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製造與加工 - 使用物聯網改善食品加工
當食品抵達中央樞紐或加工廠時，並不總是直接運送到超市。很多時候，食品需要經過多個加工步驟，例如按品質分類。這是一個過去需要手動完成的過程——從田間開始，採摘工人只會挑選成熟的水果，然後在工廠裡，水果會通過傳送帶，員工手動挑出任何有瘀傷或腐爛的水果。我自己在學校暑假期間曾經做過挑選和分類草莓的工作，可以證明這並不是一份有趣的工作。
更現代的系統依賴物聯網進行分類。一些早期的設備，例如 Weco 的分選機，使用光學傳感器來檢測農產品的品質，例如拒絕青色的番茄。這些設備可以部署在農場的收割機上，也可以部署在加工廠內。
隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）的進步，這些機器可以變得更加先進，使用經過訓練的機器學習模型來區分水果和異物，例如石頭、泥土或昆蟲。這些模型還可以被訓練來檢測水果的品質，不僅僅是挑出有瘀傷的水果，還能及早發現疾病或其他作物問題。
🎓 ML 模型 這個術語指的是在一組數據上訓練機器學習軟件後的輸出結果。例如，你可以訓練一個 ML 模型來區分成熟和未成熟的番茄，然後使用該模型對新圖片進行判斷，看看番茄是否成熟。
在這四節課中，你將學習如何訓練基於圖像的 AI 模型來檢測水果品質，如何在物聯網設備上使用這些模型，以及如何在邊緣運行這些模型——也就是在物聯網設備上運行，而不是在雲端。
💁 這些課程將使用一些雲端資源。如果你未完成此專案中的所有課程，請確保你已清理你的專案。
主題
鳴謝
所有課程由 Jen Fox 和 Jim Bennett 用 ♥️ 編寫。
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