Pila ka himsog nga tanum nga kamatis ang maani sa usa ka liso? Ang mga tigdukiduki gikan sa Agro Food Robotics sa Wageningen University & Research nakahimo og usa ka awtomatik nga pagsulay sa pagtubo nga naghatag sa mga tigpasanay sa binhi ug mga tigpananom og dali ug tumong nga mga tubag niini nga pangutana, makadaginot sa gasto ug makadugang sa episyente.
Ang mga tigpananom ganahan nga maghatud ug uniporme nga mga tanum ug busa gusto nga mahibal-an ang kalidad sa liso nga ilang gi-order. Pila ka tanom ang maani sa usa ka hugpong sa liso? Aduna bay mga espesimen nga naulahi sa pagtubo, adunay liko nga punoan, o nawala nga dahon? Ang mga tigpasanay ug mga tigpananom og binhi nagpahigayon ug mga pagsulay sa pagtubo.
Ang mga tanum nga gipatubo gikan sa kini nga mga pagsulay gi-assess nga mano-mano, ug sumala sa kaugalingon nga pamatasan sa kompanya ug mga pamaagi sa pagtubo.Ang usa ka tigpasanay sa binhi, pananglitan, nag-ugmad ubos sa parehas nga mga kondisyon sa tibuuk nga tuig, samtang sa usa ka komersyal nga greenhouse kini nga mga kondisyon mahimong magkalainlain matag panahon . “Busa, ang mga resulta sa mga pagsulay sa pagtubo mahimong magkalahi sa usag usa. Kini nakapalisud alang sa mga tigpasanay sa binhi sa pag-uyon sa kalidad sa binhi ug alang sa mga tigpananom sa husto nga pagbanabana sa produksyon sa mga seedling, "miingon si Lydia Meesters, tigdukiduki sa Agro Food Robotics sa Wageningen University & Research.
Neural networks
Sa proyekto Pagpahimulos sa high-tech nga plant phenotyping tools para sa breeding companies ug growers (2018-2021), ang mga tigdukiduki gikan sa Agro Food Robotics sa Wageningen University & Research nakahimo og usa ka awtomatik, standardized germination test nga nagwagtang niini nga mga problema.
"Uban sa among sistema sa camera sa MARVIN, naghimo kami daghang mga high-speed nga pelikula sa mga semilya sa kamatis ug gisumpay kini sa software sa klasipikasyon," ingon ni Meesters. “Ang software naggamit ug neural networks (lawom nga pagkat-on), usa ka porma sa artificial intelligence nga makapaarang sa mga kompyuter nga makakat-on base sa impormasyon nga ilang nadawat. Niini nga kaso naghimo kami og 2-dimensional ug 3-dimensional nga mga hulagway.
Mas maayo nga panagna
Usa sa onse ka kauban sa proyekto mao si Paul Verbruggen, tigdukiduki sa Bejo Zaden sa Warmenhuizen. "Kami kanunay nga nangita aron mas maayo nga matagna ang kalidad ug pagkaparehas sa mga tanum nga kamatis gikan sa among liso," siya mipasabut.
Kana nga katuyoan karon makab-ot salamat sa panukiduki sa Wageningen. "Ang sistema sa kamera sa Marvin makita na nga makatagna sa kalidad sa mga tanum nga maayo," ingon ni Verbruggen. “Kung magdugang ka ug bag-ong teknolohiya, sama sa artificial intelligence, ang pagkakasaligan modako pag-ayo. Ang una nga mga resulta nagpakita usab nga dili igsapayan kung mangolekta ka 2-D o 3-D nga mga imahe sa mga tanum nga kamatis. "Alang kanamo nindot nga mahibal-an, tungod kay kini nagpamatuod nga si Bejo Zaden naggamit na sa usa ka maayong sistema."
Episyente nga pagtrabaho
Namatikdan usab ni Verbruggen nga lisud ang pagkab-ot sa consensus sa ubang mga partido kung giunsa pagsukod ang kalidad sa liso. "Nagtinabangay na kami karon sa gipahiangay nga mga predictive nga mga modelo, diin ang matag kadena nga kauban makabansay sa kaugalingon nga modelo." Kung naa sa Meesters, kini nga mga modelo mao ra ang sinugdanan. "Sa mas daghan nga ang modernong teknolohiya gisagol sa mga greenhouse, ang mga kompanya mahimong mas episyente."