Үр үржүүлгийн газарт хичнээн эрүүл улаан лоолийн ургамал ургах вэ? Wageningen University & Research-ийн Agro Food Robotics-ийн судлаачид үржүүлэгч, тариаланчдад энэ асуултанд хурдан бөгөөд бодитой хариулт өгч, зардлыг хэмнэж, үр ашгийг дээшлүүлэх зорилгоор автомат соёололтын туршилтыг зохион бүтээжээ.
Тариалагчид жигд ургамал тарих дуртай тул захиалсан үрийнхээ чанарыг мэдэхийг хүсдэг. Үрийн багц хэдэн ургамал ургадаг вэ? Өсөлтөөс хоцрогдсон, иш нь мушгирсан, навч алга болсон сорьцууд байна уу? Үр үржүүлэгч, тариаланчид хоёулаа соёололтын туршилт хийдэг.
Эдгээр туршилтаар ургуулсан ургамлыг гар аргаар үнэлдэг бөгөөд компанийн өөрийн шалгуур, ургах аргачлалын дагуу үржүүлэгч нь жилийн турш яг ижил нөхцөлд тариалдаг бол арилжааны хүлэмжинд эдгээр нөхцөл байдал улирлаар харилцан адилгүй байдаг. . “Тиймээс соёололт туршилтын үр дүн нь өөр хоорондоо ялгаатай байж болно. Энэ нь үр үржүүлэгчид үрийнхээ чанарыг харилцан тохиролцож, тариаланчид суулгацынхаа үйлдвэрлэлийг зохих ёсоор нь үнэлэхэд хүндрэлтэй болж байна "гэж Вагенингений Их Сургуулийн Агро Хүнсний Роботикс компанийн судлаач Лидия Мийтерс хэллээ.
Мэдрэлийн сүлжээ
Төсөлд Үржлийн компани, тариаланчдад зориулсан өндөр технологийн ургамлын фенотипийн багаж хэрэгслийг ашиглах (2018-2021), Вагенингений Их Сургуулийн Agro Food Robotics-ийн судлаачид эдгээр бэрхшээлийг арилгах автомат, стандартчилагдсан соёололт туршилтыг зохион бүтээжээ.
"MARVIN камерын системээрээ бид улаан лоолийн суулгацын олон тооны өндөр хурдны хальс хийж, ангиллын програм хангамжтай холбож өгдөг" гэж Meesters хэлэв. “Программ хангамж нь компьютерийг хүлээн авсан мэдээлэлдээ тулгуурлан сурах боломжийг олгодог хиймэл оюун ухааны хэлбэр болох мэдрэлийн сүлжээг (гүнзгий суралцах) ашигладаг. Энэ тохиолдолд бид 2 хэмжээст, 3 хэмжээст дүрсийг хоёуланг нь хийдэг. ”
Илүү сайн таамаглал
Төслийн арван нэгэн түншийн нэг бол Варменхуизений Бежо Задений судлаач Пол Вербругген юм. "Бид үрийнхээ улаан лоолийн ургамлын чанар, жигд байдлыг илүү сайн таамаглахыг үргэлж эрмэлздэг" гэж тэр тайлбарлав.
Энэхүү зорилго нь Вагенингений судалгааны үр дүнд хүрч байна. "Марвин камерын систем нь ургамлын чанарыг аль хэдийн сайн таамаглаж байгаа юм шиг харагдаж байна" гэж Вербругген хэлэв. “Хиймэл оюун ухаан гэх мэт шинэ технологийг нэмэхэд найдвартай байдал нь мэдэгдэхүйц нэмэгддэг. Эхний үр дүнгээс харахад улаан лоолийн ургамлын 2 хэмжээст эсвэл 3 хэмжээст дүрсийг цуглуулах нь хамаагүй болохыг харуулж байна. "Бидний хувьд мэдэхэд таатай байна. Учир нь Бежо Заден аль хэдийн сайн системийг ашиглаж байгааг баталж байна."
Үр ашигтай ажиллаж байна
Вербругген мөн үрийн чанарыг яг хэрхэн хэмжих талаар бусад талуудтай зөвшилцөлд хүрэхэд хэцүү байдаг гэж тэмдэглэжээ. "Бид одоо гинжин хэлхээний түнш тус бүр өөр өөрийн загварыг сургах боломжтой тусгайлан урьдчилан таамагласан загварууд дээр хамтран ажиллаж байна." Хэрэв энэ нь Meesters-т хамааралтай бол эдгээр загварууд нь зөвхөн эхлэл юм. "Орчин үеийн технологийг хүлэмжинд шингээх тусам компаниуд илүү үр ашигтай ажилладаг."