zondag 26 september 2021
2109Evanthiavacature2 2105 Palletcentrale

Eigenschappen van bloembollen detecteren met 3D-camera

Eigenschappen van bloembollen detecteren met 3D-camera

Met een 3D-camera goede en afwijkende bloembollen van elkaar scheiden? Het blijkt mogelijk te zijn zo blijkt uit onderzoek van Wageningen University & Research (WUR). Het onderzoek maakt deel uit van het vierjarige onderzoeksprogramma Bollenrevolutie 4.0 Tuinbouw & Uitgangsmaterialen van het ministerie van LNV.

Het onderzoek richt zich op het detecteren en direct verwijderen van zieke of afwijkende bollen, zodra deze uit de grond zijn. Tegelijkertijd worden ook andere metingen met het oog op de kwaliteit meegenomen. Het gaat hierbij zowel om direct leverbare bollen voor de broeierij of het openbaar groen en plantgoed voor het volgende teeltseizoen. Vooralsnog zijn de resultaten van het onderzoek positief en lijken er goede technische mogelijkheden om camera’s in te zetten bij de selectie van bollen.

Met behulp van deep learning wordt een dataset met foto's gemaakt die verder moet groeien om er voor te zorgen dat het netwerk nog beter wordt in het detecteren van verschillende afwijkingen. In het rooiseizoen is bij de firma VOF Dogterom Flowerbulbs onderzoek gedaan om, met camera’s, de bolkwaliteit tijdens de verwerking te beoordelen. Hiervoor werden uit een geoogste partij – met de hand – bollen met een bepaald kenmerk geselecteerd, denk hierbij aan peren, slecht gepelde bollen, mechanisch beschadigde bollen en bollen met een gescheurde huid.

De controle bevatte bollen zonder afwijkingen in klein, middel en groot formaat. Vervolgens werden, met een gecombineerde kleuren- en 3D-camera, foto’s gemaakt van de bollen. Met behulp van zogeheten deep learning is op de computer een netwerk getraind om de goede en afwijkende bollen automatisch te detecteren. Deep learning stelt computers in staat om nieuwe dingen te leren van grote hoeveelheden data, waarbij het niet uitmaakt of die data bestaan uit getallen, tekst, geluid of beeld. Het is van belang om dit netwerk verder te trainen en de dataset met foto’s uit te breiden. Bij een grotere dataset wordt het netwerk beter in het detecteren van de verschillende afwijkingen.

Bolvolume

Ook is er gekeken of met deze camera’s het bolvolume bepaald kan worden. Het idee is dat bollen met een gelijk volume in de broeierij ook leiden tot een gelijkmatigere bloei. Dit zou voordelen kunnen opleveren bij het oogsten van de bloemen. Op basis van de 3D-beelden is het volume van de bollen berekend en vergeleken met diezelfde handmatige metingen. De relatie tussen de handmatige volumebepaling en de berekening op basis van de 3D-beelden was heel goed! Eind van dit jaar weten we hoe goed de dataset zijn werk doet. Op basis van deze resultaten bepalen we hoe we verder gaan.

bron; Greenport Duin- en Bollenstreek


10-12-20 | Artikel doorsturen Voeg dit nieuws item toe aan FaceBook Voeg dit nieuws item toe aan Twitter

21 Vacatures op Floranews


Overig nieuws



2021 - Site by ZIND / Design by carenZa
Floranews Mobile RSS