智能大桃分拣机实现“桃脸识别”

　　今年夏天,北京市平谷区大华山镇后北宫村桃农刘连全用上了智能大桃分拣机,这台分拣机结合了百度paddlepaddle开源平台提供的AI技术,由北京工业大学生自动化专业的学生周忠祥等人研发制作,结合了百度paddlepaddle开源平台提供的AI技术,机器能根据桃子的大小、颜色、品相来自动分拣,省时省工,有了这台机器,往年琐碎繁重的桃子分拣工作变得轻松省力多了。

　　据刘连全介绍说,平时桃子分拣的工作特别麻烦,不仅自己为此得起早贪黑,还得雇佣不少工人。老刘的桃园目前有近三十亩的桃树,平均每亩有四十株桃树,这些桃树种类不一,依次成熟结果。每年到了桃子收获的季节,他就不得不长期贴出招工告示,聘用大量务工人员来果园干活。采摘下来的桃子经过大小分拣后装箱,再拿到市场上卖出不同的价格。如果一只桃子的重量在半斤以上,就算大果了,也可以叫一级果,这种桃子的售出价格就能达到每斤六6元每斤甚至八8元每斤。如果桃子重量达到三四两,但不足半斤,但是有三四两那么重,,就算平常果,市面价格就会下跌到在三四元之间,更小的则是劣等果,劣等果会被装箱后直接折价处理掉。

　　老刘强调,人力分拣桃子的问题在于只凭借手感用和肉眼观察观察,凭借手感的经验分拣误差大,有的人感觉半斤重的桃子,有的人会觉得不到四两,桃子分拣数量大,、工时长,用电子秤给每只桃子称重根本来不及,只好凭借经验分拣装箱。,但是运往市场出售的桃子却要经过监管部门抽样测评,测评不达标就会直接影响今年桃子的销量,造成不必要的损失。除了重量,桃子的外观、色泽、是否有伤疤等品相指标同样至关重要,人工挑选时“看走眼”的情况难免出现。

　　此外,随着近几年人力资源价格人力成本的不断上涨,老周刘在雇佣人手用工方面的花费开销也在逐年增加,前两年采摘桃子的价格还是每人每天18元,今年已经上涨到每人每天20元,明年很可能会继续提高。采摘期断断续续会持续三两个月,上涨的人力成本对于老刘来说是个不小的支出。

　　让老刘高兴的是,就在这个暑假,北京工业大学自动化专业的周忠祥和他的三个同学注意到了桃农的难题,他们希望进行一次尝试,通过借助机器视觉将实现水果的自动分类做的更精确。随后他们便注意到了百度的的人脸识别技,大家由此联想到或许可以尝试“桃脸识别”。周忠祥和他的同学们虽然懂机械控制,但是对深度学习并不擅长,对和AI、深度学习并不了解的学生,想要完成自动分类,就需要一个易学易用的开源平台。几番比较之后,百度‘“easy to use”’的PaddlePaddle深度学习开源平台担起了这个重任成为了他们的首选。

　　在从PaddlePaddle上下载了文档和代码,学生们在一周之内就建立了适用于桃子各个档次级桃子分类的图片的分类模型,并确定了机器的完整方案。在模型的训练上,PaddlePaddle社区的人员还给他们提供了在线的技术指导。“这个平台为初学者提供了PaddlePaddle Book和Models等学习资料,稍有编程基础便可使用并利用深度学习方法解决各种实际问题。”百度深度学习平台工程师赵成舵介绍说,“PaddlePaddle有一个非常活用的社区,每天都会有专门的值班人员来回复大家提出的各种问题,解决分拣桃子问题的同学们就是通过该社区从值班人员处获取帮助的。”

　　通过不断的修改和调试,周忠祥等人最后将传送带,、推拉装置,、电路控制系统和大桃品相识别系统整合组装成了一台智能大桃分拣机。为了让机器学会分桃,大家给机器“学习”了6400张大桃的照片,在这个过程中,机器自动提取了各分类的特征点,并形成了自己的分类逻辑。由于运用了人工智能AI技术,分拣机不但能够实现自动分拣,后期在工作的过程中,还会不断积累并学习新的数据,不断提升自身的准确率,经过几次数据测评,机器分桃的准确率最高已经超过90%。