<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "3764e089adf2d5801272bc0895f8498b",
  "translation_date": "2025-08-27T10:05:55+00:00",
  "source_file": "4-manufacturing/README.md",
  "language_code": "bn"
}
-->
# উৎপাদন এবং প্রক্রিয়াকরণ - খাদ্য প্রক্রিয়াকরণে IoT ব্যবহার করে উন্নতি

যখন খাদ্য একটি কেন্দ্রীয় হাব বা প্রক্রিয়াকরণ কারখানায় পৌঁছায়, তখন তা সবসময় সরাসরি সুপারমার্কেটে পাঠানো হয় না। অনেক সময় খাদ্য বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণের ধাপের মধ্য দিয়ে যায়, যেমন গুণমান অনুযায়ী বাছাই করা। এটি একসময় একটি ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া ছিল - এটি মাঠে শুরু হতো, যেখানে শ্রমিকরা শুধুমাত্র পাকা ফল সংগ্রহ করত, তারপর কারখানায় ফল একটি কনভেয়র বেল্টে চলত এবং কর্মীরা হাতে করে কোনো আঘাতপ্রাপ্ত বা পচা ফল সরিয়ে ফেলত। স্কুলের ছুটিতে গ্রীষ্মকালে আমি নিজে স্ট্রবেরি বাছাই এবং বাছাই করার কাজ করেছি, তাই বলতে পারি এটি খুব মজার কাজ নয়।

আরও আধুনিক পদ্ধতিগুলো বাছাইয়ের জন্য IoT-এর উপর নির্ভর করে। প্রাথমিক ডিভাইসগুলোর মধ্যে যেমন [Weco](https://wecotek.com)-এর সর্টারগুলো অপটিক্যাল সেন্সর ব্যবহার করে উৎপাদনের গুণমান শনাক্ত করে, যেমন সবুজ টমেটো বাতিল করে। এগুলো ফার্মের হারভেস্টারে বা প্রক্রিয়াকরণ কারখানায় স্থাপন করা যেতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML)-এ অগ্রগতির সাথে সাথে, এই মেশিনগুলো আরও উন্নত হতে পারে, এমন ML মডেল ব্যবহার করে যা ফল এবং পাথর, মাটি বা পোকামাকড়ের মতো বিদেশি বস্তুগুলোর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। এই মডেলগুলো ফলের গুণমান শনাক্ত করতেও প্রশিক্ষিত হতে পারে, শুধু আঘাতপ্রাপ্ত ফল নয় বরং রোগ বা অন্যান্য ফসলের সমস্যার প্রাথমিক শনাক্তকরণেও।

> 🎓 *ML মডেল* শব্দটি এমন একটি সফটওয়্যারের আউটপুটকে বোঝায় যা ডেটার একটি সেটে মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ML মডেলকে পাকা এবং কাঁচা টমেটোর মধ্যে পার্থক্য করতে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন, তারপর নতুন ছবিতে মডেলটি ব্যবহার করে দেখতে পারেন টমেটো পাকা কিনা।

এই ৪টি পাঠে আপনি শিখবেন কীভাবে ফলের গুণমান শনাক্ত করার জন্য ইমেজ-ভিত্তিক AI মডেল প্রশিক্ষণ দিতে হয়, কীভাবে IoT ডিভাইস থেকে এগুলো ব্যবহার করতে হয়, এবং কীভাবে এগুলো এজ-এ চালাতে হয় - অর্থাৎ IoT ডিভাইসে, ক্লাউডে নয়।

> 💁 এই পাঠগুলোতে কিছু ক্লাউড রিসোর্স ব্যবহার করা হবে। যদি আপনি এই প্রকল্পের সব পাঠ সম্পন্ন না করেন, নিশ্চিত করুন যে আপনি [আপনার প্রকল্প পরিষ্কার করুন](../clean-up.md)।

## বিষয়বস্তু

1. [ফলের গুণমান শনাক্তকারী প্রশিক্ষণ দিন](./lessons/1-train-fruit-detector/README.md)
1. [IoT ডিভাইস থেকে ফলের গুণমান পরীক্ষা করুন](./lessons/2-check-fruit-from-device/README.md)
1. [এজ-এ আপনার ফল শনাক্তকারী চালান](./lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md)
1. [সেন্সর থেকে ফলের গুণমান শনাক্তকরণ ট্রিগার করুন](./lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md)

## কৃতজ্ঞতা

সব পাঠ ♥️ দিয়ে লিখেছেন [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot) এবং [Jim Bennett](https://GitHub.com/JimBobBennett)

---

**অস্বীকৃতি**:  
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।