07/04/2014 - Entwicklung eines neuen künstlichen Sichtsystems für die Sortierung von Orangen während der Ernte

Menéame

Forscher der Universitat Politique deValència und Valencianisches Institut für Agrarforschung (IVIA) haben ein künstliches Sichtsystem entwickelt, das es ermöglicht, die Orangen während der Ernte nach Farbe und Größe automatisch zu klassifizieren.

Die Umsetzung würde erhebliche Einsparungen bei den Produktionskosten für Citripeller ermöglichen. Die Arbeit, die vom INIA und EFRE kofinanziert wurde, wurde vor kurzem in der Zeitschrift Precision Agriculture.

Das Team ist in der Lage, die Farbe und Größe der Citronen mit einer Geschwindigkeit von acht Stück pro Sekunde zu analysieren, dank der Algorithmen für die Beschaffung und Verarbeitung von Bildern, die von UPV-Laboren entwickelt wurden. Es beinhaltet eine intelligente Kamera, die die Bilder von Obst mit hoher Geschwindigkeit erwerben und verarbeiten kann, sowie ein robustes und effizientes Beleuchtungssystem, das für einen sehr geringen Energieverbrauch optimiert ist. Das Gerät kann auf einer mobilen Plattform installiert werden, auf der die Sammler Orangen ablegen.

Erstes System für Feldinspektionen

Wie Forscher berichten, wird die Computersichttechnik derzeit in den Obst- und Gemüsekraftwerken eingesetzt, um die Qualität der frischen Früchte automatisch zu überprüfen und sie in Kategorien einzustufen. Aufgrund der Schwierigkeiten, die ihre Anpassung an die Feldarbeit mit sich bringt, wurde sie jedoch bei einigen Sammlerrobotern eingesetzt, nicht aber bei der Überprüfung der geernteten Früchte.

"Es handelt sich um ein neuartiges System, das viele Vorteile bringen kann, wie z.B. die Bereitstellung von Informationen für eine genaue Bewertung und weitere Behandlung oder die Vermeidung von Kosten für die Beförderung und Verarbeitung des nicht marktfähigen Produkts," erklärt José Blasco.

Sobald sie im Lager angekommen ist, wird die Frucht gewaschen, desinfiziert, in einigen Fällen werden Beschichtungen aufgetragen, um ihre Lebensdauer zu verlängern und zu lagern. Schließlich wird vor dem Versand auf den Markt eine Qualitätsauswahl durchgeführt, und einige werden aufgrund von Mängeln in Größe, Form, Färbung oder Vorhandensein von Flecken abgelehnt und sind für die Verarbeitungsindustrie bestimmt. "Mit unserem System könnten diese Früchte von geringer Qualität direkt aus dem Feld in die Industrie gebracht werden, ohne all diese Prozesse zu durchlaufen," fügt José Blasco hinzu.

Wie es funktioniert

Die geernteten Früchte werden auf einer Plattform zur Unterstützung der Ernte gesammelt und unter der intelligenten Kamera geleitet, die bis zu sechs Fotos von jeder Frucht in verschiedenen Positionen macht und anschließend vom System analysiert wird, um Farbe und Größe zu bestimmen. Diese Informationen sind an die Informationen gebunden, die aus einem GPS gewonnen wurden, das die Kombination des Sammelpunkts für jede Frucht mit den wichtigsten Qualitätsparametern ermöglicht.

"Bei Zitrusfrüchten wird die Farbe anhand des Farbindexes für Zitrusfrüchte bewertet, der zur Bestimmung von Deverdierungsbehandlungen und Vermarktungsgrenzen verwendet wird. Die durch das System erlangten Informationen würden an die Maschine selbst gesendet, damit die Frucht unter Berücksichtigung verschiedener Kategorien, die vom Benutzer definiert werden, getrennt wird. Anschließend können alle Daten über die geernteten Früchte zur Analyse auf den Zentralrechnern der Lagerräume heruntergeladen werden," erklärt Nuria Aleixos, Forscherin der UPV.

Sonstige Anwendungen

Das von Forschern der Universitat Politència deValència und der IVIA entwickelte System und Algorithmen könnten auch für die Klassifizierung anderer Früchte wie Äpfel oder Pfirsiche verwendet werden.

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Bereich Kommunikation

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