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Évaluation de la maturité des fruits à l'aide de la vision par ordinateur

Passage de l'évaluation à l'œil nu à une évaluation pilotée par l'IA

Dans la production agricole traditionnelle, les travailleurs évaluent les fruits à l'œil nu, jugeant de leur maturité et de leur qualité manuellement. Cette méthode est lente, parfois imprécise et les résultats peuvent varier d'une personne à l'autre.

Désormais, nous proposons une solution plus intelligente : une évaluation automatisée pilotée par l'IA et alimentée par la vision par ordinateur. Ce changement signifie que l'évaluation est non seulement plus rapide, mais aussi beaucoup plus précise et fiable. L'évaluation par IA évalue chaque fruit en temps réel avec une précision inégalée, garantissant un contrôle qualité de premier ordre dans la production d'huile.

Découvrez ci-dessous comment notre outil évalue la maturité des fruits du palmier à huile. (FFB).

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Évaluation de la maturité des fruits de palmier à huile à l'aide de l'IA

Découvrez comment avec la vision par ordinateur, nous pouvons automatiser complètement ce processus et gagner en efficacité et en précision avec des économies significatives.

Comment ça marche

Concept du système

Le système fonctionne en capturant une image ou une vidéo à l'aide d'une caméra, puis en la traitant à l'aide de l'application IA pour déterminer la maturité des fruits sous forme de boîte englobante comme suit. Il prend en charge la détection de plusieurs objets en même temps.

+ AI Model

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Reconnaissance des objets

Ce processus consiste à utiliser l'IA pour détecter le contour des fruits dans les images ou les flux vidéo. Il exploite des techniques de vision par ordinateur pour identifier et segmenter les fruits en tant qu'objets distincts du fond, permettant une identification précise dans différentes conditions.

Classification et Entraînement du Modèle IA

Après la reconnaissance des objets, la solution classe la maturité de chaque fruit. Cela implique l'apprentissage d'un modèle IA sur un ensemble de données étiqueté où les images sont étiquetées selon les niveaux de maturité. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent l'ensemble de données pour apprendre les motifs et les caractéristiques qui correspondent aux différents stades de maturité, permettant au modèle de classer avec précision de nouvelles images.

Notre modèle actuel a été entraîné à l'aide de plus de 1000 images et vidéos.

Résultats positifs

Regardez ces vidéos montrant que notre programme de vision par ordinateur est capable de déterminer correctement la maturité des fruits.
 

Non mûr (Unripe)

Mûr (Ripe)

Trop mûr (Overripe)

Découvrez dès maintenant comment nous pouvons moderniser et optimiser vos processus ! Contactez-nous pour en savoir plus sur nos solutions de vision informatique.

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