Как определить спелость питайи с помощью компьютерного зрения

Питахайя (также называемый драконий фрукт или клубничная груша) известен своей ярко-розовой кожурой, чешуйками с зелеными кончиками и крапчатой мякотью. Этот экзотический фрукт, родом из Центральной и Южной Америки, проделал долгий путь от своих корней. 

Сегодня он выращивается круглый год в тропических регионах, что делает его обычным явлением на рынках повсюду. Известный своими полезными свойствами для здоровья, драконий фрукт является хорошим источником витамина С, магния и антиоксидантов, которые могут поддерживать общее хорошее самочувствие. 

По мере того, как популярность питайи растет и все больше людей любят ее есть, задача определения того, когда ее можно собирать, также возросла. Фермеры и потребители часто спрашивают: как узнать, созрела ли питайя? 

Традиционно люди оценивали спелость питайи по цвету кожицы, упругости или высыханию чешуек. Но эти признаки непоследовательны и варьируются в зависимости от различных сортов питайи.

‍

Для производителей такая непоследовательность может означать потерю стоимости урожая. Для потребителей это часто приводит к фруктам, которые выглядят привлекательно, но не имеют вкуса. Чтобы решить эту проблему, фермеры и исследователи обращаются к технологиям. 

С помощью искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения, которые позволяют машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные, определение спелости становится все более последовательным и точным. Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают различные задачи, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, которые можно использовать для идентификации, разделения и анализа фруктов на предмет спелости. Это помогает фермерам более эффективно сортировать и оценивать урожай, уменьшать количество ошибок и поддерживать стабильные стандарты. 

В этой статье мы подробно рассмотрим, почему сложно определить, когда плод дракона созрел, почему традиционные методы часто оказываются неэффективными и как компьютерное зрение делает определение зрелости более надежным. Начнем! 

Почему сложно определить спелость питайи 

Прежде чем мы углубимся в традиционные методы проверки спелости, давайте сначала посмотрим, почему определение спелости питайи может быть таким сложным.

На первый взгляд, драгон фрукт кажется простым: разрежь, вынь мякоть и ешь. Но любой, кто пытался его выбрать, знает, что настоящая проблема — определить, когда он созрел. В отличие от бананов, арбузов или манго, которые проявляют явные признаки созревания, драгон фрукт часто оставляет вас в неведении.

Часть путаницы возникает из-за того, что существует не один вид драконьего фрукта. Есть три основных цветовых разновидности, и каждая созревает немного по-разному. Помимо цвета, драконьи фрукты также различаются по форме, размеру и особенностям кожицы. У некоторых более длинные чешуйки, а другие более округлые. 

Вот более подробный обзор различных видов питахайи:

• Белый драконий фрукт: Это самый распространенный сорт с белой мякотью, усеянной крошечными черными семенами.
  ‍
• Красный или розовый питайя: Имеет пурпурную или розовую мякоть и ярко-красную кожуру, что делает его особенно привлекательным.
  ‍
• Желтый драконий фрукт: Этот сорт встречается реже, с золотистой или желтой кожурой и репутацией самого сладкого сорта.

‍

Традиционные способы определения спелости питайи

До того, как передовые технологии, такие как ИИ, были приняты фермерами, проверки спелости основывались на простых визуальных и тактильных сигналах. Эти методы до сих пор широко используются сегодня на фермах и на рынках.

Вот несколько распространенных признаков спелости питайи: 

• Цвет кожицы: Большинство людей сначала проверяют кожицу драконьего фрукта. Ярко-розовая или красная мякоть обычно означает, что он спелый, а зеленые пятна означают, что ему нужно еще время. Желтый драконий фрукт должен иметь золотистую кожицу с небольшим количеством пятен. Однако это правило не является универсальным. Некоторые фрукты выглядят спелыми снаружи, но не готовы внутри, в то время как на других появляются пятна, когда они перезревают.

• Текстура: Осязание - еще один тест. Спелый питайя должен слегка поддаваться при нажатии, как спелый авокадо. Если он очень твердый, вероятно, он неспелый. Если он слишком мягкий или кашеобразный, он, возможно, уже перезрел. Текстура не всегда надежна, так как обращение и способ хранения питайи могут изменить ощущение твердости фрукта.

• Другие признаки: Фермеры, выращивающие питайю, иногда полагаются на менее значительные детали. При созревании плода прицветники или листовидные крылья плода могут начать сохнуть и скручиваться, а также возле стебля может появиться слабый сладкий аромат. Эти признаки могут помочь, но они едва уловимы и их легко пропустить.

Как Vision AI меняет обнаружение спелости питайи

Традиционные признаки, такие как цвет кожицы или упругость, могут быть полезными, но часто они непоследовательны. Компьютерное зрение делает определение спелости питайи более надежным, поскольку оно обучается на тысячах размеченных изображений и распознает закономерности, которые люди могут упустить из виду.

Например, поддержка YOLO11 таких задач, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, может использоваться для детального анализа фруктов, когда модель специально обучена на соответствующих наборах данных. 

В частности, обнаружение объектов может идентифицировать отдельные фрукты на изображении. Аналогично, сегментация экземпляров может отделить каждый фрукт от его окружения, даже когда они перекрываются, а классификация изображений может присваивать метки на основе таких признаков, как форма, текстура или цвет.

‍

Обучение YOLO11 для обнаружения спелых плодов дракона

YOLO11 предварительно обучена на известных наборах данных в зависимости от задачи. Для обнаружения объектов и сегментации она предварительно обучена на наборе данных COCO, который включает в себя повседневные объекты, такие как люди, животные и автомобили. 

Для классификации изображений она предварительно обучена на наборе данных ImageNet, который также охватывает широкий спектр общих категорий. Эта предварительная подготовка дает YOLO11 сильную отправную точку, но для специализированных задач, таких как определение спелости питайи, ее все равно необходимо точно настроить или обучить на специальном наборе данных.

Вот обзор того, как можно обучить YOLO11 для определения спелости питайи:

• Сбор данных: Тысячи изображений питайи (драконьего фрукта) снимаются в различных условиях освещения, под разными углами и на разных стадиях роста. Каждое изображение аннотируется в соответствии с задачей. Для классификации изображений метки могут включать недозрелый, спелый и перезрелый. Для обнаружения объектов или сегментации экземпляров вокруг фруктов рисуются ограничивающие рамки или маски, чтобы отметить их местоположение и контур. Эти размеченные примеры предоставляют YOLO11 информацию, необходимую для обучения.

• Обучение модели: Обучение YOLO11 не начинается с нуля. Благодаря переносу обучения, оно основывается на визуальных признаках, полученных из предварительно обученных наборов данных, таких как COCO для обнаружения и сегментации или ImageNet для классификации, и адаптирует их к характеристикам питайи. Пользовательское обучение YOLO11 с аннотированными изображениями позволяет модели определять признаки спелости, такие как изменения цвета кожи, изменения текстуры и вариации формы плода.

• Валидация и тестирование: После обучения YOLO11 можно оценить на отдельном наборе изображений драконьего фрукта, которые он раньше не видел, называемом набором валидации или тестирования. Его прогнозы сравниваются с метками ground truth для измерения точности и выявления ошибок, таких как неправильная классификация недозрелого фрукта как спелого. Эта оценка помогает предотвратить переобучение и гарантирует, что модель изучает соответствующие признаки спелости, а не запоминает обучающие данные.

Реальные приложения компьютерного зрения в определении спелости

Далее, давайте рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в реальном мире сельского хозяйства и переработки, особенно при сборе плодов дракона.

Дроны для мониторинга и оценки зрелости

На протяжении десятилетий фермерам приходилось ходить по рядам под солнцем, проверяя фрукты вручную. Этот процесс был медленным, трудоемким, и часто упускались из виду незначительные признаки зрелости, скрытые под листьями или разбросанные по большим полям.

Сегодня появляются новые подходы, использующие дроны и компьютерное зрение для мониторинга зрелости фруктов. Эти системы могут снимать изображения с высоким разрешением, которые выявляют незначительные изменения в цвете и текстуре, предлагая информацию, которую трудно заметить невооруженным глазом.

Вместо того чтобы полагаться только на ручные проверки, модели компьютерного зрения могут помочь оценить степень зрелости по полученным изображениям. Определяя зрелость раньше и в больших масштабах, фермеры могут лучше планировать сбор урожая и поставлять фрукты на рынок в период их наилучшего качества.

Роботы для автоматизированного сбора фруктов 

Сбор фруктов — это вопрос времени. День раньше или позже может снизить ценность урожая, поэтому робототехника становится частью сельского хозяйства. Например, исследователи разработали роботов для сбора плодов дракона, которые используют компьютерное зрение и обнаружение объектов для обнаружения фруктов в сложных условиях.

После идентификации этого тропического фрукта робот может направить механический захват или клешню для сбора урожая с минимальным повреждением. Некоторые системы также имеют встроенные функции сортировки для различения спелых фруктов от недозрелых или поврежденных с помощью компьютерного зрения. Благодаря одновременной работе нескольких роботизированных манипуляторов эти машины потенциально могут собирать урожай быстрее и стабильнее, чем люди, при этом снижая риск повреждения урожая.

‍

Преимущества и недостатки использования Vision AI для обнаружения питайи

Вот некоторые из ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для определения степени зрелости питахайи:

• Сокращает количество отходов: Точное определение спелости снижает преждевременный сбор урожая и предотвращает повреждения при хранении и транспортировке.

• Обеспечивает стабильное качество: Фермеры могут поставлять фрукты на нужной стадии зрелости, укрепляя доверие потребителей и повышая рыночную стоимость.

• Поддерживает сортировку в больших масштабах: Системы машинного зрения могут быстро и точно обрабатывать большие объемы урожая, снижая потребность в больших группах ручного труда.

С другой стороны, вот несколько ограничений, которые следует учитывать при использовании Vision AI для обнаружения питайи:

• Зависимость от данных: Модели машинного зрения лучше всего работают, когда обучены на больших, разнообразных наборах данных питайи, снятых при различных условиях освещения, углах и стадиях роста.

• Усилия по аннотации: Подготовка этих наборов данных требует тщательной разметки, часто с участием экспертов, что может быть трудоемким и затратным по времени.

• Высокие затраты: Разработка, обучение и развертывание систем искусственного интеллекта могут включать значительные расходы на оборудование, программное обеспечение и техническую экспертизу, что может быть барьером для небольших фермерских хозяйств.

Основные выводы

Компьютерное зрение может преобразовать способы сбора и сортировки питайи, и это также относится к сельскому хозяйству в целом. От поля до упаковочной линии, инструменты на основе компьютерного зрения могут оптимизировать сбор, сортировку и упаковку, помогая фермерам поставлять фрукты более стабильно. По мере развития технологий вполне вероятно, что Vision AI будет играть еще большую роль в сельском хозяйстве.

Готовы изучить ИИ? Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ и компьютерном зрении. Посетите страницы наших решений, чтобы изучить другие приложения компьютерного зрения в сельском хозяйстве и ИИ в робототехнике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работу с компьютерным зрением уже сегодня!