5.3 KiB
Виробництво та обробка - використання IoT для покращення обробки їжі
Коли їжа потрапляє до центрального хабу або переробного заводу, вона не завжди одразу відправляється до супермаркетів. Часто їжа проходить кілька етапів обробки, таких як сортування за якістю. Раніше цей процес був ручним — він починався в полі, коли збирачі вибирали лише стиглі фрукти, а потім на фабриці фрукти переміщувалися конвеєрною стрічкою, і працівники вручну видаляли пошкоджені або гнилі плоди. Сам я сортував полуницю як літню роботу під час навчання, і можу підтвердити, що це не найприємніша робота.
Сучасніші системи покладаються на IoT для сортування. Одними з перших пристроїв, таких як сортувальники від Weco, використовуються оптичні сенсори для визначення якості продуктів, наприклад, відбраковуючи зелені помідори. Їх можна використовувати як на збиральних машинах у самому полі, так і на переробних заводах.
З розвитком штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) ці машини стають більш досконалими, використовуючи моделі ML, які навчаються розрізняти фрукти та сторонні об'єкти, такі як каміння, бруд чи комахи. Ці моделі також можуть бути навчені визначати якість фруктів, не лише пошкоджені плоди, але й раннє виявлення хвороб чи інших проблем із врожаєм.
🎓 Термін модель ML означає результат навчання програмного забезпечення машинного навчання на наборі даних. Наприклад, можна навчити модель ML розрізняти стиглі та нестиглі помідори, а потім використовувати модель на нових зображеннях, щоб визначити, чи помідори стиглі.
У цих 4 уроках ви навчитеся тренувати AI-моделі на основі зображень для визначення якості фруктів, використовувати їх на IoT-пристрої та запускати їх на периферії — тобто на IoT-пристрої, а не в хмарі.
💁 У цих уроках будуть використовуватися деякі хмарні ресурси. Якщо ви не завершите всі уроки цього проєкту, переконайтеся, що ви очистили свій проєкт.
Теми
- Навчіть детектор якості фруктів
- Перевірте якість фруктів за допомогою IoT-пристрою
- Запустіть ваш детектор фруктів на периферії
- Запустіть визначення якості фруктів за допомогою сенсора
Автори
Усі уроки були написані з ♥️ Jen Fox та Jim Bennett
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.