Фото: із відкритих джерел
Австралійська компанія GP Graders адаптувала свою систему машинного зору gpVision із deep-learning модулем radiai для автоматичного виявлення легкого зморщування лохини на пакувальних лініях у Перу. Технологія також дозволяє сортувати ягоди за солодкістю в режимі реального часу на комерційних швидкостях.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Freshplaza.
На тлі впливу Ель-Ніньйо на сезон лохини в Перу пакувальники стикаються не лише зі зміною обсягів, а й із новими викликами якості. Зокрема, високі температури спричинили тепловий стрес: у насадженнях фіксують передчасне опадання листя, а частина ягід демонструє раннє зморщування. Легке зморщування складно помітити на сортувальних лініях, але воно може скорочувати термін зберігання продукції.
Як повідомляє FreshPlaza, австралійський спеціаліст із сортування GP Graders розробляє рішення для таких випадків на базі платформи gpVision™ у поєднанні з radiai™ — системою глибинного навчання. Комплекс використовує монохромну, кольорову та ближню інфрачервону (NIR) зйомку, щоб оцінювати кожну ягоду в реальному часі на комерційних швидкостях пакування.
Що відбувається з сезоном лохини в Перу
За даними матеріалу, сезон 2026/27 у Перу проходить під впливом Ель-Ніньйо. Попри те, що площі під культурою зросли приблизно на 15%, галузева організація Proarándanos знизила прогноз експорту до близько 366 тис. тонн — нижче рівня минулого сезону. Також зазначається, що відвантаження у 39-му тижні були на 39% меншими рік до року.
Технічні характеристики та параметри
- Платформа: gpVision™ (GP Graders) у зв’язці з deep-learning системою radiai™.
- Типи зображень: монохромні, кольорові та ближній інфрачервоний діапазон (NIR).
- Режим роботи: оцінка кожної ягоди в реальному часі на комерційних швидкостях пакувальної лінії.
- Неруйнівне сортування за солодкістю: у випробуваннях radiai прогнозувала солодкість лохини з mean absolute error 1,15 °Brix, що в матеріалі подано як 91,71% відносної точності.
- Виявлення легкого зморщування (Light Shrivel): інженери зібрали 2 500 зображень уражених ягід для навчання функції детекції в radiai.
- Термін впровадження: функцію розробили та реалізували протягом шести днів.
- Вплив на продуктивність: заявлено, що автоматичне вилучення зморщених ягід відбувається без зниження швидкості пакувальної лінії.
Навіщо це пакувальникам і експортерам
Виявлення зморщених ягід до відвантаження може допомогти керувати терміном зберігання партій і зменшити ризики відмов у прийманні та претензій на ринках призначення. Окремо неруйнівне сортування за солодкістю дає змогу класифікувати продукцію під вимоги до смакових характеристик — наприклад, для роздрібних програм із заданими категоріями солодкості.
У матеріалі підкреслюється, що AI-системи сортування можуть оперативно адаптуватися до нових дефектів якості, які проявляються протягом сезону, дозволяючи пакувальним станціям швидко коригувати процеси відбору.