Как определить спелость драконьего фрукта с помощью компьютерного зрения

Драконий фрукт (также называемый питайя, питахайя или земляничная груша) известен своей ярко-розовой кожурой, зелеными чешуйками и крапчатой мякотью. Родом из Центральной и Южной Америки, этот экзотический фрукт далеко ушел от своих корней. 

Сегодня его выращивают в тропических регионах круглый год, поэтому он часто встречается на рынках. Известный своими полезными свойствами, драконий фрукт является хорошим источником витамина С, магния и антиоксидантов, которые поддерживают общее состояние здоровья. 

С ростом популярности драконьего фрукта и увеличением количества людей, которые любят его есть, выросла и проблема определения времени его созревания. И фермеры, и потребители часто спрашивают: как определить, что драконий фрукт созрел? 

Традиционно люди определяют спелость драконьего фрукта по цвету кожицы, упругости или высыханию чешуек. Однако эти признаки непостоянны и различаются у разных сортов драконьего фрукта.

‍

Для фермеров такое несоответствие может означать потерю урожая. Для потребителей это часто приводит к тому, что фрукты 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 могут быть использованы для идентификации, разделения и анализа фруктов на предмет спелости. Это помогает фермерам более эффективно сортировать и оценивать урожай, сокращать количество ошибок и поддерживать единые стандарты. 

В этой статье мы подробно рассмотрим, почему трудно определить, когда созрел драконий фрукт, почему традиционные методы часто оказываются неэффективными и как компьютерное зрение делает определение спелости более надежным. Давайте начнем! 

Почему сложно определить спелость драконьего фрукта 

Прежде чем перейти к традиционным методам проверки спелости, давайте разберемся, почему определение спелости драконьего фрукта может быть таким сложным.

На первый взгляд, драконий фрукт выглядит достаточно просто: разрежь его, зачерпни и ешь. Но каждый, кто пробовал выбирать его, знает, что настоящая сложность заключается в том, чтобы определить, когда он созрел. В отличие от бананов, арбузов или манго, у которых по мере созревания появляются четкие признаки, драконий фрукт часто заставляет вас гадать.

Частично путаница возникает из-за того, что не существует только одного вида драконьего фрукта. Существует три основных цветовых сорта, и каждый из них созревает немного по-разному. Помимо цвета, драконьи фрукты различаются по форме, размеру и особенностям кожицы. У одних чешуйки более длинные, у других - более округлые. 

Вот более подробный обзор различных видов драконовых фруктов:

• Белый драконий фрукт: Это самый распространенный сорт с белой мякотью, испещренной крошечными черными семенами.
  ‍
• Красный или розовый драконий фрукт: у него пурпурная или розовая мякоть и ярко-красная кожура, что делает его особенно привлекательным.
  ‍
• Желтый драконий фрукт: Этот сорт встречается реже, имеет золотистую или желтую кожуру и славится как самый сладкий сорт.

‍

Традиционные способы определить, созрел ли драконий фрукт

До того как фермеры стали использовать такие передовые технологии, как искусственный интеллект, проверка спелости основывалась на простых визуальных и тактильных признаках. Эти методы и сегодня широко используются на фермах и рынках.

Вот несколько основных признаков того, что драконий фрукт созрел: 

• Цвет кожицы: Большинство людей в первую очередь проверяют кожуру драконьего фрукта. Ярко-розовая или красная мякоть обычно означает, что фрукт созрел, а зеленые пятна - что ему еще нужно время. У желтого драконьего фрукта должна быть золотистая кожица с небольшим количеством пятен. Однако это правило не является универсальным. Некоторые фрукты внешне выглядят спелыми, но внутри еще не готовы, а на других появляются пятна, когда они перезревают.

• Текстура: Еще один тест - осязание. Спелый драконий фрукт должен слегка подаваться при нажатии, как спелый авокадо. Если на ощупь он очень твердый, скорее всего, он недозрел. Если на ощупь он слишком мягкий или кашеобразный, возможно, он уже перезрел. Текстура тоже не всегда надежна, поскольку обращение и способ хранения драконьего фрукта могут изменить его упругость.

• Другие признаки: Фермеры, выращивающие драконий фрукт, иногда полагаются на мелкие детали. Прицветники или листовые крылья фрукта могут начать сохнуть и скручиваться по мере созревания плода, а слабый сладкий аромат возле плодоножки также может быть подсказкой. Эти подсказки могут помочь, но они малозаметны, и их легко пропустить.

Как искусственный интеллект меняет определение спелости драконьих фруктов

Традиционные признаки, такие как цвет кожицы или упругость, могут быть полезны, но они часто непостоянны. Компьютерное зрение делает определение спелости драконьего фрукта более надежным благодаря обучению на тысячах помеченных изображений и распознаванию закономерностей, которые человек может не заметить.

Например, поддержка YOLO11 таких задач, как обнаружение объектов, сегментация объектов и классификация изображений, может быть использована для детального анализа фруктов, если модель натренирована на соответствующих наборах данных. 

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

‍

Обучение YOLO11 распознаванию спелых драконовых фруктов

В зависимости от задачи YOLO11 предварительно обучается на известных наборах данных. Для обнаружения и сегментации объектов он предварительно обучен на наборе данных COCO, включающем такие повседневные объекты, как люди, животные и автомобили. 

Для классификации изображений он предварительно обучен на наборе данных ImageNet, который также охватывает широкий спектр общих категорий. Такое предварительное обучение дает YOLO11 сильную отправную точку, но для специализированных задач, таких как определение спелости драконьего фрукта, его все равно нужно доработать или натренировать на специальном наборе данных.

Вот обзор того, как можно настроить YOLO11 для определения спелости драконьих фруктов:

• Сбор данных: Тысячи изображений драконьего фрукта получены при различных условиях освещения, под разными углами и на разных стадиях роста. Каждое изображение аннотируется в соответствии с поставленной задачей. Для классификации изображений можно использовать такие метки, как недозрелый, спелый и перезрелый. Для обнаружения объектов или сегментации экземпляров вокруг фруктов рисуются ограничительные рамки или маски, чтобы обозначить их местоположение и контуры. Эти помеченные примеры дают YOLO11 информацию, необходимую для обучения.

• Модельная подготовка: Обучение YOLO11 не начинается с нуля. Благодаря трансферному обучению она опирается на визуальные признаки, полученные из предварительно обученных наборов данных, таких как COCO для обнаружения и сегментации или ImageNet для классификации, и адаптирует их к характеристикам драконьего фрукта. Специальное обучение YOLO11 на аннотированных изображениях позволяет модели улавливать такие признаки спелости, как изменение цвета кожицы, текстуры и формы фрукта.

• Проверка и тестирование: После обучения YOLO11 можно оценить на отдельном наборе изображений драконьих фруктов, которые он раньше не видел, называемом валидационным или тестовым набором. Его прогнозы сравниваются с истинными метками, чтобы определить точность и выявить ошибки, например, неправильную классификацию недозрелых фруктов как спелых. Такая оценка помогает предотвратить чрезмерную подгонку и убедиться, что модель учится соответствующим признакам спелости, а не запоминает обучающие данные.

Применение компьютерного зрения в реальном мире для определения спелости

Далее мы рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в реальном сельском хозяйстве и переработке, в частности при сборе драконьих фруктов.

Дроны для мониторинга и оценки спелости

Десятилетиями фермерам приходилось проходить ряд за рядом под солнцем, проверяя плоды вручную. Этот процесс был медленным, трудоемким и часто не замечал едва заметных признаков спелости, скрытых под листьями или разбросанных по большому полю.

Сегодня появляются новые подходы, использующие беспилотники и компьютерное зрение для мониторинга зрелости фруктов. Эти системы могут делать снимки высокого разрешения, на которых видны тонкие изменения цвета и текстуры, что позволяет понять, что трудно уловить на глаз.

Вместо того чтобы полагаться только на ручную проверку, модели компьютерного зрения могут помочь определить спелость по полученным изображениям. Определяя спелость раньше и в больших масштабах, фермеры могут лучше планировать урожай и поставлять фрукты на рынок в пик их созревания.

Роботы для автоматизированного сбора фруктов 

При сборе фруктов все зависит от времени. Слишком ранний или слишком поздний день может снизить ценность урожая, поэтому робототехника становится частью сельского хозяйства. Например, исследователи разработали роботов для сбора драконьих фруктов, которые используют компьютерное зрение и распознавание объектов, чтобы находить фрукты в сложной обстановке.

Определив тропический фрукт, робот может направить механический захват или клешню, чтобы собрать его с минимальными повреждениями. Некоторые системы также имеют встроенные функции сортировки, позволяющие с помощью компьютерного зрения отличать спелые фрукты от недозрелых или поврежденных. Благодаря одновременной работе нескольких роботизированных манипуляторов эти машины могут собирать урожай быстрее и стабильнее, чем человек, при этом снижая риск повреждения урожая.

‍

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта для обнаружения драконьих фруктов

Вот некоторые из ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для определения спелости драконьих фруктов:

• Сокращение отходов: Точное определение спелости позволяет сократить преждевременный сбор урожая и предотвратить его повреждение при хранении и транспортировке.

• Обеспечивает стабильное качество: Фермеры могут поставлять фрукты в нужной стадии спелости, что повышает доверие потребителей и увеличивает рыночную стоимость.

• Поддержка крупномасштабной сортировки: Системы технического зрения могут быстро и точно обрабатывать большие урожаи, снижая потребность в больших бригадах ручного труда.

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

• Зависимость от данных: Модели зрения работают лучше всего, когда они обучены на больших и разнообразных наборах данных драконьих фруктов, снятых при различных условиях освещения, под разными углами и на разных стадиях роста.

• Усилия по созданию аннотаций: Подготовка таких наборов данных требует тщательной маркировки, часто с привлечением экспертов, что может занять много времени и сил.

• Высокие затраты: Разработка, обучение и внедрение систем искусственного интеллекта может потребовать значительных затрат на оборудование, программное обеспечение и технических специалистов, что может стать препятствием для небольших фермерских хозяйств.

Основные выводы

Компьютерное зрение способно изменить процесс сбора и сортировки драконьих фруктов, и это также справедливо для сельского хозяйства в целом. От поля до упаковочной линии инструменты, работающие на основе компьютерного зрения, могут упростить процесс сбора, сортировки и упаковки, помогая фермерам поставлять фрукты более стабильно. По мере развития технологий Vision AI, вероятно, будет играть еще большую роль в сельском хозяйстве.

Готовы изучать искусственный интеллект? Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и компьютерном зрении. Посетите страницы наших решений, чтобы узнать о применении компьютерного зрения в сельском хозяйстве и ИИ в робототехнике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работать с компьютерным зрением уже сегодня!