'n Masjienvisiestelsel wat in staat is om appelkoningblomme binne trosse blomme op bome in boorde op te spoor en te identifiseer, is deur Penn State-navorsers ontwerp - 'n kritieke vroeë stap in die ontwikkeling van 'n robotbestuiwingstelsel - in 'n eerste-in-sy-soort studie .
Appelbloeisels groei in groepe van vier tot ses blomme wat aan takke geheg is, en die middelbloeisel staan bekend as die koningsblom. Hierdie blom maak eerste in die tros oop en groei gewoonlik die grootste vrugte. Dus, dit is die sleutelteiken van 'n robotbestuiwingstelsel, volgens navorser Long He, assistent-professor in landbou- en biologiese ingenieurswese.
Daar is tradisioneel op insekbestuiwing staatgemaak vir appelproduktiwiteit. Bewyse dui egter daarop dat bestuiwingsdienste, beide van mak heuningbye en wilde bestuiwers, nie aan die toenemende eise voldoen nie, het hy opgemerk. As gevolg van kolonie ineenstortingsversteuring, heuningbye regoor die wêreld sterf teen kommerwekkende tempo. As gevolg hiervan het produsente alternatiewe metodes van bestuiwing nodig.
Hierdie studie is die jongste wat gedoen is deur He se navorsingsgroep in die Kollege vir Landbouwetenskappe, wat gewy is aan die ontwikkeling van robotstelsels om arbeidsintensiewe landboutake soos sampioenpluk, appelboomsnoei en groenvruguitdunning uit te voer. Die primêre doel van hierdie projek, het Hy verduidelik, was om 'n diep leergebaseerde visiestelsel te ontwikkel wat koningsblomme in boomdakke presies kan identifiseer en opspoor.
"Ons dink hierdie resultaat sal basislyninligting vir 'n robotbestuiwingstelsel verskaf, wat sal lei tot doeltreffende en reproduseerbare bestuiwing van appels om die opbrengs van hoë kwaliteit vrugte te maksimeer," het hy gesê. "In Pennsilvanië kan ons steeds op bye staatmaak om appelgewasse te bestuif, maar in ander streke waar bye-afsterwing ernstiger was, kan produsente hierdie tegnologie gouer as later benodig."
Xinyang Mu, doktorale student in die departement van landboubiologiese ingenieurswese, het die koningsblomstudie aan die spits gestaan. Mu het Mask R-CNN – ’n gewilde diepleer-rekenaarprogram wat pixelvlaksegmentering uitvoer om voorwerpe op te spoor wat gedeeltelik deur ander voorwerpe verberg word – om die koningsblomme in ’n masjienvisiestelsel te identifiseer en op te spoor.
Om die Mask R-CNN-gebaseerde opsporingsmodel te bou, het hy honderde appelbloeisel-trosfoto's geneem. Toe het hy 'n koningsblomsegmenteringsalgoritme ontwikkel om die koningsblomme uit daardie rou datastel van appelblombeelde te identifiseer en op te spoor. Die navorsing is uitgevoer by Penn State se vrugtenavorsing en -uitbreidingsentrum, Biglerville.
Gala en Honeycrisp appel variëteite is vir die toetse gekies. Die toetsbome is in 2014 geplant met boomspasiëring van ongeveer 5 voet (Gala) en 6 1/2 voet (Honeycrisp). Hierdie bome is opgelei in 'n hoë spildak-argitektuur, met 'n gemiddelde hoogte van ongeveer 13 voet. Die beeldverkrygingstelsel met 'n kamera is op 'n nutsvoertuig gemonteer wat tussen boomrye gemaneuvreer is.
Om die masjienvisiestelsel op te lei om koningsblomme op te spoor, was uitdagend, het Mu uitgewys, want hulle is dieselfde grootte, kleur en vorm as die sybloeisels in trosse, en die koningsblomme word tipies deur omliggende blomme versteek weens hul sentrale posisie.
Om aan die vereistes van oordragleer vir Mask R-CNN-modelopleiding te voldoen, is rou beelde in twee vooraf gedefinieerde klasse gemerk: individuele blomme en afgeslote blomme. Om akkuraatheid te verbeter, is die opleidingsdatastel met vier keer vergroot deur datavergrotingsbenaderings te gebruik, het Mu verduidelik.
"Om koningsblomme van syblomme te onderskei, is die mees sentrale blom binne elke blomtros geteiken, of gelokaliseer," het hy gesê. “Die visiestelsel het die blomtrosse outomaties apart gelokaliseer op grond van ’n tweedimensionele blomdigtheid-karteringsbenadering. Binne elke bespeurde blomtros is die blom—of die masker—op die mees gesentreerde posisie as die teikenkoningblom bepaal.”
In bevindings wat onlangs gepubliseer is in Slim landboutegnologie, het die navorsers 'n hoë vlak van koningblom-opsporingsakkuraatheid gerapporteer as gevolg van Mu se algoritme. In vergelyking met metings wat met die hand geneem is deur navorsers wat koningsblomme met die oog identifiseer—wat grondwaarheidmetings deur die navorsers genoem word—het die akkuraatheid van die opsporing van koningblomme van masjienvisie van 98.7% tot 65.6% gewissel.