Hoefolle sûne tomatenplanten sille in siedlot opleverje? Undersikers fan Agro Food Robotics oan Wageningen University & Research hawwe in automatyske kiemingstest ûntwikkele dy't siedfokkers en kwekers rappe en objektive antwurden jouwe op dizze fraach, kosten besparje en effisjinsje ferheegje.
Kwekers leverje graach unifoarme planten en wolle dêrom de kwaliteit witte fan it sied dat se bestelle. Hoefolle planten leveret in partij sied op? Binne d'r eksimplaren dy't efterbliuwe yn groei, in draaide stam hawwe, as in blêd dat mist? Sawol siedfokkers as kwekers fiere kiemtests út.
De planten groeid út dizze testen wurde manuell beoardiele, en neffens de eigen kritearia en groeimetoaden fan it bedriuw. . “De resultaten fan kiemingstests kinne dêrom fan elkoar ferskille. Dit makket it lestich foar siedfokkers it iens te wêzen oer de kwaliteit fan it sied en foar kwekers om de produksje fan zaailingen goed te skatten, ”seit Lydia Meesters, ûndersiker by Agro Food Robotics oan Wageningen University & Research.
neurale netwurken
Yn it projekt Eksploitaasje fan hege-tech plantfenotyping-ark foar fokkerijbedriuwen en kwekers (2018-2021), ûndersikers fan Agro Food Robotics oan Wageningen University & Research ûntwikkele in automatyske, standerdisearre kiemingstest dy't dizze problemen elimineert.
"Mei ús MARVIN-kamerasysteem meitsje wy in grut oantal films mei hege snelheid fan tomatenzaaien en keppelje se oan klassifikaasjesoftware," seit Meesters. “De software brûkt neurale netwurken (djip learen), in foarm fan keunstmjittige yntelliginsje wêrtroch kompjûters kinne leare op basis fan de ynformaasje dy't se ûntfange. Yn dit gefal meitsje wy sawol 2-dimensionale as 3-dimensionale ôfbyldings. ”
Better foarsizzing
Ien fan 'e alve partners yn it projekt is Paul Verbruggen, ûndersiker by Bejo Zaden yn Warmenhuizen. "Wy sykje altyd om de kwaliteit en unifoarmens fan tomatenplanten better te foarsizzen fan ús sied," leit hy út.
Dat doel is no binnen berik tank oan it Wageningen -ûndersyk. "It Marvin -kamerasysteem liket de kwaliteit fan planten al frij goed te foarsizzen," seit Verbruggen. “As jo nije technology tafoegje, lykas keunstmjittige yntelliginsje, nimt de betrouberens signifikant ta. De earste resultaten jouwe ek oan dat it net makket út oft jo 2-D as 3D-ôfbyldings sammelje fan tomatenplanten. "Foar ús is it leuk om te witten, om't it befêstiget dat Bejo Zaden al in goed systeem brûkt."
Effisjint wurkje
Verbruggen merkt ek op dat it dreech is om konsensus te krijen mei oare partijen oer hoe krekt de kwaliteit fan sied moat wurde mjitten. "Wy wurkje no gear oan foarsizzende modellen op maat, wêrmei elke ketenpartner har eigen model kin traine." As it oan Meesters is, binne dizze modellen noch mar it begjin. "Hoe mear moderne technology wurdt yntegrearre yn glêstúnbou, hoe effisjinter wurde bedriuwen."