| 作品介紹 |
在現今的馬鈴薯審核工廠中，大多先使用機器判定馬鈴薯大小，再透過人工篩選馬鈴薯品質，而這樣的人工篩選方式需要花費較多的人力與篩選時間。本系統馬鈴薯篩選系統可以判斷「馬鈴薯外觀是否有發芽」，設計本系統是為了能提供大型馬鈴薯篩選工廠與小型蔬果工廠作為使用，降低將品質不好的馬鈴薯流入市場的機率。而本系統以馬鈴薯做為主要的檢測之蔬果，結合人工智慧來檢測外觀品質，透過本系統取代傳統工廠中的人力篩選模式，精確檢驗目標之外，同時能達到「降低人事成本、提高篩選效率」之效果。
在馬鈴薯篩選系統中，我們使用3D印表機印製齒輪來設計「滾輪輸送帶」作為應用範圍，以馬達帶動齒輪來運送馬鈴薯，搭上電腦判斷端與攝像鏡頭webcam，同時考慮到小農營運成本，透過簡單、可調性大且方便性高的設備來完成馬鈴薯篩選系統的硬體設備。在電腦判斷端中，因YOLO具有能夠同時預測多個物品的優勢，使整體訓練以及後續預測的運算時間能夠大幅縮減，因此本團隊架設YOLOv3架構，目標為達到「即時判斷、標示出目標、高準確度」。
操作本系統的方式為將馬鈴薯放置於輸送帶上，透過搖臂開關啟動馬鈴薯輸送帶，而當馬鈴薯通過攝像鏡頭webcam時，鏡頭將馬鈴薯的即時影像傳至電腦判斷端，電腦判斷端即時判斷馬鈴薯外觀是否發芽，並將判斷結果顯示在螢幕上的GUI介面。本系統除了可以判斷單顆馬鈴薯之外，也能同時判斷多顆馬鈴薯的外觀，也因「同時判斷多顆目標」之設計，達到提高篩選效率，最終以全自動化篩選馬鈴薯為目標。 |