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【新闻】桃脸识别拣出最好的桃蔓青子

发布时间:2020-10-18 19:38:07 阅读: 来源:家用盆厂家

“桃脸识别”拣出最好的桃

夏秋时节是北京平谷大桃丰收的季节。往年这个时候,桃农刘连全和老伴忙得直不起腰,但今年他却悠闲地站在桃林里,笑眯眯地看着一台机器帮自己挑选桃子。

一筐大桃从一端倒入,传送带托着桃子经过一个黑色的暗盒,再出现时,另一端的机械手臂就准备好了,有的桃会被第一个机械手推下传送带,掉到事先准备好的筐里,有的桃会被第二个机械手推下,还有的桃要一直传送到最后一个机械手前面才结束“旅途”。

整个分桃过程看似杂乱无章,但只要看筐里的桃就会明白,第一筐最大最红,第二筐其次,第三筐明显个头要小得多。这台机器就是北京工业大学4名学生为桃农们开发的“人工智能分桃机”。

“上次我们来采摘桃子,得知桃子是一种季节性很强的水果,刘大爷凌晨2点就起床,摸黑摘桃,趁着天亮再分成一类果、二类果,卖给等在桃林边上的收购商。只要过了时候,桃子的品质和卖相就会打折扣,卖不上好价钱。”“人工智能分桃机”团队负责人周忠祥告诉记者,当时他们就琢磨,能不能开发出一种机器,帮桃农们分拣桃子。

桃农们的桃子只分大中小三档,但周忠祥团队决定按照大小、颜色、光泽度等多个标准,为桃子分出更精细的档次,运用人工智能技术真正实现“桃脸识别”。

想法有了,但周忠祥、刘雪峰、朱明君这3名同学和来自肯尼亚的西蒙对人工智能技术并不熟悉。在查询比较之后,他们发现百度PaddlePaddle是一个免费的中文深度学习开源平台,有现成的分类模型。也就是说,只要有足够量的桃子图片数据,PaddlePaddle就能对应训练桃子的分类模型,最终达到鉴别桃子档次的目的。

刘连全免费给学生提供了桃子,并将桃子按照大小、颜色、品相分了3类。周忠祥团队为这些桃子重复拍照,得到6400张3类桃子的照片数据,利用PaddlePaddle提供的分类模型开展训练。只用了24小时,机器就能识别出桃子的大中小,准确率达到90%。

核心技术问题解决后,周忠祥团队制作出样机,搬到刘连全的桃林里测试。“比我雇的人选得快,不过比我还差一点。”刘连全评价说。他已经种了40年桃,看一眼就知道是什么品种,手一掂就知道斤两。因为年纪大了,刘连全每年都要雇四五个人摘桃,工钱近3万元,但经验不足的新手选桃效果并不好。

现在有了这台分桃机,刘连全觉得省事多了,“把桃子倒进去,机器就给分好了”。围观的桃农们兴奋地问:“苹果能分不?”“西瓜能分不?”“李子呢?”

“理论上来说,只要有足够的训练图像,大到一个瓜,小到一粒米,机器都能识别分类。”周忠祥解释说,“只是要根据不同品种,建立不同的识别模型,并加以训练”。西蒙期待这次的成果能够引入自己的家乡非洲,实现牛油果、芒果等更多品类果蔬的智能分拣。

刘雪峰告诉记者,为了更好地帮助农民,他们已将分桃机的所有方案和源代码分享到了GitHub开源社区,“我们希望有更多人去迭代这些代码,不断提升方案品质,也希望有更专业的农机厂家介入,批量生产出效率更高、更好用的蔬果分拣机”。

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