojo Mask R-CNN – populiarią giluminio mokymosi kompiuterinę programą, kuri atlieka pikselių lygio segmentavimą, kad aptiktų objektus, kuriuos iš dalies užgožia kiti objektai, kad būtų galima identifikuoti ir surasti karališkąsias gėles mašininio matymo sistemoje.
Norėdami sukurti Mask R-CNN pagrįstą aptikimo modelį, jis užfiksavo šimtus obelų žiedų grupių nuotraukų. Tada jis sukūrė karališkųjų gėlių segmentavimo algoritmą, kad nustatytų ir surastų karališkąsias gėles iš neapdorotų obuolių gėlių vaizdų duomenų rinkinio. Tyrimas buvo atliktas Penn State vaisių tyrimų ir pratęsimo centre Biglervilyje.
Gala ir Honeycrisp obuolys tyrimams buvo atrinktos veislės. Bandomieji medžiai buvo pasodinti 2014 m. maždaug 5 pėdų (Gala) ir 6 1/2 pėdų (Honeycrisp) atstumu. Šie medžiai buvo mokomi aukštų verpstės lajų architektūros, kurių vidutinis aukštis buvo apie 13 pėdų. Vaizdo gavimo sistema su kamera buvo sumontuota ant komunalinio automobilio, manevruoto tarp medžių eilių.
Mašininio matymo sistemos mokymas surasti karališkąsias gėles buvo sudėtingas, pažymėjo Mu, nes jie yra tokio pat dydžio, spalvos ir formos, kaip ir šoniniai žiedai kekėse, o karališkąsias gėles paprastai užstoja aplinkiniai žiedai dėl jų centrinės padėties.
Siekiant įvykdyti mokymosi perkėlimo reikalavimus, taikomus Mask R-CNN modelio mokymui, neapdoroti vaizdai buvo pažymėti dviem iš anksto nustatytomis klasėmis: atskiros gėlės ir užkimštos gėlės. Siekiant padidinti tikslumą, mokymo duomenų rinkinys buvo padidintas keturis kartus, naudojant duomenų papildymo metodus, paaiškino Mu.
„Norint atskirti karališkąsias gėles nuo šoninių gėlių, kiekvienoje gėlių grupėje buvo nukreipta arba lokalizuota centrinė gėlė“, - sakė jis. „Vizos sistema automatiškai nustato gėlių grupes atskirai, remdamasi dvimačiu gėlių tankio kartografavimo metodu. Kiekvienoje aptiktoje gėlių grupėje gėlė – arba kaukė – labiausiai centre buvo nustatyta kaip tikslinė karališkoji gėlė.
Neseniai paskelbtose išvadose Išmanioji žemės ūkio technologija, tyrėjai pranešė apie aukštą karališkųjų gėlių aptikimo tikslumo lygį, kurį lemia Mu algoritmas. Palyginti su tyrėjų rankiniu būdu atliktais matavimais, identifikuojančiais karališkąsias gėles iš akies (tyrėjų vadinamais žemės tiesos matavimais), mašininio matymo karališkosios gėlės aptikimo tikslumas svyravo nuo 98.7% iki 65.6%.