Mitu tervet tomatitaime annab seemnepartii? Wageningeni ülikooli ja uuringute Agro Food Robotics teadlased on välja töötanud automaatse idanemistesti, mis annab seemnete kasvatajatele ja kasvatajatele sellele küsimusele kiireid ja objektiivseid vastuseid, säästes kulusid ja suurendades tõhusust.
Kasvatajatele meeldib tarnida ühtseid taimi ja nad tahavad seetõttu teada nende tellitud seemnete kvaliteeti. Mitu taime annab partii seemneid? Kas on isendeid, kes jäävad kasvust maha, neil on keerdunud vars või leht puudub? Nii seemnekasvatajad kui ka kasvatajad viivad läbi idanemiskatseid.
Nendest testidest kasvatatud taimi hinnatakse käsitsi ning vastavalt ettevõtte enda kriteeriumidele ja kasvatusmeetoditele. Näiteks seemnekasvataja kasvatab aastaringselt täpselt samadel tingimustel, samas kui kaubanduslikus kasvuhoones võivad need tingimused hooaja lõikes varieeruda . "Seetõttu võivad idanemiskatsete tulemused üksteisest erineda. See raskendab seemnekasvatajatel seemne kvaliteedi osas kokkuleppimist ja kasvatajatel seemikute toodangu nõuetekohast hindamist, ”ütleb Wageningeni ülikooli ja uuringu Agro Food Robotics teadur Lydia Meesters.
Neuraalsed võrgud
Projektis Kõrgtehnoloogiliste taimede fenotüüpimisvahendite kasutamine aretusettevõtetele ja kasvatajatele (2018–2021), töötasid Wageningeni ülikooli ja uuringute Agro Food Robotics teadlased välja automaatse standardiseeritud idanemistesti, mis kõrvaldab need probleemid.
"Meie MARVIN-kaamerasüsteemiga valmistame suurel hulgal kiireid kilesid tomatite seemikutest ja seostame need klassifitseerimistarkvaraga," ütleb Meesters. „Tarkvara kasutab närvivõrke (sügavõpe), tehisintellekti vormi, mis võimaldab arvutitel õppida saadud teabe põhjal. Sel juhul teeme nii kahemõõtmelisi kui ka kolmemõõtmelisi pilte. ”
Parem ennustus
Üks projekti üheteistkümnest partnerist on Warmenhuizeni Bejo Zadeni teadur Paul Verbruggen. "Püüame alati oma seemnest tomatitaimede kvaliteeti ja ühtlust paremini ennustada," selgitab ta.
See eesmärk on tänu Wageningeni uuringule nüüd käeulatuses. "Tundub, et Marvini kaamerasüsteem ennustab taimede kvaliteeti üsna hästi," ütleb Verbruggen. "Kui lisate uue tehnoloogia, näiteks tehisintellekti, suureneb töökindlus märkimisväärselt. Esimesed tulemused näitavad ka, et pole vahet, kas kogute tomatitaimede 2-D või 3-D pilte. "Meie jaoks on tore teada, sest see kinnitab, et Bejo Zaden kasutab juba head süsteemi."
Tõhusalt töötades
Verbruggen märkis ka, et teiste osapooltega on raske üksmeelele jõuda, kuidas täpselt seemnekvaliteeti mõõta. "Töötame nüüd koos kohandatud ennustusmudelite kallal, mille abil saab iga keti partner oma mudelit koolitada." Kui see sõltub Meestrist, on need mudelid alles algus. "Mida rohkem kaasaegne tehnoloogia on kasvuhoonetesse integreeritud, seda tõhusamad on ettevõtted."