科研成果辨、變、便 影像辨識讓農業產銷作業變方便！

影像辨識技術正引領農業革命！隨著圖形處理器效能及演算法之不斷進步，視覺辨識系統於農業產銷作業中之應用門檻逐步降低，並已廣泛運用於病蟲害監測預防、天然災損調查、栽培決策建議及果形熟度辨識等領域。透過影像辨識技術結合精密演算法，將農民之經驗法則轉化為可操作之具體規則，進而於各種作物之生產環節中發展出預測產量、觀察細節及品質分級等功能，幫助國人獲得更高品質之農產品，同時提升農民收益。

運用手持裝置，預測溫室牛番茄產量易如「番」掌

鍠麟機械有限公司以設施內栽培之牛番茄為研究對象，運用多源影像辨識技術建立先進之預測模組。該模組能夠準確擷取番茄果實之大小及色澤等關鍵特徵，並深入分析果實之成熟狀態及推估產量，且其預測準確率超過90%。此外，該模組兼容各種行動裝置，農民可利用手機直接拍攝，快速分析設施牛番茄之產量及果實成熟情況。不僅能幫助農民更精確地預測收成時機，還能有效地進行採收排程管理，大幅提升整體作業效率。

鏡頭化身鷹眼神隊友，觀察細節尋找可造之「材」

農森科技股份有限公司研發之木材表面特徵辨識技術，將傳統之人工目視分級作業轉換為影像辨識技術進行自動判斷。這項技術能準確辨識活節、死節及流水節，開發過程中以「節徑比」為主要指標，透過精確訓練條件找出關鍵特徵，提高辨識效率。該技術辨識準確度高達90%以上，並成功將規格材檢測分級之時間由每根約5分鐘縮短至約20秒，大幅提升分級效率，降低人力及時間成本。

影像辨識結合分級機臺，就是要「檸」快又好看

傳統檸檬分級作業主要依賴人工，長時間工作容易造成勞動力疲勞，進而影響篩選及分級效率。此外，產業內普遍存在缺工問題，若無法及時進行集貨及分級，將影響產品之品質和利潤，甚至對整個產業發展帶來衝擊。為解決這些問題，保證責任屏東縣全勝果菜生產合作社根據出貨需求，運用影像辨識技術對不同品質等級之檸檬進行分類標記，並利用機器深度學習完成系統模組。此系統夠精確辨識粗皮、薄皮檸檬及其等級。該模組之影像辨識精準度已超過97%，試驗結果證實，每月可減少至少52小時人力工時。未來，該將可依據客戶及市場需求調整分級標準，為農民、供貨商及消費者創造出三贏局面。

▲圖1、鍠麟機械有限公司計畫開發之「番茄生長模型結合多源影像辨識之預測產量技術」。


▲圖2、農森科技股份有限公司計畫開發之「木材表面特徵辨識技術」。


▲圖3、保證責任屏東縣全勝果菜生產合作社計畫開發之「檸檬理集貨影像辨識系統」。