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Fabricação e processamento - usando IoT para melhorar o processamento de alimentos
Quando os alimentos chegam a um centro de distribuição ou planta de processamento, nem sempre são apenas enviados diretamente para os supermercados. Muitas vezes, os alimentos passam por várias etapas de processamento, como a classificação por qualidade. Esse é um processo que costumava ser manual - começava no campo, quando os colhedores escolhiam apenas os frutos maduros, e depois, na fábrica, os frutos passavam por uma esteira transportadora, onde os funcionários removiam manualmente os frutos machucados ou podres. Tendo colhido e classificado morangos como um trabalho de verão durante a escola, posso afirmar que esse não é um trabalho divertido.
Configurações mais modernas dependem de IoT para a classificação. Alguns dos primeiros dispositivos, como os classificadores da Weco, usam sensores ópticos para detectar a qualidade dos produtos, rejeitando, por exemplo, tomates verdes. Esses dispositivos podem ser implantados em colheitadeiras na própria fazenda ou em plantas de processamento.
Com os avanços na Inteligência Artificial (IA) e no Aprendizado de Máquina (ML), essas máquinas podem se tornar mais sofisticadas, utilizando modelos de ML treinados para distinguir entre frutas e objetos estranhos, como pedras, sujeira ou insetos. Esses modelos também podem ser treinados para detectar a qualidade das frutas, não apenas frutos machucados, mas também a detecção precoce de doenças ou outros problemas nas plantações.
🎓 O termo modelo de ML refere-se ao resultado do treinamento de um software de aprendizado de máquina em um conjunto de dados. Por exemplo, você pode treinar um modelo de ML para distinguir entre tomates maduros e verdes e, em seguida, usar o modelo em novas imagens para verificar se os tomates estão maduros ou não.
Nestes 4 módulos, você aprenderá como treinar modelos de IA baseados em imagens para detectar a qualidade das frutas, como utilizá-los em um dispositivo IoT e como executá-los na borda - ou seja, em um dispositivo IoT em vez de na nuvem.
💁 Estes módulos utilizarão alguns recursos na nuvem. Se você não concluir todas as lições deste projeto, certifique-se de limpar seu projeto.
Tópicos
- Treinar um detector de qualidade de frutas
- Verificar a qualidade das frutas a partir de um dispositivo IoT
- Executar seu detector de frutas na borda
- Acionar a detecção de qualidade de frutas a partir de um sensor
Créditos
Todas as lições foram escritas com ♥️ por Jen Fox e Jim Bennett
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