Пенн Стэйтийн судлаачид жимсний цэцэрлэгт хүрээлэнгийн модны цэцгийн баглаан доторх алимны хаан цэцэгсийн байршлыг тогтоох, таних чадвартай машины харааны системийг зохион бүтээжээ. .
Алимны цэцэг нь мөчир дээр наалдсан дөрвөөс зургаан ширхэг цэцэглэж ургадаг бөгөөд гол цэцэг нь хаан цэцэг гэж нэрлэгддэг. Энэ цэцэг хамгийн түрүүнд кластерт нээгддэг бөгөөд ихэвчлэн хамгийн том жимс ургадаг. Хөдөө аж ахуй, хөдөө аж ахуйн тэнхимийн туслах профессор Лонг Хэ хэлэхдээ, энэ нь робот тоос хүртээх системийн гол зорилт юм. биологийн инженерчлэл.
Шавжны тоосжилт нь алимны бүтээмжийг нэмэгдүүлэхийн тулд уламжлал ёсоор тооцогддог. Гэсэн хэдий ч гэрийн тэжээвэр зөгийн бал, зэрлэг тоос хүртэгч хоёрын тоосжилтын үйлчилгээ нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээнд нийцэхгүй байгааг нотлох баримт нотолж байна. Улмаас колонийн нуралтын эмгэг, дэлхий даяар зөгийн балнууд аймшигтай хэмжээгээр үхэж байна. Үүний үр дүнд үйлдвэрлэгчдэд тоос хүртээх өөр аргууд хэрэгтэй.
Энэхүү судалгаа нь мөөг түүх, алимны мод тайрах, ногоон жимсийг сийрэгжүүлэх зэрэг хөдөлмөр их шаардсан хөдөө аж ахуйн ажлыг гүйцэтгэхэд зориулагдсан робот системийг хөгжүүлэх зорилготой Хөдөө Аж Ахуйн Шинжлэх Ухааны Коллежийн Хэ-гийн судалгааны багийн хамгийн сүүлийн үеийн судалгаа юм. Энэхүү төслийн гол зорилго нь модны халхавч дахь хаан цэцэгсийг нарийн тодорхойлж, байршлыг нь нарийн тодорхойлж чадах гүнзгий суралцахад суурилсан харааны системийг хөгжүүлэх явдал гэж тэрээр тайлбарлав.
"Бид энэхүү үр дүн нь робот тоос хүртээмжтэй системийн үндсэн мэдээллийг өгч, өндөр чанартай жимсний ургацыг нэмэгдүүлэхийн тулд алимыг үр ашигтай, дахин үржүүлж тоос хүртэхэд хүргэнэ гэж бид бодож байна" гэж тэр хэллээ. "Пенсильвани мужид бид алимны үр тарианы тоосжилтыг зөгийд найдаж болно, гэхдээ зөгий үхэх нь илүү хүнд байсан бусад бүс нутагт тариаланчид хожим нь энэ технологийг ашиглах шаардлагатай болж магадгүй юм."
Хөдөө аж ахуйн биологийн инженерийн тэнхимийн докторант Шиньян Му хаан цэцгийн судалгааг удирдан явуулсан. Му Маск R-CNN буюу бусад объектоор хэсэгчлэн далдлагдсан объектуудыг илрүүлэхийн тулд пикселийн түвшний сегментчлэлийг гүйцэтгэдэг гүн гүнзгий суралцах алдартай компьютерийн программыг машины харааны систем дэх хаан цэцэгсийг тодорхойлж, байршлыг тогтооход ашигласан.
Маск R-CNN-д суурилсан илрүүлэх загварыг бүтээхийн тулд тэрээр хэдэн зуун алимны цэцгийн бөөгнөрөлийн зургийг авчээ. Дараа нь тэр алимны цэцгийн зургийн түүхий өгөгдлийн багцаас хаан цэцэгсийг таньж, байршлыг нь тогтоохын тулд хаан цэцгийн сегментчиллийн алгоритмыг боловсруулсан. Судалгааг Пенн мужийн Биглервилл дэх Жимс жимсгэний судалгаа, өргөтгөлийн төвд хийсэн.
Гала ба зөгийн бал алим сорилтод зориулж сортуудыг сонгосон. Туршилтын модыг 2014 онд 5 фут (Гала) ба 6 1/2 фут (Honeycrisp) зайтай тарьсан. Эдгээр модыг дунджаар 13 фут өндөртэй, өндөр нурууны дээвэртэй архитектураар сургасан. Модны эгнээний хооронд маневр хийдэг нийтийн тээврийн хэрэгсэлд камер бүхий зураг авах системийг суурилуулсан.
Хаан цэцэгсийн байршлыг тогтоохын тулд машины харааны системийг сургах нь хэцүү байсан гэж Му онцлон тэмдэглэв, учир нь тэдгээр нь бөөгнөрсөн хажуугийн цэцэгстэй ижил хэмжээ, өнгө, хэлбэртэй байдаг ба хаан цэцэг нь гол төлөв байрлалаасаа болоод эргэн тойрон дахь цэцгүүдээр бүрхэгдсэн байдаг.
Маск R-CNN загварын сургалтанд шилжүүлэх сургалтын шаардлагыг хангахын тулд түүхий зургуудыг урьдчилан тодорхойлсон хоёр ангид шошгосон: бие даасан цэцэг болон хаалттай цэцэг. Нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхийн тулд сургалтын мэдээллийн багцыг өгөгдөл нэмэгдүүлэх аргыг ашиглан дөрөв дахин томруулсан гэж Му тайлбарлав.
"Хаан цэцэгсийг хажуугийн цэцэгнээс ялгахын тулд цэцгийн баглаа тус бүрийн хамгийн гол цэцгийг онилсон буюу нутагшуулсан" гэж тэр хэлэв. “Харааны систем нь хоёр хэмжээст цэцгийн нягтын зураглалын аргад үндэслэн цэцгийн баглаануудыг автоматаар тусад нь байрлуулдаг. Илэрсэн цэцгийн баглаа бүрээс хамгийн голд байрлах цэцэг буюу маскыг зорилтот хаан цэцэг гэж тодорхойлсон."
Саяхан нийтлэгдсэн олдворуудад Ухаалаг хөдөө аж ахуйн технологи, судлаачид Му-ийн алгоритмын үр дүнд хаан цэцэг илрүүлэх өндөр нарийвчлалтай болохыг мэдээлсэн. Судлаачдын газрын үнэн хэмжилт гэж нэрлэдэг хаан цэцгийг нүдээр нь тодорхойлж гараар хийсэн хэмжилттэй харьцуулахад машины харааны хаан цэцэг илрүүлэх нарийвчлал нь 98.7% -аас 65.6% хооронд хэлбэлзэж байв.