Колко здрави доматени растения ще дадат много семена? Изследователи от Agro Food Robotics от Wageningen University & Research са разработили автоматичен тест за покълване, който дава на селекционерите и производителите на семена бързи и обективни отговори на този въпрос, спестявайки разходи и увеличавайки ефективността.
Производителите обичат да доставят еднакви растения и затова искат да знаят качеството на поръчаните семена. Колко растения дава партида семена? Има ли екземпляри, които изостават в растежа, имат усукано стъбло или липсващ лист? Селекционерите и производителите на семена извършват тестове за покълване.
Растенията, отглеждани от тези тестове, се оценяват ръчно и според собствените критерии и методи на отглеждане. Селекционер на семена например култивира при абсолютно същите условия през цялата година, докато в търговската оранжерия тези условия могат да варират според сезона . „Следователно резултатите от тестовете за покълване могат да се различават един от друг. Това затруднява селекционерите да се споразумеят за качеството на семената и за производителите да оценят правилно производството на разсад “, казва Лидия Меестърс, изследовател в Agro Food Robotics от Wageningen University & Research.
Невронни мрежи
В проекта Експлоатация на високотехнологични инструменти за фенотипиране на растения за развъдни компании и производители (2018-2021), изследователи от Agro Food Robotics от Wageningen University & Research разработиха автоматичен, стандартизиран тест за покълване, който елиминира тези проблеми.
„С нашата система от камери MARVIN ние правим голям брой високоскоростни филми от разсад на домати и ги свързваме със софтуера за класификация“, казва Меестърс. „Софтуерът използва невронни мрежи (дълбоко обучение), форма на изкуствен интелект, която позволява на компютрите да учат въз основа на информацията, която получават. В този случай правим както двумерни, така и триизмерни изображения. "
По -добра прогноза
Един от единадесетте партньори по проекта е Пол Вербрюген, изследовател в Bejo Zaden в Warmenhuizen. „Винаги се стремим да предвидим по -добре качеството и еднородността на доматите от нашето семе“, обяснява той.
Тази цел вече е достижима благодарение на изследването на Wageningen. „Камерната система Marvin вече изглежда доста добре предсказва качеството на растенията“, казва Вербрюген. „Когато добавите нова технология, например изкуствен интелект, надеждността се увеличава значително. Първите резултати също показват, че няма значение дали събирате 2-D или 3-D изображения на доматени растения. „За нас е приятно да знаем, защото това потвърждава, че Bejo Zaden вече използват добра система.“
Работете ефективно
Verbruggen също отбеляза, че е трудно да се постигне консенсус с други страни относно това как точно да се измери качеството на семената. „Сега работим заедно по специално проектирани модели за прогнозиране, с които всеки партньор на веригата може да обучи свой собствен модел.“ Ако зависи от Meesters, тези модели са само началото. „Колкото повече съвременните технологии са интегрирани в оранжериите, толкова по -ефективни стават компаниите.“