Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Компьютерное зрение и нейронные сети помогут определять болезни фруктов и овощей
Коллектив ученых из Сколтеха и Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения представил работу, в которой предложил альтернативный метод определения гнилых и плесневых участков яблок на послеуборочной стадии, когда фрукты хранят на складах, а потом доставляют к потребителям. Система компьютерного зрения позволит выявлять разные типы дефектов на ранней стадии, когда они еще могут быть недоступны человеческому глазу.
Работа опубликована в журнале Entropy. Несмотря на то что многие процессы автоматизированы, оценку качества фруктов и овощей на послеуборочной стадии, особенно во время сортировки, в основном производит человек. Пока продукты доставляют до потребителей, они могут портиться и повреждаться. Некоторые участки гниения человек может просмотреть, пропустить, тем более если рядом нет специалиста-агронома, который точно может сказать, что это за болезнь или повреждение.
На примере яблок ученые рассматривали два типа дефектов: гниение и плесень. Например, если яблоки плотно упакованы, они будут ударяться друг о друга, и в местах соударения быстрее испортятся. Плесень появляется, когда были кардинально нарушены условия хранения или когда фермер не заметил ее во время сбора урожая.
Для обнаружения повреждений специалисты используют инфракрасный свет, но, как отмечают исследователи, для этого нужны мульти- и гиперспектральные камеры. Они очень дорогие и порой очень сложно устроены. Идея исследования — в том, чтобы предложить альтернативный способ этим камерам с использованием глубокого обучения, моделей, которые могут генерировать инфракрасные изображения. Авторы подчеркивают, что не стремятся заменить традиционные способы, а лишь предлагают один из более доступных и продвинутых методов.
«Мы задействовали два типа нейронных сетей: генеративно-состязательные и сверточные. Модели первого типа позволяют получать один вид изображений из другого. В нашем случае мы получаем инфракрасные снимки из RGB-снимков, то есть из видимых фотографий. Но этого недостаточно для определения дефектов, потому что генеративно-состязательные модели не классифицируют изображения. Поэтому в дело вступают сверточные модели, которые позволяют выделять объекты нужных нам классов на снимках», — рассказывает первый автор работы Никита Стасенко, младший инженер-исследователь в Проектном центре агротехнологий Сколтеха.
Эксперименты исследователи проводили в несколько этапов: сначала собирали и обрабатывали данные из видимых фотографий. Для снимков было отобрано 16 яблок четырех разных сортов. Далее яблоки каждого сорта подвергли разному воздействию: одно тщательно помыли и высушили, второе подвергли механическому воздействию, а третье заморозили при температуре -20 градусов.
«Когда мы собрали данные, мы оценили несколько моделей на основе генеративно-состязательных нейронных сетей: Pix2Pix, CycleGAN, and Pix2PixHD. Мы проверили эти модели и сравнили сгенерированные инфракрасные снимки с оригинальными. По метрикам качества оценки изображения, сгенерированные моделью Pix2PixHD, оказались максимально близки к оригинальным», — продолжает Никита Стасенко.
На втором этапе задействовали сверточную модель Mask R-CNN — в предыдущих экспериментах коллектива именно эта модель показала себя наиболее эффективно. Для того, чтобы ее обучить, ученые собрали другой набор данных, состоящий только из инфракрасных снимков. Далее эти снимки разметили: указали, где здоровые яблоки, а где участки гниения и плесени.
На третьем этапе группа ученых использовала Jetson Nano — специальную встраиваемую систему, которая позволяют запускать обученные нейронные сети. В будущем на основе этой системы можно будет создать реальное устройство для обнаружения дефектов фруктов и овощей. Помимо этого, в планах ученых — масштабировать результаты на другие растительные культуры, а также протестировать другие нейронные модели.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.
Во время обследования почти 900 собак ученые выявили 12 пород, склонных к брахицефалическому обструктивному синдрому дыхательных путей, который может ухудшать сон и влиять на переносимость физических нагрузок. Авторы нового исследования выяснили, что список пород, предрасположенных к серьезным нарушениям дыхания, куда шире, чем считалось ранее.
Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Ученые из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно