Ngày 18 tháng 9 năm 2025
Tìm hiểu cách AI thị giác và thị giác máy tính giúp nông dân và người tiêu dùng xác định thanh long chín hoàn hảo một cách nhanh chóng, chính xác và nhất quán.
Thanh long (còn gọi là pitaya, pitahaya, hay lê dâu) nổi tiếng với lớp vỏ màu hồng tươi, vảy đầu xanh và thịt quả lốm đốm. Có nguồn gốc từ Trung và Nam Mỹ, loại quả kỳ lạ này đã đi rất xa khỏi nguồn gốc của nó.
Ngày nay, thanh long được trồng quanh năm ở các vùng nhiệt đới, khiến nó trở nên phổ biến trên thị trường khắp nơi. Được biết đến với những lợi ích sức khỏe, thanh long là nguồn cung cấp vitamin C, magie và chất chống oxy hóa dồi dào, hỗ trợ sức khỏe tổng thể.
Khi thanh long ngày càng phổ biến và ngày càng nhiều người ưa chuộng, thách thức trong việc nhận biết thời điểm thu hoạch thanh long cũng ngày càng lớn. Cả người nông dân và người tiêu dùng thường tự hỏi: Làm thế nào để biết thanh long đã chín?
Theo truyền thống, người ta thường đánh giá độ chín của thanh long dựa trên màu sắc vỏ, độ cứng hoặc độ khô của vảy. Tuy nhiên, những dấu hiệu này không nhất quán và khác nhau tùy theo từng giống thanh long.
Đối với người trồng trọt, sự không nhất quán này có thể đồng nghĩa với việc mất giá trị thu hoạch. Đối với người tiêu dùng, điều này thường dẫn đến việc 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 ứng dụng 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 thực thể, có thể được sử dụng để xác định, tách biệt và phân tích độ chín của trái cây. Điều này giúp nông dân phân loại và phân loại thu hoạch hiệu quả hơn, giảm thiểu sai sót và duy trì các tiêu chuẩn nhất quán.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn lý do tại sao việc xác định thời điểm thanh long chín lại khó khăn, tại sao các phương pháp truyền thống thường không hiệu quả, và công nghệ thị giác máy tính đang giúp việc xác định độ chín trở nên đáng tin cậy hơn như thế nào. Cùng bắt đầu nào!
Trước khi tìm hiểu các phương pháp kiểm tra độ chín truyền thống, trước tiên chúng ta hãy xem tại sao việc xác định thời điểm quả thanh long chín lại khó khăn đến vậy.
Thoạt nhìn, thanh long trông khá đơn giản để thưởng thức: cắt ra, múc ra và ăn. Nhưng bất kỳ ai đã từng thử chọn thanh long đều biết thách thức thực sự nằm ở việc nhận biết khi nào thanh long chín. Không giống như chuối, dưa hấu hay xoài, những loại quả có dấu hiệu chín rõ ràng, thanh long thường khiến bạn phải đoán già đoán non.
Một phần của sự nhầm lẫn này xuất phát từ thực tế là không chỉ có một loại thanh long. Có ba loại màu sắc chính, và mỗi loại chín có đôi chút khác biệt. Ngoài màu sắc, thanh long còn khác nhau về hình dạng, kích thước và đặc điểm vỏ. Một số có vảy dài hơn, trong khi một số khác lại tròn hơn.
Sau đây là cái nhìn cận cảnh hơn về các loại thanh long khác nhau:
Trước khi nông dân áp dụng công nghệ tiên tiến như AI, việc kiểm tra độ chín chủ yếu dựa vào các tín hiệu thị giác và xúc giác đơn giản. Những phương pháp này vẫn được sử dụng rộng rãi cho đến ngày nay trên các trang trại và chợ.
Sau đây là một số dấu hiệu phổ biến cho thấy quả thanh long đã chín:
Những dấu hiệu truyền thống như màu da hoặc độ cứng của quả thanh long 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 ngàn hình ảnh được gắn nhãn và nhận ra các mẫu mà mọi người có thể bỏ qua.
Ví dụ, sự hỗ trợ của YOLO11 cho các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân đoạn thực thể và phân loại hình ảnh có thể được sử dụng để phân tích chi tiết trái cây khi mô hình được đào tạo tùy chỉnh trên các tập dữ liệu có liên quan.
Cụ thể, phát hiện đối tượng có thể xác định từng loại trái cây trong ảnh. Tương tự, phân đoạn thực thể có thể tách biệt từng loại trái cây khỏi môi trường xung quanh ngay cả khi chúng chồng chéo lên nhau, và phân loại ảnh có thể gán nhãn dựa trên các đặc điểm như hình dạng, kết cấu hoặc màu sắc.
YOLO11 được đào tạo sẵn trên các tập dữ liệu phổ biến tùy thuộc vào tác vụ. Để phát hiện và phân đoạn đối tượng, nó được đào tạo trước trên tập dữ liệu COCO , bao gồm các vật thể hàng ngày như người, động vật và ô tô.
Đối với phân loại hình ảnh, nó được huấn luyện trước trên tập dữ liệu ImageNet , vốn cũng bao gồm nhiều danh mục phổ biến. Việc huấn luyện trước này mang lại cho YOLO11 một điểm khởi đầu mạnh mẽ, nhưng đối với các tác vụ chuyên biệt như phát hiện độ chín của thanh long, nó vẫn cần được tinh chỉnh hoặc huấn luyện tùy chỉnh trên một tập dữ liệu chuyên dụng.
Sau đây là tổng quan về cách YOLO11 có thể được đào tạo tùy chỉnh để phát hiện độ chín của thanh long:
Tiếp theo, chúng ta hãy cùng khám phá cách công nghệ thị giác máy tính được áp dụng vào hoạt động canh tác và chế biến thực tế, đặc biệt là trong việc thu hoạch thanh long.
Trong nhiều thập kỷ, nông dân phải đi từng hàng dưới ánh nắng mặt trời, kiểm tra trái cây bằng tay. Quá trình này chậm chạp, tốn nhiều công sức, và thường bỏ sót những dấu hiệu chín tiềm ẩn dưới lá hoặc rải rác trên những cánh đồng rộng lớn.
Ngày nay, các phương pháp tiếp cận mới đang nổi lên, sử dụng máy bay không người lái và công nghệ 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 tinh tế về màu sắc và kết cấu, cung cấp những thông tin chi tiết khó có thể nhìn thấy 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 hình ảnh thu được. 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 rộ.
Việc hái trái cây phụ thuộc hoàn toàn vào thời điểm. Một ngày quá sớm hoặc quá muộn có thể làm giảm giá trị thu hoạch, đó là lý do tại sao robot đang dần trở thành một phần của nông nghiệp. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã phát triển robot thu hoạch thanh long sử dụng thị giác máy tính và phát hiện vật thể để định vị trái cây trong môi trường phức tạp.
Sau khi xác định được loại trái cây nhiệt đới này, robot có thể điều khiển kẹp hoặc càng máy để thu hoạch với thiệt hại tối thiểu. Một số hệ thống còn tích hợp chức năng phân loại để phân biệt trái cây chín với trái chưa chín hoặc bị hư hỏng bằng công nghệ 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 đều đặn hơn con người, đồng thời giảm thiểu nguy cơ thiệt hại mùa màng.
Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phát hiện độ chín của thanh long:
Mặt khác, sau đây là một số hạn chế cần cân nhắc khi sử dụng Vision AI để phát hiện thanh long:
Công nghệ thị giác máy tính có tiềm năng thay đổi cách thức thu hoạch và phân loại thanh long, và điều này cũng đúng với nông nghiệp nói chung. Từ cánh đồng đến dây chuyền đóng gói, các công cụ hỗ trợ thị giác có thể tinh giản quy trình hái, phân loại và đóng gói, giúp nông dân giao trái cây đồng đều hơn. Khi công nghệ phát triển, Vision AI có thể sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng hơn trong nông nghiệp.
Bạn đã sẵn sàng khám phá AI chưa? Hãy tham gia cộng đồng và kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI và thị giác máy tính. Truy cập trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm các ứng dụng của thị giác máy tính trong nông nghiệp và AI trong robot . Hãy xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay!
