Klasifikasi Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit dengan Computer Vision
Perkembangan dari Grading Manual ke Grading Berbasis Kecerdasan Buatan (AI)
Dalam produksi kelapa sawit tradisional, pekerja memeriksa buah dengan mata, menilai kematangan dan kualitas secara manual. Metode ini lambat, seringkali tidak akurat, dan hasilnya dapat bervariasi dari satu orang ke orang lain.
Sekarang, kami menawarkan solusi yang lebih cerdas: grading otomatis berbasis kecerdasan buatan yang didukung oleh computer vision. Perubahan ini berarti penilaian tidak hanya lebih cepat tetapi juga jauh lebih presisi dan dapat diandalkan. Penilaian AI mengevaluasi setiap buah secara real-time dengan akurasi yang tak tertandingi, menjamin kontrol kualitas yang luar biasa dalam produksi minyak kelapa sawit.
Siap untuk melihat perbedaannya? Kirimkan kepada kami gambar/video dari tandan buah segar (TBS/FFB) kelapa sawit Anda dan biarkan teknologi AI kami menunjukkan apa yang bisa dilakukannya.
Bagaimana Cara Kerjanya
Konsep Sistem
Sistem ini bekerja dengan mengambil gambar atau video menggunakan kamera kemudian diproses oleh aplikasi AI untuk menentukan tandan buah dan kematangannya dalam bentuk kotak pembatas selanjutnya. Ini mendukung deteksi objek multipel secara bersamaan.
+ AI Model
Deteksi Tandan
Proses ini melibatkan penggunaan AI untuk mendeteksi tandan buah kelapa sawit dalam gambar atau video langsung. Proses ini memanfaatkan teknik computer vision untuk mengidentifikasi dan membagi kelompok buah sebagai objek yang berbeda dari latar belakang, memungkinkan identifikasi yang presisi dalam berbagai kondisi.
Klasifikasi & Pelatihan Model AI
Setelah pengenalan objek, aplikasi mengklasifikasikan kematangan setiap kelompok buah. Ini melibatkan pelatihan model AI pada kumpulan data yang diberi label di mana gambar ditandai sesuai dengan tingkat kematangan. Algoritma machine learning menganalisis kumpulan data untuk mempelajari pola dan fitur yang sesuai dengan berbagai tahapan kematangan, memungkinkan model untuk mengklasifikasikan gambar baru dengan akurasi.
Model kami saat ini telah dilatih menggunakan lebih dari 1000 gambar dan video.
Hasil yang Berhasil
Lihat video-video ini yang menunjukkan bahwa program computer vision kami mampu menentukan dengan benar kematangan buah.
Belum Matang
Matang
Terlalu Matang
