Турецкий исследователь разработал технологию, которая использует данные датчика видимого света для определения спелости продуктов.

Как сообщает Hack A Day , цель проекта — определить спелость фруктов и овощей путем отслеживания изменений пигментации . Вместо использования камеры в проекте используются данные датчика видимого света AS7341, который лучше подходит для сбора точных спектральных данных.

Это позволяет лучше понять фактический свет, отражаемый фруктом, который определяется пигментами кожуры, которые напрямую связаны со спелостью.

Образцы показаний были взяты из серии фруктов и овощей в течение нескольких дней, что позволило создать базу данных по продуктам на различных стадиях спелости.

Затем это было использовано для создания модели TensorFlow, которая может определять спелость фруктов, удерживаемых под датчиком, с разумной степенью уверенности.

Эта сборка является отличным примером использования расширенного восприятия в сочетании с нейронной сетью — подмножества машинного обучения, лежащего в основе алгоритмов глубокого обучения.

Неясно, насколько точнее результаты по сравнению с использованием камеры.

Источник: FreshFruitPortal