27、香槟生产压榨阶段基于人工智能的质量控制系统

香槟生产压榨阶段基于人工智能的质量控制系统

1. 引言与背景

计算机视觉技术助力诸多原本依赖大量人工劳动的任务实现自动化。例如，它被用于自动统计辣椒、橙子等果蔬的数量。然而，将其应用于葡萄栽培领域则面临更大挑战，因为葡萄由多个浆果组成，颜色会因品种（白葡萄或红葡萄）而异，且在成熟前可能与树叶颜色相近。不过，自动检测葡萄是解决诸如产量预估等更复杂问题的必要步骤。

目前，有多种方法可用于识别图像中葡萄的位置：
- 基于像素颜色检测 ：这是最直观的方法，但对光照条件敏感，且无法适用于不同品种的葡萄。
- 检测单个浆果 ：利用每个浆果的光反射特性，产生遵循高斯分布的镜面反射模式来分离组成葡萄的单个浆果。不过，该方法需要额外设备（闪光灯或灯），且在夜间效果最佳，在实际田间应用中并不实用。
- 机器学习方法 ：对图像的每个像素或像素块进行二元估计，将所选像素或块分类为葡萄或非葡萄。一些方法在分类前需要特征提取过程，另一些基于深度学习的方法则将特征提取和分类结合在同一模型中。但这种方法的分类结果质量取决于特征提取器的选择，而特征提取器的选择又依赖于研究人员。

卷积神经网络通过将特征提取过程和提取特征的分类结合在同一算法中，克服了上述问题。不同的架构已被用于通过迁移学习检测葡萄，并取得了良好的效果。其他一些模型，如Mask R - CNN、Faster R - CNN、R - FCN和SSD等，也被用于检测图像中葡萄的位置。还有一些方法使用深度学习进行语义分割来检测单个浆果或葡萄花。

深度学习在工业应用中的部署是一项挑战。当前的深度学