Un sistem de viziune artificială capabil să localizeze și să identifice florile regele mărului în grupuri de flori de pe copacii din livezi a fost conceput de către cercetătorii Penn State - un pas critic timpuriu în dezvoltarea unui sistem robotizat de polenizare - într-un studiu primul de acest fel. .
Florile de măr cresc în grupuri de patru până la șase flori atașate de ramuri, iar floarea centrală este cunoscută sub numele de floarea rege. Această floare se deschide prima în ciorchine și de obicei crește cel mai mare fruct. Deci, este ținta cheie a unui sistem robotizat de polenizare, potrivit cercetătorului Long He, profesor asistent de agricultură și ingineria biologică.
În mod tradițional, s-a bazat pe polenizarea insectelor pentru productivitatea merelor. Cu toate acestea, dovezile sugerează că serviciile de polenizare, atât de la albinele domestice, cât și de la polenizatorii sălbatici, nu corespund cerințelor în creștere, a remarcat el. Din cauza tulburarea colapsului coloniei, albinele din întreaga lume au murit în ritmuri alarmante. Ca urmare, producătorii au nevoie de metode alternative de polenizare.
Acest studiu este cel mai recent realizat de grupul de cercetare al lui He din cadrul Colegiului de Științe Agricole, care este dedicat dezvoltării sistemelor robotizate pentru a îndeplini sarcini agricole intensive, cum ar fi culesul ciupercilor, tăierea mărului și rărirea fructelor verzi. Scopul principal al acestui proiect, a explicat el, a fost de a dezvolta un sistem de viziune bazat pe învățarea profundă, care ar putea identifica și localiza cu precizie florile rege în copacurile copacilor.
„Credem că acest rezultat va oferi informații de bază pentru un sistem robotizat de polenizare, care ar duce la polenizarea eficientă și reproductibilă a merelor pentru a maximiza producția de fructe de înaltă calitate”, a spus el. „În Pennsylvania, încă ne putem baza pe albine pentru a poleniza culturile de mere, dar în alte regiuni în care moartea albinelor a fost mai gravă, cultivatorii ar putea avea nevoie de această tehnologie mai devreme decât mai târziu.”
Xinyang Mu, doctorand la Departamentul de Inginerie Agricolă Biologică, a condus studiul despre florile regelui. Mu a folosit Mask R-CNN – un program popular de calculator de învățare profundă care efectuează segmentare la nivel de pixeli pentru a detecta obiecte care sunt parțial ascunse de alte obiecte – pentru a identifica și localiza florile rege într-un sistem de viziune artificială.
Pentru a construi modelul de detectare bazat pe Mask R-CNN, el a capturat sute de fotografii cu grupe de flori de măr. Apoi a dezvoltat un algoritm de segmentare a florilor rege pentru a identifica și localiza florile rege din acel set de date brute de imagini cu flori de măr. Cercetarea a fost efectuată la Centrul de cercetare și extindere a fructelor din Penn State, Biglerville.
Gala și Honeycrisp măr au fost selectate soiuri pentru teste. Copacii de testare au fost plantați în 2014, cu o distanță între copaci de aproximativ 5 picioare (Gala) și 6 1/2 picioare (Honeycrisp). Acești copaci au fost antrenați în arhitectura copacului înalt, cu o înălțime medie de aproximativ 13 picioare. Sistemul de achizitie de imagini cu camera a fost montat pe un vehicul utilitar manevrat intre randurile de copaci.
Instruirea sistemului de viziune artificială pentru a localiza florile rege a fost o provocare, a subliniat Mu, deoarece acestea au aceeași dimensiune, culoare și formă ca florile laterale în ciorchini, iar florile rege sunt de obicei ascunse de florile din jur datorită poziției lor centrale.
Pentru a îndeplini cerințele de învățare prin transfer pentru formarea modelului Mask R-CNN, imaginile brute au fost etichetate în două clase predefinite: flori individuale și flori ocluse. Pentru a spori precizia, setul de date de antrenament a fost mărit de patru ori folosind abordări de creștere a datelor, a explicat Mu.
„Pentru a distinge florile rege de florile laterale, floarea cea mai centrală din fiecare grup de flori a fost vizată sau localizată”, a spus el. „Sistemul de viziune a localizat automat grupurile de flori separat, pe baza unei abordări de cartografiere bidimensională a densității florilor. În cadrul fiecărui grup de flori detectat, floarea – sau masca – aflată în poziția cea mai centrată a fost determinată ca floarea rege țintă.”
În constatările publicate recent în Tehnologie agricolă inteligentă, cercetătorii au raportat un nivel ridicat de acuratețe de detectare a florilor rege care rezultă din algoritmul lui Mu. În comparație cu măsurătorile efectuate manual de cercetătorii care identifică florile rege cu ochiul - numite măsurători ale adevărului la sol de către cercetători - acuratețea detectării prin viziune artificială a florilor rege a variat de la 98.7% la 65.6%.