2020年9月21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。

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