IoT-For-Beginners/translations/el/4-manufacturing

Κατασκευή και επεξεργασία - χρήση IoT για τη βελτίωση της επεξεργασίας τροφίμων

Όταν τα τρόφιμα φτάνουν σε ένα κεντρικό σημείο ή εργοστάσιο επεξεργασίας, δεν αποστέλλονται πάντα απευθείας στα σούπερ μάρκετ. Συχνά, τα τρόφιμα περνούν από διάφορα στάδια επεξεργασίας, όπως η ταξινόμηση ανάλογα με την ποιότητα. Αυτή ήταν μια διαδικασία που γινόταν χειροκίνητα - ξεκινούσε στο χωράφι, όπου οι εργάτες μάζευαν μόνο ώριμα φρούτα, και στη συνέχεια στο εργοστάσιο τα φρούτα περνούσαν από έναν ιμάντα μεταφοράς, όπου οι εργαζόμενοι αφαιρούσαν χειροκίνητα τα χτυπημένα ή σάπια φρούτα. Έχοντας μαζέψει και ταξινομήσει φράουλες ο ίδιος ως καλοκαιρινή δουλειά κατά τη διάρκεια του σχολείου, μπορώ να επιβεβαιώσω ότι δεν είναι μια ευχάριστη δουλειά.

Πιο σύγχρονες εγκαταστάσεις βασίζονται στο IoT για την ταξινόμηση. Ορισμένες από τις πρώτες συσκευές, όπως οι ταξινομητές από την Weco, χρησιμοποιούν οπτικούς αισθητήρες για να ανιχνεύσουν την ποιότητα των προϊόντων, απορρίπτοντας για παράδειγμα πράσινες ντομάτες. Αυτές οι συσκευές μπορούν να χρησιμοποιηθούν είτε στους θεριστές στο ίδιο το χωράφι είτε στα εργοστάσια επεξεργασίας.

Καθώς σημειώνονται εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και τη Μηχανική Μάθηση (ML), αυτές οι μηχανές μπορούν να γίνουν πιο προηγμένες, χρησιμοποιώντας μοντέλα ML που έχουν εκπαιδευτεί να διακρίνουν μεταξύ φρούτων και ξένων αντικειμένων, όπως πέτρες, χώμα ή έντομα. Αυτά τα μοντέλα μπορούν επίσης να εκπαιδευτούν για να ανιχνεύουν την ποιότητα των φρούτων, όχι μόνο χτυπημένα φρούτα αλλά και πρώιμη ανίχνευση ασθενειών ή άλλων προβλημάτων στις καλλιέργειες.

🎓 Ο όρος μοντέλο ML αναφέρεται στο αποτέλεσμα της εκπαίδευσης λογισμικού μηχανικής μάθησης σε ένα σύνολο δεδομένων. Για παράδειγμα, μπορείτε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο ML για να διακρίνει μεταξύ ώριμων και άγουρων ντοματών και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο σε νέες εικόνες για να δείτε αν οι ντομάτες είναι ώριμες ή όχι.

Σε αυτά τα 4 μαθήματα θα μάθετε πώς να εκπαιδεύετε μοντέλα AI βασισμένα σε εικόνες για να ανιχνεύετε την ποιότητα των φρούτων, πώς να τα χρησιμοποιείτε από μια συσκευή IoT και πώς να τα εκτελείτε στην άκρη - δηλαδή σε μια συσκευή IoT αντί για το cloud.

💁 Αυτά τα μαθήματα θα χρησιμοποιήσουν ορισμένους πόρους του cloud. Αν δεν ολοκληρώσετε όλα τα μαθήματα αυτού του έργου, βεβαιωθείτε ότι καθαρίσατε το έργο σας.

Θέματα

1. Εκπαίδευση ανιχνευτή ποιότητας φρούτων
2. Έλεγχος ποιότητας φρούτων από συσκευή IoT
3. Εκτέλεση του ανιχνευτή φρούτων στην άκρη
4. Ενεργοποίηση ανίχνευσης ποιότητας φρούτων από αισθητήρα

Συντελεστές

Όλα τα μαθήματα γράφτηκαν με ♥️ από την Jen Fox και τον Jim Bennett

---

Αποποίηση ευθύνης:
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης Co-op Translator. Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτοματοποιημένες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.