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 Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.
Кошка может внезапно отказаться от корма, который ела месяцами, и все потому, что ей просто надоел его запах, пришли к выводу японские исследователи. Поэтому хозяевам стоит почаще вносить немного разнообразия в рацион, который они предлагают питомцу, вернее — в аромат, который пища источает.
Исследовательская группа из Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) и других научных организаций России и Индии провела системное исследование процесса селективного лазерного плавления алюминиевой бронзы. Этот материал перспективен для применения в компонентах, работающих в условиях интенсивного теплового воздействия и требующих эффективного отвода тепла, — например, в теплообменниках, охлаждаемых элементах энергетических установок и корпусах силовой электроники. Результаты открывают возможность производить сложные по форме компоненты с помощью селективного лазерного плавления, которые по прочности и теплопроводности не уступают традиционным литым аналогам, а по ряду характеристик превосходят их.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Энтомологи сравнили устойчивость коммерческих и диких гибридных медоносных пчел к главному паразиту ульев — клещу варроа. Полевые и лабораторные тесты показали, что гибриды заражаются в пять раз реже, поскольку их личинки не нравятся паразитам. Пчела-гибрид выживает без регулярных химических обработок и, что важно для пчеловодов, сохраняет миролюбивый характер.
Ученые давно знают как с хорошим приближением прогнозировать рост поверхностей. Но экспериментально подтвердить точное соответствие реальных процессов и модели — гораздо более сложная задача, у которой, тем не менее, есть решение.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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