Da die Industrie den Lebensmittelproduktionsprozess so weit wie möglich automatisieren möchte, ist es mitunter notwendig, dass Maschinen die reifen und fertigen Produkte vom Rest trennen. Der türkische Innovator Kutluhan Aktar behauptet, er habe einen Weg gefunden, genau das zu tun, indem er die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze nutzt.
Das Ziel seines Projekts ist einfach: Es will die Reife von Obst und Gemüse durch die Überwachung von Pigmentveränderungen erkennen. Anstatt eine Kamera zu verwenden, stützt sich das Projekt auf Daten eines AS7341-Lichtsensors, der sich besser für die Erfassung genauer Spektraldaten eignet. Dies erleichtert das Ablesen des von der Frucht reflektierten Lichts, welches durch die Pigmente in der Schale bestimmt wird, die direkt mit der Reife in Zusammenhang stehen.
An einer Reihe von Obst und Gemüse wurden über einen Zeitraum von mehreren Tagen Probemessungen vorgenommen, die es ermöglichten, eine Datenbank der Produkte in verschiedenen Reifestadien aufzubauen. Mit den Daten wurde dann ein TensorFlow-Modell erstellt, das die Reife der unter dem Sensor gehaltenen Früchte mit hinreichender Sicherheit bestimmen kann.
Quelle: hackaday.com