You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
IoT-For-Beginners/translations/th/4-manufacturing
co-op-translator[bot] 2f4dff5e89
🌐 Update translations via Co-op Translator (#546)
4 weeks ago
..
lessons 🌐 Update translations via Co-op Translator (#546) 4 weeks ago
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator (#546) 4 weeks ago

README.md

การผลิตและการแปรรูป - ใช้ IoT เพื่อปรับปรุงการแปรรูปอาหาร

เมื่ออาหารมาถึงศูนย์กลางหรือโรงงานแปรรูป อาหารไม่ได้ถูกส่งออกไปยังซูเปอร์มาร์เก็ตเสมอไป หลายครั้งอาหารจะผ่านกระบวนการแปรรูปหลายขั้นตอน เช่น การคัดแยกตามคุณภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการที่เคยทำด้วยมือ เริ่มตั้งแต่ในไร่ที่คนเก็บผลไม้จะเลือกเฉพาะผลไม้ที่สุกเท่านั้น จากนั้นในโรงงานผลไม้จะถูกลำเลียงผ่านสายพาน และพนักงานจะคัดแยกผลไม้ที่ช้ำหรือเน่าเสียด้วยมือเอง ฉันเคยมีประสบการณ์เก็บและคัดแยกสตรอเบอร์รี่เป็นงานช่วงฤดูร้อนตอนเรียน และบอกได้เลยว่างานนี้ไม่สนุกเลย

ระบบที่ทันสมัยมากขึ้นใช้ IoT ในการคัดแยกผลไม้ อุปกรณ์รุ่นแรก ๆ เช่น เครื่องคัดแยกจาก Weco ใช้เซ็นเซอร์แสงในการตรวจสอบคุณภาพของผลผลิต เช่น การคัดแยกมะเขือเทศที่ยังไม่สุก อุปกรณ์เหล่านี้สามารถนำไปใช้ในเครื่องเก็บเกี่ยวในไร่ หรือในโรงงานแปรรูปได้

เมื่อมีความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เครื่องจักรเหล่านี้สามารถพัฒนาให้มีความสามารถมากขึ้น โดยใช้โมเดล ML ที่ถูกฝึกให้แยกแยะระหว่างผลไม้กับวัตถุแปลกปลอม เช่น หิน ดิน หรือแมลง โมเดลเหล่านี้ยังสามารถถูกฝึกให้ตรวจสอบคุณภาพของผลไม้ ไม่เพียงแค่ผลไม้ที่ช้ำ แต่ยังรวมถึงการตรวจพบโรคหรือปัญหาอื่น ๆ ของพืชในระยะเริ่มต้น

🎓 คำว่า โมเดล ML หมายถึงผลลัพธ์จากการฝึกซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องด้วยชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น คุณสามารถฝึกโมเดล ML ให้แยกแยะระหว่างมะเขือเทศสุกและไม่สุก จากนั้นใช้โมเดลกับภาพใหม่เพื่อดูว่ามะเขือเทศสุกหรือไม่

ในบทเรียน 4 บทนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกโมเดล AI ที่ใช้ภาพในการตรวจสอบคุณภาพของผลไม้ วิธีใช้โมเดลเหล่านี้จากอุปกรณ์ IoT และวิธีการรันโมเดลเหล่านี้ที่อุปกรณ์ปลายทาง - นั่นคือบนอุปกรณ์ IoT แทนที่จะรันในคลาวด์

💁 บทเรียนเหล่านี้จะใช้ทรัพยากรคลาวด์บางส่วน หากคุณไม่ได้ทำบทเรียนทั้งหมดในโปรเจกต์นี้ อย่าลืม ทำความสะอาดโปรเจกต์ของคุณ

หัวข้อ

  1. ฝึกตัวตรวจสอบคุณภาพผลไม้
  2. ตรวจสอบคุณภาพผลไม้จากอุปกรณ์ IoT
  3. รันตัวตรวจสอบผลไม้ที่อุปกรณ์ปลายทาง
  4. กระตุ้นการตรวจสอบคุณภาพผลไม้จากเซ็นเซอร์

เครดิต

บทเรียนทั้งหมดเขียนด้วย ♥️ โดย Jen Fox และ Jim Bennett


ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้