Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Tìm hiểu cách vision AI và computer vision đang giúp nông dân và người tiêu dùng xác định trái thanh long chín hoàn hảo một cách nhanh chóng, chính xác và nhất quán.
Thanh long (còn gọi là pitaya, pitahaya hoặc lê dâu tây) được biết đến với lớp vỏ màu hồng tươi, vảy màu xanh lá cây và phần thịt lốm đốm. Có nguồn gốc từ Trung và Nam Mỹ, loại trái cây kỳ lạ này đã đi rất xa so với nguồn gốc của nó.
Ngày nay, nó đã phát triển trên khắp các vùng nhiệt đới quanh năm, khiến nó trở thành một cảnh tượng phổ biến ở các chợ trên khắp mọi nơi. Được biết đến với những lợi ích cho sức khỏe, thanh long là một nguồn cung cấp vitamin C, magiê và chất chống oxy hóa tốt, có thể hỗ trợ sức khỏe tổng thể.
Khi sự phổ biến của thanh long tăng lên và ngày càng có nhiều người thích ăn nó, thách thức về việc biết khi nào nó sẵn sàng để thu hoạch cũng tăng lên. Nông dân và người tiêu dùng thường hỏi: Làm thế nào bạn có thể biết thanh long đã chín?
Theo truyền thống, mọi người đánh giá độ chín của thanh long bằng màu sắc vỏ, độ chắc hoặc sự khô héo của vảy. Nhưng những dấu hiệu này không nhất quán và khác nhau giữa các giống thanh long khác nhau.
Hình 1. Hình ảnh về nhiều loại trái thanh long ruột đỏ khác nhau về hình dạng. (Nguồn)
Đối với người trồng, sự không nhất quán này có thể dẫn đến việc mất giá trị thu hoạch. Đối với người tiêu dùng, nó thường dẫn đến trái cây trông hấp dẫn nhưng lại thiếu hương vị. Để giải quyết thách thức này, nông dân và các nhà nghiên cứu đang chuyển sang công nghệ.
Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính, cho phép máy móc diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan, việc phát hiện độ chín đang trở nên nhất quán và chính xác hơn. Ví dụ: các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện có thể được sử dụng để xác định, tách và phân tích trái cây để xác định độ chín. Điều này giúp nông dân phân loại và chấm điểm thu hoạch hiệu quả hơn, giảm lỗi và duy trì các tiêu chuẩn nhất quán.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về lý do tại sao khó biết khi nào thanh long chín, tại sao các phương pháp truyền thống thường không hiệu quả và cách thị giác máy tính đang làm cho việc phát hiện độ chín trở nên đáng tin cậy hơn. Hãy cùng bắt đầu!
Tại sao việc xác định độ chín của quả thanh long lại khó khăn?
Trước khi chúng ta đi sâu vào các phương pháp truyền thống để kiểm tra độ chín, trước tiên hãy xem xét tại sao việc xác định khi nào thanh long chín lại có thể khó khăn đến vậy.
Thoạt nhìn, thanh long có vẻ khá dễ thưởng thức: cắt ra, múc và ăn. Nhưng bất kỳ ai đã từng thử chọn một quả đều biết thách thức thực sự là biết khi nào nó chín. Không giống như chuối, dưa hấu hoặc xoài, có những dấu hiệu rõ ràng khi chúng chín, thanh long thường khiến bạn phải đoán.
Một phần của sự nhầm lẫn đến từ việc không chỉ có một loại thanh long. Có ba loại màu chính và mỗi loại chín một chút khác nhau. Bên cạnh màu sắc, thanh long cũng khác nhau về hình dạng, kích thước và đặc điểm da. Một số có vảy dài hơn, trong khi những loại khác tròn hơn.
Sau đây là cái nhìn cận cảnh hơn về các loại trái thanh long khác nhau:
Thanh long ruột trắng: Đây là giống phổ biến nhất, với phần thịt trắng lốm đốm những hạt đen nhỏ.
Thanh long ruột đỏ hoặc hồng: Nó có thịt màu đỏ tươi hoặc hồng và vỏ màu đỏ rực rỡ, điều này làm cho nó đặc biệt bắt mắt.
Thanh long ruột vàng: Giống này ít phổ biến hơn, với vỏ màu vàng kim hoặc vàng và nổi tiếng là giống ngọt nhất.
Hình 2. Các loại trái thanh long khác nhau về màu sắc. (Nguồn)
Các cách truyền thống để biết liệu thanh long đã chín hay chưa
Trước khi công nghệ tiên tiến như AI được nông dân áp dụng, việc kiểm tra độ chín dựa trên các dấu hiệu trực quan và xúc giác đơn giản. Những phương pháp này vẫn được sử dụng rộng rãi ngày nay tại các trang trại và chợ.
Dưới đây là một vài dấu hiệu phổ biến cho thấy quả thanh long đã chín:
Màu vỏ: Hầu hết mọi người kiểm tra vỏ quả thanh long trước. Thịt màu hồng hoặc đỏ tươi thường có nghĩa là nó đã chín, trong khi các mảng màu xanh lá cây có nghĩa là nó vẫn cần thêm thời gian. Thanh long ruột vàng nên có vỏ màu vàng kim với ít tì vết. Tuy nhiên, quy tắc này không phải là phổ quát. Một số quả trông chín ở bên ngoài nhưng chưa sẵn sàng ở bên trong, trong khi những quả khác phát triển các đốm khi chúng trở nên quá chín.
Kết cấu: Chạm là một thử nghiệm khác. Một quả thanh long chín sẽ hơi mềm khi ấn vào, tương tự như quả bơ chín. Nếu nó cảm thấy rất chắc, có lẽ nó chưa chín. Nếu nó cảm thấy quá mềm hoặc nhão, nó có thể đã quá chín. Kết cấu cũng không phải lúc nào cũng đáng tin cậy, vì cách xử lý và cách bạn bảo quản quả thanh long có thể thay đổi độ chắc của quả.
Các dấu hiệu khác: Nông dân trồng thanh long đôi khi dựa vào các chi tiết nhỏ hơn. Các lá bắc hoặc cánh lá của quả có thể bắt đầu khô và quăn lại khi quả chín, và một mùi thơm ngọt nhẹ gần cuống cũng có thể là một dấu hiệu. Những gợi ý này có thể giúp ích, nhưng chúng rất khó nhận biết và dễ bỏ qua.
Ứng dụng của Vision AI trong việc thay đổi cách phát hiện độ chín của trái thanh long
Các dấu hiệu truyền thống như màu sắc hoặc độ chắc của vỏ có thể hữu ích, nhưng chúng thường không nhất quán. Thị giác máy tính giúp việc phát hiện độ chín của thanh long trở nên đáng tin cậy hơn bằng cách học hỏi từ hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn và nhận ra các mẫu mà con người có thể bỏ qua.
Ví dụ: khả năng hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và phân loại hình ảnh của YOLO11 có thể được sử dụng để phân tích chi tiết trái cây khi mô hình được tùy chỉnh đào tạo trên các bộ dữ liệu liên quan.
Đặc biệt, phát hiện đối tượng có thể xác định các loại trái cây riêng lẻ trong một hình ảnh. Tương tự, phân đoạn thể hiện có thể tách từng loại trái cây khỏi môi trường xung quanh ngay cả khi chúng chồng lên nhau và phân loại hình ảnh có thể gán nhãn dựa trên các đặc điểm như hình dạng, kết cấu hoặc màu sắc.
Hình 3. Hình ảnh quả thanh long sống so với quả chín để tạo bộ dữ liệu. (Nguồn)
Huấn luyện YOLO11 để phát hiện trái thanh long chín
Ngay khi xuất xưởng, YOLO11 được huấn luyện trước trên các tập dữ liệu nổi tiếng tùy thuộc vào tác vụ. Đối với phát hiện đối tượng và phân đoạn, nó được huấn luyện trước trên tập dữ liệu COCO, bao gồm các đối tượng hàng ngày như người, động vật và xe hơi.
Đối với phân loại hình ảnh, nó được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu ImageNet, bộ dữ liệu này cũng bao gồm một loạt các danh mục phổ biến. Việc huấn luyện trước này cung cấp cho YOLO11 một điểm khởi đầu vững chắc, nhưng đối với các tác vụ chuyên biệt như phát hiện độ chín của quả thanh long, nó vẫn cần được tinh chỉnh hoặc huấn luyện tùy chỉnh trên một bộ dữ liệu chuyên dụng.
Đây là tổng quan về cách YOLO11 có thể được tùy chỉnh huấn luyện để phát hiện độ chín của trái thanh long:
Thu thập dữ liệu: Hàng ngàn hình ảnh thanh long được chụp ở các điều kiện ánh sáng, góc độ và giai đoạn phát triển khác nhau. Mỗi hình ảnh được chú thích theo nhiệm vụ. Đối với phân loại hình ảnh, nhãn có thể bao gồm chưa chín, chín và quá chín. Đối với phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn thể hiện, các hộp giới hạn hoặc mặt nạ được vẽ xung quanh quả để đánh dấu vị trí và phác thảo của chúng. Những ví dụ được gắn nhãn này cung cấp cho YOLO11 thông tin cần thiết để học.
Huấn luyện mô hình: Việc huấn luyện YOLO11 không bắt đầu từ đầu. Thông qua học chuyển giao, nó xây dựng trên các đặc trưng hình ảnh đã học được từ các tập dữ liệu được huấn luyện trước, chẳng hạn như COCO để phát hiện và phân đoạn hoặc ImageNet để phân loại, và điều chỉnh chúng cho phù hợp với các đặc điểm của quả thanh long. Huấn luyện tùy chỉnh YOLO11 với hình ảnh được chú thích cho phép mô hình nhận biết các dấu hiệu chín như sự thay đổi màu da, thay đổi kết cấu và các biến thể về hình dạng quả.
Xác thực và kiểm tra: Sau khi huấn luyện, YOLO11 có thể được đánh giá trên một tập hợp riêng các hình ảnh thanh long mà nó chưa từng thấy trước đây, được gọi là tập hợp xác thực hoặc kiểm tra. Các dự đoán của nó được so sánh với các nhãn ground truth để đo lường độ chính xác và xác định các lỗi, chẳng hạn như phân loại sai một quả chưa chín thành quả chín. Đánh giá này giúp ngăn ngừa tình trạng overfitting và đảm bảo mô hình đang học các tín hiệu độ chín có liên quan thay vì ghi nhớ dữ liệu huấn luyện.
Ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong việc phát hiện độ chín
Tiếp theo, hãy khám phá cách thị giác máy tính đang được áp dụng vào nông nghiệp và chế biến thực tế, đặc biệt là trong việc thu hoạch thanh long.
Drone để giám sát và đánh giá độ chín
Trong nhiều thập kỷ, nông dân phải đi bộ hết hàng này đến hàng khác dưới ánh mặt trời, kiểm tra trái cây bằng tay. Quá trình này diễn ra chậm, tốn nhiều công sức và thường bỏ sót những dấu hiệu chín tinh tế ẩn dưới lá hoặc trải rộng trên các cánh đồng lớn.
Ngày nay, các phương pháp tiếp cận mới đang nổi lên, sử dụng máy bay không người lái và thị giác máy tính để theo dõi độ chín của trái cây. Các hệ thống này có thể chụp ảnh độ phân giải cao, cho thấy những thay đổi nhỏ về màu sắc và kết cấu, cung cấp những hiểu biết khó nắm bắt bằng mắt thường.
Thay vì chỉ dựa vào kiểm tra thủ công, các mô hình thị giác máy tính có thể giúp đánh giá độ chín từ những hình ảnh được chụp. Bằng cách xác định độ chín sớm hơn và ở quy mô lớn hơn, nông dân có thể lập kế hoạch thu hoạch tốt hơn và đưa trái cây ra thị trường vào thời điểm chín muồi nhất.
Robot hái trái cây tự động
Hái trái cây là vấn đề thời gian. Sớm hơn hoặc muộn hơn một ngày có thể làm giảm giá trị của vụ thu hoạch, đó là lý do tại sao robot đang trở thành một phần của nông nghiệp. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã phát triển robot hái thanh long sử dụng thị giác máy tính và phát hiện đối tượng để xác định vị trí trái cây trong môi trường phức tạp.
Sau khi loại trái cây nhiệt đới này được xác định, robot có thể điều khiển một bộ gắp hoặc móng vuốt cơ học để thu hoạch nó với thiệt hại tối thiểu. Một số hệ thống cũng có các chức năng phân loại tích hợp để phân biệt trái cây chín với trái cây chưa chín hoặc bị hư hỏng bằng cách sử dụng thị giác máy tính. Với nhiều cánh tay robot hoạt động đồng thời, những cỗ máy này có khả năng thu hoạch nhanh hơn và nhất quán hơn con người đồng thời giảm nguy cơ thiệt hại cho cây trồng.
Hình 4. Một ví dụ về robot hỗ trợ thị giác hái thanh long chín. (Nguồn)
Ưu và nhược điểm của việc sử dụng Vision AI để phát hiện trái thanh long
Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính để phát hiện độ chín của quả thanh long:
Giảm lãng phí: Phát hiện độ chín chính xác giúp giảm thu hoạch non và ngăn ngừa hư hỏng trong quá trình bảo quản và vận chuyển.
Đảm bảo chất lượng đồng đều: Nông dân có thể cung cấp trái cây ở đúng giai đoạn chín, xây dựng lòng tin của người tiêu dùng và nâng cao giá trị thị trường.
Hỗ trợ phân loại quy mô lớn: Hệ thống thị giác máy tính có thể xử lý nhanh chóng và chính xác số lượng lớn nông sản thu hoạch, giảm nhu cầu về lực lượng lao động thủ công lớn.
Mặt khác, đây là một vài hạn chế cần xem xét khi sử dụng Vision AI để phát hiện quả thanh long:
Sự phụ thuộc vào dữ liệu (Data dependency): Các mô hình thị giác hoạt động tốt nhất khi được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn, đa dạng về quả thanh long được chụp trong các điều kiện ánh sáng, góc độ và giai đoạn phát triển khác nhau.
Nỗ lực chú thích (Annotation efforts): Việc chuẩn bị các bộ dữ liệu này đòi hỏi sự gắn nhãn cẩn thận, thường có sự tham gia của các chuyên gia, điều này có thể tốn thời gian và công sức.
Chi phí cao: Phát triển, đào tạo và triển khai các hệ thống AI có thể liên quan đến các chi phí đáng kể về phần cứng, phần mềm và chuyên môn kỹ thuật, điều này có thể là một rào cản đối với các trang trại nhỏ hơn.
Những điều cần nhớ
Thị giác máy tính có tiềm năng thay đổi cách thu hoạch và phân loại thanh long, và điều này cũng đúng với nông nghiệp nói chung. Từ đồng ruộng đến dây chuyền đóng gói, các công cụ hỗ trợ bằng thị giác có thể hợp lý hóa việc hái, phân loại và đóng gói, giúp nông dân cung cấp trái cây một cách nhất quán hơn. Khi công nghệ tiến bộ, có khả năng Vision AI sẽ đóng một vai trò lớn hơn nữa trong nông nghiệp.
