Gautschi на ICRA 2024, ведущей международной научной конференции

ICRA (IEEE International Conference on Robotics and Automation) 2024, ведущая международная научная конференция по робототехнике, прошла в Йокогаме, Япония, собрав исследователей в области робототехники, компании и ученых со всего мира для обсуждения последних научных достижений и промышленных достижений в области робототехники. Являясь ведущей конференцией в области робототехники и автоматизации, тематика докладов ICRA охватывает такие области, как робототехника, взаимодействие человека и робота, беспилотные авиационные системы, искусственный интеллект, автоматизация сельского хозяйства, поведенческие деревья, аналитика больших данных и другие.

Ранее результат исследования Гао Чже "AV4GAInsp: эффективная двухкамерная система для выявления дефектных зерен зерновых культур" был принят и опубликован в журнале IEEE Robotics and Automation Letters при Американском институте инженеров по электротехнике и электронике. IEEE Robotics and Automation Letters при Американском институте инженеров по электротехнике и электронике (IEEE Robotics and Automation Letters), и была приглашена для участия в конференции. Гаочжэ поручил доктору Лэй Фану, одному из авторов статьи, принять участие в конференции. Доктор Фань Лэй представил доклад, в котором совместно участвовали члены научно-исследовательской группы Gaozhe, а также разработал устройство для сбора мультизерна и алгоритм для мультизерна (AV4GAInsp), который был создан научно-исследовательской группой Gaozhe. В это время Фань Лэй пропагандировал достижения на месте и обменивался мнениями с учеными, участвующими в конференции, что является очень плодотворным. От всей души поздравляем Гао Чжэ с тем, что его статья была принята в IEEE Robotics and Automation Letters.

Автоматизированная система контроля качества зерна на основе машинного зрения (AV4GAInsp)

    В данной статье мы представляем автоматизированную систему контроля качества зерна на основе машинного зрения (AV4GAInsp), предназначенную для повышения эффективности и точности контроля качества зерна. Система AV4GAInsp включает в себя устройство сбора мультизерна P600 и систему анализа зерна на основе модели глубокого обучения. В частности, устройство P600 используется для эффективного и автоматического получения высококачественных изображений внешнего вида нескольких видов зерна. Система анализа на основе глубокого обучения обрабатывает полученные изображения с помощью многоступенчатого алгоритма искусственного интеллекта для анализа несовершенных типов зерен.

  Кроме того, в статье создан и опубликован крупномасштабный многозерновой набор данных под названием GrainDet, включающий более 140 000 изображений трех зерновых культур (пшеницы, сорго и риса). Эффективность и производительность системы AV4GAInsp была подтверждена в ходе всесторонних экспериментов: средний балл F1 составил 98,4 %, а эффективность проверки более чем в 20 раз превысила эффективность ручной проверки. Также были протестированы несколько устройств и предыдущие эксперименты по проверке соответствия, проведенные экспертами по контролю качества, и несколько наборов статистических тестов Kappa подтвердили соответствие между системой и экспертами-людьми.

    Ожидается, что AV4GAInsp позволит эффективно снизить рабочую нагрузку на инспекторов и в то же время стимулировать стремление к более глубоким исследованиям в области интеллектуального сельского хозяйства.

     Участвуя в этой важнейшей конференции, компания KOCHER продемонстрировала свою силу в области научных исследований. Мы обещаем, что в сценариях применения интеллектуального производства в зерновой промышленности компания КОШЕ продолжит внедрять инновации и смело расширять новую сферу интеллектуальных машинных технологий. Мы будем активно играть ведущую роль в зерновой промышленности, стимулировать неограниченный творческий потенциал и способствовать развитию применения новых сценариев интеллектуального зерна. GAOCHE стремится оказывать всестороннюю поддержку всем звеньям цепочки зерновой промышленности, включая реализацию сцен, производственное сотрудничество и инкубацию инноваций, чтобы способствовать интеллектуальной модернизации и росту стоимости всей отрасли.