Baratzetako zuhaitzetako lore multzoen barruan sagar errege loreak kokatzeko eta identifikatzeko gai den ikusmen automatikoaren sistema bat asmatu zuten Penn State-ko ikertzaileek —polinizazio sistema robotizatu baten garapenaren hasierako urrats kritikoa—, bere motako lehen ikerketa batean. .
Sagar loreak adarrei lotuta dauden lauzpai lore taldeetan hazten dira, eta erdiko lorea errege lore gisa ezagutzen da. Lore hau multzoan irekitzen da lehenik eta normalean fruitu handiena hazten du. Beraz, polinizazio sistema robotikoaren helburu nagusia da, Long He ikerlariaren arabera, nekazaritza eta nekazaritzako irakasle laguntzailea. ingeniaritza biologikoa.
Intsektuen polinizazioa tradizionalki oinarritu izan da sagar produktibitatea lortzeko. Hala ere, frogak iradokitzen du polinizazio zerbitzuak, etxeko erleen zein basa polinizatzaileen aldetik, ez direla bat egiten gero eta eskakizun handiagoak, adierazi du. Ondorioz kolonien kolapsoaren nahastea, mundu osoko erleak erritmo ikaragarrian hiltzen ari dira. Ondorioz, ekoizleek polinizazio metodo alternatiboak behar dituzte.
Azterketa hau Nekazaritza Zientzien Fakultateko He's ikerketa-taldeak egindako azkena da, sistema robotikoak garatzen diharduena, perretxiko bilketa, sagarrondoen inausketa eta fruitu berdeak murrizteko, esaterako, lan intentsiboko nekazaritza-lanak betetzeko. Proiektu honen helburu nagusia, azaldu zuenez, ikaskuntza sakonean oinarritutako ikusmen-sistema bat garatzea zen, errege-loreak zuhaitz-oihaletan zehaztasunez identifikatu eta kokatzeko.
"Emaitza honek polinizazio sistema robotizatu baterako oinarrizko informazioa emango duela uste dugu, eta horrek sagarrak polinizazio eraginkorra eta erreproduzigarria ekarriko luke kalitate handiko fruituen etekina maximizatzeko", esan zuen. "Pensilvanian, oraindik ere erleengan fidatu gaitezke sagar laboreak polinizatzeko, baina erleen heriotzak larriagoak izan diren beste eskualde batzuetan, baliteke mahastizainek teknologia hori behar izatea berandu baino lehenago".
Xinyang Mu, Nekazaritza Biologikoko Ingeniaritza Saileko doktorego ikasleak, errege loreen azterketa zuzendu zuen. Mu-k Mask R-CNN erabili zuen, beste objektu batzuek partzialki iluntzen dituzten objektuak detektatzeko pixel-mailako segmentazioa egiten duen ikaskuntza sakoneko ordenagailu programa ezaguna, errege loreak identifikatzeko eta kokatzeko makina-ikuspegiko sistema batean.
Mask R-CNN-en oinarritutako detekzio-eredua eraikitzeko, ehunka sagar lore-multzo argazki atera zituen. Ondoren, errege loreak segmentatzeko algoritmo bat garatu zuen sagar loreen irudien datu-multzo gordin horretatik errege loreak identifikatzeko eta kokatzeko. Ikerketa Penn State-ren Fruit Research and Extension Center-en egin zen, Biglervillen.
Gala eta Honeycrisp sagar probetarako barietateak hautatu ziren. Probako zuhaitzak 2014an landatu ziren 5 oin (Gala) eta 6 1/2 oin (Honeycrisp) inguruko zuhaitzen tartearekin. Zuhaitz hauek ardatz altuen arkitekturan trebatu ziren, batez beste 13 metro inguruko altuera zuten. Kamera batekin irudiak eskuratzeko sistema zuhaitz-lerroen artean maniobratutako ibilgailu erabilgarri batean muntatu zen.
Errege loreak aurkitzeko makina-ikuspegiaren sistema trebatzea erronka izan zen, nabarmendu zuen Muk, alboko loreen tamaina, kolorea eta forma berdinak direlako multzoetan, eta errege-loreak normalean inguruko loreek ilundu egiten dituzte erdiko posizioagatik.
Mask R-CNN ereduaren prestakuntzarako transferentzia ikasteko baldintzak betetzeko, irudi gordinak aldez aurretik definitutako bi klasetan etiketatu ziren: lore indibidualak eta lore itxiak. Zehaztasuna hobetzeko, prestakuntza datu-multzoa lau aldiz handitu zen datuak handitzeko planteamenduak erabiliz, azaldu du Muk.
"Errege loreak alboko loreetatik bereizteko, lore multzo bakoitzaren barnean dagoen lore zentrala bideratu zen edo lokalizatu zen", esan zuen. "Ikusmen-sistemak automatikoki kokatu zituen lore multzoak bereizita bi dimentsioko lore-dentsitatearen maparen ikuspegian oinarrituta. Detektaturiko lore multzo bakoitzaren barruan, erdiguneenean zegoen lorea edo maskara zehazten zen xede erregearen lore gisa.
urtean argitaratu berri diren aurkikuntzetan Nekazaritza Teknologia Adimenduna, ikertzaileek Mu-ren algoritmoaren ondoriozko loreak hautemateko zehaztasun maila altua jakinarazi zuten. Errege loreak begiz identifikatzen dituzten ikertzaileek eskuz egindako neurketekin alderatuta —ikertzaileek lurreko egiaren neurketak deitutakoak—, ikusmen automatikoaren errege loreak detektatzeko zehaztasuna %98.7tik %65.6ra aldatu zen.