බීජ ගොඩක් නිරෝගී තක්කාලි පැල කීයක් ලබා දෙයිද? Wageningen University & Research හි Agro Food Robotics හි පර්යේෂකයන් විසින් ස්වයංක්රීය ප්රරෝහණ පරීක්ෂණයක් නිපදවා ඇති අතර එමඟින් බීජ අභිජනනය කරන්නන්ට සහ වගාකරුවන්ට මෙම ප්රශ්නයට ඉක්මන් හා වෛෂයික පිළිතුරු ලබා දෙන අතර පිරිවැය ඉතිරි කර කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරයි.
වගා කරන්නන් ඒකාකාරී පැල ලබා දීමට කැමැත්තක් දක්වන අතර එම නිසා ඔවුන් ඇණවුම් කරන බීජයේ ගුණාත්මකභාවය දැන ගැනීමට අවශ්ය වේ. බීජ තොගයක් පැල කීයක් ලබා දෙනවාද? වර්ධනයේ පසුගාමී, ඇඹරුණු කඳක් හෝ නැතිවූ කොළයක් ඇති නිදර්ශක තිබේද? බීජ අභිජනනය කරන්නන් සහ වගා කරන්නන් යන දෙකම ප්රරෝහන පරීක්ෂණ සිදු කරයි.
මෙම පරීක්ෂණ වලින් වගා කරන ලද ශාක අතින් තක්සේරු කරනු ලබන අතර, සමාගමේම නිර්ණායක සහ වැඩෙන ක්රම අනුව. බීජ අභිජනනය කරන්නෙකු, උදාහරණයක් ලෙස, වසර පුරා එකම තත්වයන් යටතේ වගා කරයි, නමුත් වාණිජ හරිතාගාර තුළ මෙම තත්වයන් එක් කන්නයකට වෙනස් විය හැක. . “ප්රරෝහණ පරීක්ෂණවල ප්රතිඵල එකිනෙක වෙනස් විය හැක. මෙමගින් බීජ අභිජනනය කරන්නන්ට බීජයේ ගුණාත්මක භාවය පිළිබඳව එකඟ වීම සහ වගාකරුවන්ට බීජ පැල නිෂ්පාදනය නිසි ලෙස තක්සේරු කිරීම අපහසු වේ," Wageningen University & Research හි Agro Food Robotics හි පර්යේෂක Lydia Meesters පවසයි.
ස්නායුක ජාල
ව්යාපෘතිය තුළ අභිජනන සමාගම් සහ වගාකරුවන් සඳහා අධි තාක්ෂණික පැලෑටි ෆීනෝටයිපින් මෙවලම් සූරාකෑම (2018-2021), Wageningen විශ්ව විද්යාලයේ සහ පර්යේෂණයේ කෘෂි ආහාර රොබෝ විද්යාවේ පර්යේෂකයන් මෙම ගැටළු ඉවත් කරන ස්වයංක්රීය, ප්රමිතිගත ප්රරෝහණ පරීක්ෂණයක් සංවර්ධනය කරන ලදී.
"අපගේ MARVIN කැමරා පද්ධතිය සමඟ, අපි තක්කාලි බීජ පැලවල අධිවේගී චිත්රපට විශාල ප්රමාණයක් සාදා ඒවා වර්ගීකරණ මෘදුකාංගයට සම්බන්ධ කරමු" යනුවෙන් Meesters පවසයි. “මෘදුකාංගය ස්නායුක ජාල (ගැඹුරු ඉගෙනීම) භාවිතා කරයි, එය කෘත්රිම බුද්ධියේ ආකාරයක් වන අතර එය පරිගණකවලට ලැබෙන තොරතුරු මත පදනම්ව ඉගෙන ගැනීමට හැකි වේ. මෙම අවස්ථාවේදී අපි 2-මාන සහ 3-මාන රූප දෙකම සාදන්නෙමු.
වඩා හොඳ අනාවැකි
ව්යාපෘතියේ හවුල්කරුවන් එකොළොස් දෙනාගෙන් එක් අයෙක් Warmenhuizen හි Bejo Zaden හි පර්යේෂකයෙකු වන Paul Verbruggen ය. "අපි සෑම විටම අපේ බීජයෙන් තක්කාලි පැලවල ගුණාත්මක භාවය සහ ඒකාකාරිත්වය වඩා හොඳින් පුරෝකථනය කිරීමට බලාපොරොත්තු වෙනවා," ඔහු පැහැදිලි කරයි.
Wageningen පර්යේෂණයට ස්තූතිවන්ත වන්නට එම ඉලක්කය දැන් ළඟා විය හැකිය. "Marvin කැමරා පද්ධතිය දැනටමත් ශාකවල ගුණාත්මක භාවය හොඳින් පුරෝකථනය කරන බව පෙනේ," Verbruggen පවසයි. “කෘත්රිම බුද්ධිය වැනි නව තාක්ෂණය එකතු කළ විට විශ්වසනීයත්වය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වේ. ඔබ තක්කාලි පැලවල 2-D හෝ 3-D පින්තූර එකතු කරන්නේද යන්න ගැටළුවක් නොවන බව පළමු ප්රතිඵලවලින් ද පෙන්නුම් කෙරේ. "අපට දැන ගැනීම සතුටක්, මන්ද බෙජෝ සාඩන් දැනටමත් හොඳ පද්ධතියක් භාවිතා කරන බව එයින් සනාථ වේ."
කාර්යක්ෂමව වැඩ කිරීම
වර්බ්රග්ගන් සඳහන් කළේ බීජයේ ගුණාත්මකභාවය නිවැරදිව මැනීම පිළිබඳව වෙනත් පාර්ශ්ව සමඟ එකඟතාවයකට පැමිණීම දුෂ්කර බවයි. "අපි දැන් එකට ගැලපෙන පරිදි සාදන ලද අනාවැකි ආකෘති මත එකට වැඩ කරමින් සිටිමු, සෑම දාම හවුල්කරුවෙකුටම තමන්ගේම ආකෘතියක් පුහුණු කළ හැකිය." එය Meesters දක්වා නම්, මෙම ආකෘති ආරම්භය පමණි. "නවීන තාක්ෂණය හරිතාගාරවලට අනුකලනය වන තරමට සමාගම් වඩාත් කාර්යක්ෂම වේ."