Automatic Fruit Detection Machine
“สำหรับบทความนี้ ผู้เขียนจะมา share idea ในการนำ AI มาใช้ในงานทางด้านการเกษตรนะครับ ซึ่งถือได้ว่าเป็นรากฐานที่สำคัญ ที่จะช่วยปฎิวัติวงการเกษตรของประเทศให้ไปสู่ยุคอุตสาหกรรมแบบ 4.0 ได้ครับ”
จากภาพด้านบนจะเป็น line layout ของ automation machine สำหรับ ตรวจสอบคุณภาพของผลไม้ เช่น กล้วย ส้ม ทุเรียน เป็นต้น โดยจะถูกป้อนชิ้นงานโดยรถ forklift เมื่อ pallet ที่มีตระกล้าผลไม้อยู่ด้านบนถูกวางที่ตำแหน่ง sensor จะทำการส่งสัญญาณไปให้ robot มาทำการหยิบผลไม้ที่อยู่ในตระกร้า ซึ่งการที่ robot จะไปหยิบได้นั้นจะต้องมีดวงตาที่สามารถตรวจจับและบอกตำแหน่งได้ ซึ่งเป็นที่มาของบทความนี้ครับ เพราะในงานที่มีลักษณะ ชิ้นงานไม่คงที่ ทั้งรูปร่าง สี แสงรบกวน ถ้าหากใช้กล้องทั่วๆไปตามท้องตลาดคงไม่สามารถทำงานนี้ได้
ซึ่งแนวทางแก้ไขปัญหาของเราคือการใช้ deep learning มาทำการแก้ปัญหาครับ
ใน project นี้เราจะใช้ yolo ทำการตรวจจับ โดยมีขั้นตอนหลักๆที่สำคัญดังนี้
- การเตรียมข้อมูลสอน เราได้ใช้ภาพกล้วยน้ำว้าจะนวน 1,000 รูป โดยเป็นภาพดิบที่ถ่าย 500 รูป และเราได้ทำ augmentation ใส่ แสง noise และบิดภาพ เพื่อให้ model ไม่ overfit ครับ
- ทำการ label ชิ้นงานซึ่งเพื่อนๆสามารถเข้าไปศึกษาได้ตาม link ด้านล่างนะครับ ซึ่งเป็นบทความที่ผมเคยเขียนเอาไว้ตอนทำ flame detection ครับ
3.ทำการ training model
4.เขียน coding เพื่อทำการตรวจจับและส่งสัญญาณไปให้หุ่นยนต์
ผลลัพธ์ที่ได้สามารถดูได้ตาม vdo ด้านล่างครับ โดย AI ของเรานั้นสามารถทำการตรวจจับได้อย่างแม่นยำ ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดได้อีกมากมายครับ
