2020年6月27日 机器视觉与计算机视觉技术

研究人员开发了一种非侵入性果实成熟度检测方法

昆士兰的研究人员开发了一种新工具,可以在收获前评估芒果作物的成熟度,这可能会提高收获时间和果实质量。

来自中央昆士兰大学的非侵入性传感器团队本周透露,他们已经发明了一种新的传感器系统技术,使用近红外光谱技术来评估果园中的农产品,而不会对产品造成损害。

这项技术允许农民在适当的时间雇用适当数量的采摘者,从而更好地计划他们的采摘安排。

中央昆士兰大学教授Kerry Walsh表示,通过早期准确评估果实成熟度,农场产值可以提高了40%以上。

她说,该团队的重点是开发新的传感器硬件,并与现有的传感器硬件配合使用,在不损害产品的前提下评估农产品。

作为一个消费者,我们只能通过水果的外观等特性进行选购,水果品质的好坏决定了客户是否会重复购买。

Walsh教授表示,该团队最初是由种植者提出的,以非侵入性的方式评估包装线上的水果质量,但在观察调研种植者在果园进行采摘的过程中,使他们看到了在果园进行机器视觉评估的重要性。

目前该团队正在研究使用机器视觉评估芒果开花和结果,以及机器人采摘技术,以克服劳动力短缺和工人的职业风险。

沃尔什教授说:“最初,种植者提示我们非侵入性地评估水果的质量,其内部质量是糖含量或干物质含量,这使我们走上了在线测量的道路。”

“之前包装线上,根据颜色和重量分类,

现在我们加入另一个设备,对水果的糖含量或干物质含量进行在线检测。

我们在田里做干物质的测量,我们可能会看到的种植者实践试图估计水果产量,多少农作物是在树上,这样他们可以有组织的劳动力需求,包房子需求和与一只手都是手工完成,这引导我们进入一个新的的工作观察机器视觉领域,而不仅仅是机器视觉在收拾房子,把它带到田间,估计整个农田的作物负荷。

“当然,看到这些水果后,下一步就是试着去采摘这些水果,让收获过程自动化。”

生长在热带地区的果农伊恩·格罗夫斯说,芒果品种之间的差异很大,或者只是某些品种缺乏线索,这意味着他经常要看果肉颜色来判断芒果是否成熟。

他说 :“现在,我们现在能够穿过果园测试水果,看看是否有足够的时间通过现场采摘或是否已准备就绪,并培训我们的工人,让他们了解成熟芒果的视觉线索”。

“这只是意味着我们可以准确的把握采摘视觉,采摘万全成熟的水果,让顾客吃到满意水果。”

上个月,昆士兰队在Yeppoon举行了世界上第一台芒果自动收割机的成功试验,引起了芒果行业的关注。

Banner
Related Posts

如何利用机器人视觉进行拣货作业

2019年4月27日

2019年4月27日

机器人进行拣货作业定义了不同的过程,在这些过程中机器人用于从箱子中拾取和放置货物。 Bin pick是机器人领域中棘手的机器人任务。但是,您不必使用复杂的解决方案来解决它。使用机器人视觉的拣选可以以简单的方式执行。

用于目标识别的自学习机器视觉系统

2019年7月8日

2019年7月8日

机器视觉是工业4.0,即工业物联网背景下高度自动化和无缝联网过程的关键技术。使用诸如深度学习之类的新的人工智能过程变得越来越重要。许多好处使这项技术具有吸引力,但同时它也有局限性。

机器视觉技术发展的五大趋势

2019年6月21日

2019年6月21日

在过去的一年里,人工智能(AI)、大数据、3D成像和机器人过程自动化等领域在取得了空前的发展。在即将到来的2019年,机器视觉技术应用还将蓬勃发展,新机器视觉认为五大发展趋势将引领行业应用。

机器视觉如何保持马铃薯片的风味完整

2019年4月23日

2019年4月23日

像Pepsico这样的食品和饮料行业巨头...

短波红外成像技术与原理

2019年7月25日

2019年7月25日

短波红外(SWIR)的范围占据了电磁频谱略高于近红外。在1050到2500纳米之间——短波红外范围远远超出了标准硅基成像传感器的探测能力。

快速创建三维纳米结构图像的新方法

2019年4月17日

2019年4月17日

通过X射线激光脉冲从两个方向照射物体(在图像中心切出十字)。在下一步骤中,将星形衍射图像重建为3-D对象

机器视觉系统集成发展的现状和前景

2019年7月10日

2019年7月10日

机器视觉系统集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲。

自动化金属表面缺陷检测系统

2019年6月25日

2019年6月25日

近年来,生产制造企业对于金属的需求快速增长,对于产品质量的要求也是日益严格。如何对金属产品质量进行有效控制,我们的方法很简单:提供针对每种金属产品应用优化的表面缺陷检测解决方案,以高效一致方法的进行在线检查。事实证明,实时信息在为客户解决问题方面具有无可估量的价值,通过消除对生产后物理带材检验的依赖,制造商能够克服重大障碍。

3D视觉系统技术方案详解

2019年4月21日

2019年4月21日

近年来,随着芯片技术的发展以及相关软硬件系统的深入,视觉传感器得到了极为广泛的应用。社会越来越智能,可以使用人工智能和大数据技术将人们记录下来的图像智能地利用起来,而不是用一个个柜子将图像、视频束之高阁。

为双目立体视觉插上FPGA翅膀

2019年10月10日

2019年10月10日

FPGA具有灵活高效、可重复编程特性,可实现定制性能、高吞吐量和低延迟,是十分灵活且强大的计算加速器。所以,很多研究机构将算法进行简化后,使用FPGA进行处理。

机器视觉如何改变金融服务

2019年9月9日

2019年9月9日

事实证明,在金融领域应用机器视觉不仅对企业有利,而且对一般消费者也有利。尽管这在5年前似乎遥不可及,但金融机构一直在使用先进技术开展业务。这些技术能够改进客户体验并减轻员工的工作负担。

基于线扫描相机的表面缺陷检测系统

2019年5月17日

2019年5月17日

表面缺陷检测系统也叫表面质量检测系统或者表面质量检测设备。应用的领域十分的广泛,我例举一下最主要的应用领域吧,钢铁冶金,有色金属加工,高精铜板带,铝板带,铝箔,不锈钢制造,电子材料,无纺布,织物,玻璃,纸张,薄膜。

基于相机和激光传感器的车顶视觉检测系统

2019年4月24日

2019年4月24日

像多单元高速列车这样的现代轨道车辆需要定期进行检查维护,以确保最车辆的安全稳定运行,增加使用寿命并最大限度地减少列车的磨损

工业机器人及机器人视觉系统详解

2019年3月26日

2019年3月26日

人类想要实现一系列的基本活动,如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官,除脑以外,最重要的就是我们的眼睛了,(工业)机器人也不例外,要完成正常的生产任务,没有一套完善的,先进的视觉系统是很难想象的。

红外、中国和3D堆叠:CMOS的发展趋势

2019年3月29日

2019年3月29日

3月13日在伦敦举行的Image Sensors欧洲会议的开幕式上,Analog Value的首席技术官兼创始人Vladimir Koifman在会议上上介绍了红外传感技术的进步、堆叠式传感器以及中国市场的价格趋势。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注