هڪ مشين ويزن سسٽم جيڪو ايپل ڪنگ گلن کي ڳولڻ ۽ سڃاڻڻ جي قابل آهي باغن ۾ وڻن تي گلن جي ڪلسٽرن ۾ پين اسٽيٽ جي محققن پاران تيار ڪيو ويو- روبوٽ پولينيشن سسٽم جي ترقي ۾ هڪ اهم ابتدائي قدم- پنهنجي قسم جي پهرين مطالعي ۾ .
ايپل جا ڦڙا شاخن سان جڙيل چئن کان ڇهن گلن جي گروپن ۾ وڌندا آهن، ۽ وچ واري ڦل کي ڪنگ فلاور چيو ويندو آهي. هي گل پهرين ڪلستر ۾ کُليندو آهي ۽ عام طور تي سڀ کان وڏو ميوو لڳندو آهي. تنهن ڪري، اهو هڪ روبوٽڪ پولينيشن سسٽم جو اهم مقصد آهي، محقق لانگ هي جي مطابق، زراعت جي اسسٽنٽ پروفيسر ۽ حياتياتي انجنيئرنگ.
حشرات جي پولينيشن روايتي طور تي ايپل جي پيداوار لاءِ انحصار ڪيو ويو آهي. بهرحال، ثبوت پيش ڪن ٿا ته پولينيشن سروسز، ٻنهي پاليل ماکيء ۽ جهنگلي پولينٽرن کان، وڌندڙ مطالبن سان ملندڙ نه آهن، هن نوٽ ڪيو. جي ڪري ڪالوني جي خاتمي جي خرابيسڄي دنيا ۾ ماکيءَ جون مکيون خطرناڪ حد تائين مري رهيون آهن. نتيجي طور، پروڊڪٽرن کي pollination جي متبادل طريقن جي ضرورت آهي.
هي مطالعو تازو ڪيو ويو آهي هن جي تحقيقي گروپ پاران ڪاليج آف ايگريڪلچرل سائنسز ۾، جيڪو روبوٽڪ سسٽم تيار ڪرڻ لاءِ وقف آهي ته جيئن محنت جي شدت واري زرعي ڪمن کي پورو ڪري سگهجي، جهڙوڪ مشروم جي چنبڙي، سيب جي وڻ جي ڇنڊڇاڻ ۽ سائي ميوي کي ٿلهو ڪرڻ. هن منصوبي جو بنيادي مقصد، هن وضاحت ڪئي، هڪ گہرے سکيا تي ٻڌل ويزن سسٽم کي ترقي ڪرڻ هو جيڪو صحيح طور تي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿو ۽ وڻن جي ڇت ۾ ڪنگ گلن کي ڳولي سگهي ٿو.
”اسان سمجهون ٿا ته هي نتيجو روبوٽڪ پولينيشن سسٽم لاءِ بنيادي معلومات فراهم ڪندو، جيڪو اعليٰ معيار جي ميون جي پيداوار کي وڌائڻ لاءِ سيب جي موثر ۽ ٻيهر پيداواري پولينيشن جو سبب بڻجندو،“ هن چيو. "پنسلوانيا ۾، اسان اڃا تائين مکين تي ڀروسو ڪري سگھون ٿا سيب جي فصلن کي پالڻ لاء، پر ٻين علائقن ۾ جتي ماکيء جي مرڻ کان وڌيڪ سخت ٿي چڪا آهن، آبادگارن کي هن ٽيڪنالاجي جي ضرورت ٿي سگھي ٿو دير کان پوء."
Xinyang Mu، زرعي حياتياتي انجنيئرنگ ڊپارٽمينٽ ۾ ڊاڪٽريٽ جي شاگرد، بادشاهه فلاور جي مطالعي جي اڳواڻي ڪئي. Mu استعمال ڪيو ماسڪ R-CNN- هڪ مشهور ڊيپ-لرننگ ڪمپيوٽر پروگرام جيڪو پکسل-سطح جي ڀاڱي کي انجام ڏئي ٿو انهن شين کي ڳولڻ لاءِ جيڪي جزوي طور تي ٻين شين طرفان مبهم آهن- هڪ مشين ويزن سسٽم ۾ ڪنگ گلن کي سڃاڻڻ ۽ ان کي ڳولڻ لاءِ.
ماسڪ آر-سي اين اين جي بنياد تي ڳولڻ واري ماڊل کي ٺاهڻ لاءِ ، هن سوين ايپل بلاسم ڪلسٽر تصويرون پڪڙي ورتيون. پوءِ هن هڪ ڪنگ فلاور سيگمينٽيشن الگورٿم تيار ڪيو ته جيئن ڪنگ فلاورن کي سڃاڻڻ ۽ ان کي ڳولڻ لاءِ ايپل گلن جي تصويرن جي خام ڊيٽا سيٽ مان. تحقيق پين اسٽيٽ جي فروٽ ريسرچ اينڊ ايڪسٽينشن سينٽر، بگلر ويل ۾ ڪئي وئي.
گالا ۽ Honeycrisp صوف ٽيسٽ لاءِ قسمون منتخب ڪيون ويون. آزمائشي وڻ 2014 ۾ پوکيا ويا جن جي وڻن جي فاصلي ۾ اٽڪل 5 فوٽ (گالا) ۽ 6 1/2 فوٽ (Honeycrisp). انهن وڻن کي ڊگھي اسپينڊل ڇت جي فن تعمير ۾ تربيت ڏني وئي هئي، جن جي سراسري اوچائي اٽڪل 13 فوٽ هئي. تصوير حاصل ڪرڻ وارو نظام ڪئميرا سان گڏ هڪ يوٽيلٽي گاڏي تي نصب ڪيو ويو جيڪو وڻن جي قطارن جي وچ ۾ ٺاهيل هو.
ڪنگ گلن کي ڳولڻ لاءِ مشين وژن سسٽم کي تربيت ڏيڻ مشڪل هو، Mu اشارو ڪيو، ڇاڪاڻ ته اهي ساڳيا سائيز، رنگ ۽ شڪل آهن جيئن ڪلستر ۾ پسمانده گلن وانگر، ۽ بادشاهه گلن کي عام طور تي انهن جي مرڪزي پوزيشن جي ڪري چوڌاري گلن کان لڪايو ويندو آهي.
ماسڪ R-CNN ماڊل ٽريننگ لاءِ منتقلي سکيا جي ضرورتن کي پورو ڪرڻ لاءِ، خام تصويرن کي ٻن اڳواٽ بيان ڪيل طبقن ۾ ليبل ڪيو ويو: انفرادي گلن ۽ بند ٿيل گلن. درستگي کي وڌائڻ لاءِ، ٽريننگ ڊيٽا سيٽ کي چار ڀيرا وڌايو ويو ڊيٽا-وڌائڻ واري طريقن کي استعمال ڪندي، Mu وضاحت ڪئي.
"بادشاهه جي گلن کي پسمانده گلن کان ڌار ڪرڻ لاءِ، هر گلن جي ڪلستر ۾ سڀ کان وڌيڪ مرڪزي گلن کي نشانو بڻايو ويو، يا مقامي،" هن چيو. ”ويزن سسٽم خود بخود گلن جي ڪلستر کي الڳ الڳ ٻه طرفي گلن جي کثافت جي نقشي جي نقشي جي بنياد تي رکي ٿو. هر معلوم ٿيل گلن جي ڪلستر جي اندر، گل يا ماسڪ - سڀ کان وڌيڪ مرڪز واري پوزيشن تي ٽارگيٽ ڪنگ فلاور طور مقرر ڪيو ويو.
تازو شايع ٿيل نتيجن ۾ سمارٽ زرعي ٽيڪنالاجي، محققن ٻڌايو ته ڪنگ فلاور جي چڪاس جي اعليٰ سطح جي درستگي Mu's algorithm جي نتيجي ۾. تحقيق ڪندڙن پاران دستي طور تي کنيا ويا ماپن جي مقابلي ۾ جيڪي ڪنگ فلاورز کي اکين سان سڃاڻيندا آهن- تحقيق ڪندڙن پاران زميني سچائي جي ماپن کي سڏيو ويندو آهي- مشين وژن ڪنگ فلاور جي سڃاڻپ جي درستگي 98.7٪ کان 65.6٪ تائين مختلف هئي.