TWM639527U - 人工智慧果實成熟度辨識系統 - Google Patents

Abstract

本創作係關於一種人工智慧果實成熟度辨識系統包括雲端伺服器、資料庫、相機模組、深度學習模組及顯示模組，雲端伺服器具有處理單元及儲存單元；資料庫用以儲存果實的成熟度辨識資訊；相機模組在設定時間內擷取場域內的果實影像，透過處理單元讀取果實影像，並與資料庫中的成熟度辨識資訊進行分析演算以產生成熟度特徵資訊；深度學習模組完成訓練後，根據果實影像來辨識果實的成熟度；顯示模組可顯示果實的成熟度特徵資訊。 藉此，本創作人工智慧果實成熟度辨識系統當果實達到適合採收時，通知農場管理者可採收的熟成果實之區塊以節省人力成本。

Description

人工智慧果實成熟度辨識系統

本創作係關於一種人工智慧果實成熟度辨識系統，特別是關於一種可通知農場管理者可採收的熟成果實之區塊之人工智慧果實成熟度辨識系統。

水果通常在生理上成熟時被採收，果實從坐下到成熟，期間的色澤要「變化」好幾次，每種水果的顏色都不相同，也就是說它們成熟時的顏色，就是最直觀的一種判斷標準，這也是很多種植戶最常採用的一種方式，例如有些果實成熟後為黃色，有的則為紅色。果實採收時間不當，直接影響果實的產量、品質，和耐儲性的一個關鍵因素。盲目採收或為追求利益提前採摘出售，都是不可取的。

如上所述，果實採收過早，造成產量低，品質差耐儲運性降低；然而，採收過晚，造成果肉硬度下降，也會影響儲運，並會過度消耗樹體的養分。因此，能正確判斷果實成熟度，適時採收，是獲得高產優質果實的一個關鍵性問題。為了能適時採收果實，影像處理已有許多應用的案例，在現今農業人力不足的情況下，若能將相關技術應用於農業管理，可能達到降低生產成本，減少人力的效果。

有鑑於此，本創作人投入眾多研發能量與精神，不斷於本領域突破及創新，盼能以新穎的技術手段解決習用之不足，除帶給社會更為良善的產品，亦促進產業的發展。

有鑑於上述，本創作之主要目的係在提供一種人工智慧果實成熟度辨識系統包括複數個相機模組，該些相機模組可擷取果實的影像並透過處理單元分析判斷果實的成熟度以適時採收。其次，本創作具有一深度學習模組，透過訓練後可更精準判斷果實的成熟度，通知農場管理者可採收的成熟果實之區塊以節省人力成本。

為達成上述目的，本創作提供一種人工智慧果實成熟度辨識系統包括一雲端伺服器、一資料庫、複數個相機模組、一深度學習模組以及顯示模組；其中，該雲端伺服器具有一處理單元及一儲存單元，該處理單元電性連接該儲存單元；該資料庫與該雲端伺服器通訊連接，用以儲存該些果實的複數成熟度辨識資訊。其次，該些相機模組與該雲端伺服器通訊連接，該些相機模組在一設定時間內擷取一場域內的複數個果實影像，將該些果實影像傳送至該處理單元，透過該處理單元讀取該些果實影像，並與該資料庫中的該些成熟度辨識資訊進行一分析演算以產生一成熟度特徵資訊，再將該些果實影像及該成熟度特徵資訊儲存於該儲存單元。再者，該深度學習模組耦接於該些相機模組，該深度學習模組完成訓練後，根據該些果實影像來辨識該些果實的成熟度，以生成一果實成熟度的預測資料，並將該預測資料儲存於該資料庫中。此外，該顯示模組與該雲端伺服器電性連接，可顯示該些果實的該成熟度特徵資訊，該成熟度特徵資訊包括判斷該些果實是一青果、一待熟果實或一成熟果實；該成熟度辨識資訊包括該些果實的一第一顏色特徵資訊及一第一形狀特徵資訊；以及該預測資料包括該些果實在該場域內訓練後一第二顏色特徵資訊、一第二形狀特徵資訊及一密集度特徵資訊。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，該青果為該果實的表面為綠色，該待熟果實為該果實的表面為一半綠色一半紅色，以及該成熟果實的表面為百分之八十為紅色。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，該處理單元更包括一計數器，用於計算該場域內該些果實的數量，該些相機模組擷取該場域內該些果實影像，並透過該處理單元的計數器來計算該些果實數量而得一統計結果並於該顯示模組上顯示該統計結果。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，該雲端伺服器更包括一無線通訊模組，與該儲存單元電性連接，該無線通訊模組具有一訊號接收單元及一訊號傳送單元，該訊號接收單元用以接收該統計結果及該成熟度特徵資訊並儲存於該儲存單元，透過該訊號傳送單元將該成熟度特徵資訊傳送至該顯示模組。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，該無線通訊模組之通訊方式為4G、5G、LoRa、Sigfox、NB-IOT或Wi-Fi。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，更包括複數感應模組，該些感應模組與該雲端伺服器通訊連接並具有一資訊傳送接收模組，每一感應模組用以感測周圍環境條件以產生一偵測數值，將該偵測數值透過該資訊傳送接收模組傳送至該處理單元，再經由該處理單元進行分析演算，並將分析演算後所產生的一演算數值儲存於該儲存單元，或傳送至該資訊傳送接收模組以控制該些感應模組。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，每一感應模組係為一高頻雷達、一超音波感測器、一紅外線偵測儀或一環境偵測器等。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，更包括一鋼線軌道，每一相機模組透過一滑動座設置於該鋼線軌道上，藉由一設置於該滑動座上的驅動器以驅動每一相機模組相對該鋼線軌道移動，於該設定時間內擷取該場域內的該些果實影像。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，更包括一機器人，該機器人包括一外殼、一控制模組、一識別模組、一攝像模組、一動力模組及一蓄電模組；其中，該控制模組設置於該外殼內部；該識別模組設置於該外殼上與該控制模組電性連接，並與設置於一人行步道上的複數個識別標籤通訊連接，該些識別標籤內存放一地點GPS座標，且該識別模組可讀取該些識別標籤內資訊；該攝像模組設置於該外殼上並與該控制模組電性連接，擷取該場域內的該些果實影像，將該些果實影像傳送至該處理單元；該動力模組設置於該外殼內並與該控制模組電性連接，藉該動力模組驅動設置於該外殼底部的複數車輪，使該移動式機器人進行移動；以及該蓄電模組與該動力模組電性連接，且能提供電力予該動力模組。

於本創作之人工智慧果實成熟度辨識系統中，更包括一空拍機，該空拍基包括一飛行器本體、一控制器以及一攝像裝置；其中，該飛行器本體可受一遙控訊號而於空中改變飛行方向及高度之飛行裝置；該控制器設置於該飛行器本體內部。其次，該攝像裝置固定於該飛行器本體的一側，與該控制模組電性連接，擷取該場域內的該些果實影像，將該些果實影像傳送至該處理單元。

根據上述諸多優點，並為使審查委員對本創作能進一步的瞭解，故揭露一較佳之實施方式如下，配合圖式、圖號，將本創作之構成內容及其所達成的功效詳細說明如後。

1:人工智慧果實成熟度辨識系統

10:雲端伺服器

11:處理單元

110:計數器

111:成熟度特徵資訊

112:統計結果

12:儲存單元

13:無線通訊模組

131:訊號接收單元

132:訊號傳送單元

20:資料庫

201:成熟度辨識資訊

30:相機模組

301:果實影像

40:深度學習模組

401:預測資料

50:顯示模組

60:感應模組

601:偵測數值

602:演算數值

61:資訊傳送接收模組

70:鋼線軌道

71:滑動座

72:驅動器

80:機器人

81:外殼

811:車體

812:旋轉臂

82:控制模組

83:識別模組

831:人行步道

832:識別標籤

84:攝像模組

85:動力模組

86:蓄電模組

90:空拍機

91:飛行器本體

92:控制器

93:攝像裝置

圖1係為本創作實施例1人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖；圖2係為本創作實施例2人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖；圖3係為本創作實施例3人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖；圖4係為本創作實施例4人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖；以及圖5係為本創作實施例5人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖。

以下係藉由具體實施例說明本創作之實施方式，熟習此技藝之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地了解本創作之其他優點與功效。此外，本創作亦可藉由其他不同具體實施例加以施行或應用，在不悖離本創作之精神下進行各種修飾與變更。

請參閱圖1，圖1係為本創作實施例1人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖。

實施例1中的該些果實係為草苺，草苺品種的遺傳基因決定果實大小之外，栽培環境的溫度及水分管理也與果實大小有關。草苺的花屬於兩性花，從外側向內依次是萼片、花瓣、雄蕊、雌蕊、花托所組成。草苺的果實是由花托部分肥大產生的假果，較大的花托可長出較大的果實，研究指出果實重量與花托大小之間存在比例關係，可從花托大小預測出果實重量。草苺果實顏 色與其品種特性及成熟度有關，草苺果實的色澤一般為紅色，果實肥大初期為綠色，中期變白，後期則轉變為紅色，轉色均勻程度受品種、光照、溫度、水分及營養所影響。果實轉色較適宜溫度為20~25℃，在連續低溫和光照不足下，容易發生轉色不良果實。

如圖1所示，本創作實施例1提供一種人工智慧果實成熟度辨識系統1包括一雲端伺服器10、一資料庫20、複數個相機模組30、一深度學習模組40及一顯示模組50；其中，該雲端伺服器10具有一處理單元11及一儲存單元12，該處理單元11電性連接該儲存單元12；及該資料庫20與該雲端伺服器10通訊連接，用以儲存該些果實的複數成熟度辨識資訊201。其次，該些相機模組30與該雲端伺服器10通訊連接，該些相機模組30在一設定時間內擷取一場域內的複數個果實影像301，將該些果實影像301傳送至該處理單元11，透過該處理單元11讀取該些果實影像301，並與該資料庫20的該些成熟度辨識資訊201進行一分析演算以產生一成熟度特徵資訊111，再將該些果實影像301及該成熟度特徵資訊111儲存於該儲存單元12。再者，該深度學習模組40耦接於該些相機模組30，該深度學習模組40完成訓練後，根據該些果實影像301來辨識該些果實的成熟度，以生成一果實成熟度的預測資料401，並將該預測資料401儲存於該資料庫20中。此外，該顯示模組50與該雲端伺服器10電性連接，可顯示該些果實的該成熟度特徵資訊111，該成熟度特徵資訊111包括判斷該些果實是一青果、一待熟果實或一成熟果實；其中，該青果為該果實的表面為綠色，該待熟果實為該果實的表面為一半綠色一半紅色，以及該成熟果實的表面為百分之八十為紅色。該成熟度辨識資訊201包括該些果實的一第一顏色特 徵資訊及一第一形狀特徵資訊；以及該預測資料401包括該些果實在該場域內訓練後一第二顏色特徵資訊、一第二形狀特徵資訊及一密集度特徵資訊。

此外，該處理單元11更包括一計數器110，用於計算該場域內該些果實的數量，該些相機模組30擷取該場域內該些果實影像，並透過該處理單元11的計數器110來計算該些果實數量而得一統計結果112並於該顯示模組50上顯示該統計結果112，亦可獲得該場域的該青果、該待熟果實及該成熟果實的數量及其密集度。

請參閱圖2，圖2係為本創作實施例2人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖。

如圖2所示，本創作實施例2的人工智慧果實成熟度辨識系統與實施例1大致相同，其不同之處在於，實施例2的該雲端伺服器10更包括一無線通訊模組13及複數感應模組60；該無線通訊模組13與該儲存單元12電性連接，該無線通訊模組13具有一訊號接收單元131及一訊號傳送單元132，該訊號接收單元131用以接收該成熟度特徵資訊111及該統計結果112並儲存於該儲存單元12，透過該訊號傳送單元132將該成熟度特徵資訊111及該統計結果112傳送至該顯示模組50；其中，該無線通訊模組13之通訊方式為4G、5G、LoRa、Sigfox、NB-IOT或Wi-Fi。其次，該些感應模組60與該雲端伺服器10通訊連接並具有一資訊傳送接收模組61，每一感應模組60用以感測周圍環境條件以產生一偵測數值601，將該偵測數值601透過該資訊傳送接收模組61傳送至該處理單元11，再經由該處理單元11進行分析演算，並將分析演算後所產生的一演算數值602儲存於該儲存單元12，或傳送至該資訊傳送接收模組61以控制該些感應模組60；其中，每一感應模組60係為一高頻雷達、一超音波感測器、一紅外 線偵測儀或一環境偵測器等，用以偵測周圍環境的水質、空氣品質、聲音、溫度、濕度等。

請參閱圖3，圖3係為本創作實施例3人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖。

如圖3所示，本創作實施例3的人工智慧果實成熟度辨識系統與實施例2大致相同，其不同之處在於，實施例3的更包括一鋼線軌道70，每一相機模組30透過一滑動座71設置於該鋼線軌道70上，藉由一設置於該滑動座71上的一驅動器72以驅動每一相機模組30相對該鋼線軌道70移動，於該設定時間內擷取該場域內的該些果實影像301。該鋼線軌道70可架設在整個草莓園的上方，該鋼線軌道70設計的樣式及數量可依據使用者的需要而任意變化，該鋼線軌道70設計的樣式可以為一圓型軌道、一橢圓形軌道、一正方形軌道、一長方形軌道或一任意形狀軌道，該鋼線軌道70的數量可以為一個或一個以上，但本創作並未侷限於此。

請參閱圖4，圖4係為本創作實施例4人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖。

如圖4所示，本創作實施例4的人工智慧果實成熟度辨識系統與實施例2大致相同，其不同之處在於，實施例4的更包括一機器人80，該機器人80包括一外殼81、一控制模組82、一識別模組83、一攝像模組84、一動力模組85及一蓄電模組86；其中，該外殼81包括一車體811及三旋轉臂812，該三旋轉臂812可調整高度，適合用於採收不同高度的果實，該三旋轉臂812的長度可依據使用者的需要而任意變化，該三旋轉臂812中任一旋轉臂的長度可約為60公分適用於草莓園，但本創作並未侷限於此。該控 制模組82設置於該外殼81內部；該識別模組83設置於該外殼81上與該控制模組82電性連接，並與設置於一人行步道831上的複數個識別標籤832通訊連接，該些識別標籤832內存放一地點GPS座標，且該識別模組83可讀取該些識別標籤832內資訊；該攝像模組84設置於該外殼81上並與該控制模組82電性連接，該攝像模組84位於該三旋轉臂812的上方可進行左右旋轉，擷取該場域內的該些果實影像301，將該些果實影像301傳送至該處理單元11；該動力模組85設置於該外殼81底部並與該控制模組82電性連接，藉該動力模組85驅動設置於該外殼81底部的複數傳動軸輪子，使移動式該機器人80進行前進移動，藉由輪子差即可轉彎；以及該蓄電模組86與該動力模組85電性連接，且能提供電力予該動力模組85。

請參閱圖5，圖5係為本創作實施例5人工智慧果實成熟度辨識系統之示意圖。

如圖5所示，本創作實施例5的人工智慧果實成熟度辨識系統與實施例2大致相同，其不同之處在於，實施例5的更包括一空拍機90包括一飛行器本體91、一控制器92及一攝像裝置93；其中，該飛行器本體91可受一遙控訊號而於空中改變飛行方向及高度之飛行裝置；該控制器92設置於該飛行器本體91內部；以及該攝像裝置93固定於該飛行器本體91的一側，與該控制器92電性連接，擷取該場域內的該些果實影像301，將該些果實影像301傳送至該處理單元11。

上述實施例僅係為了方便說明而舉例而已，本創作所主張之權利範圍自應以申請專利範圍所述為準，而非僅限於上述實施例。

1:人工智慧果實成熟度辨識系統

10:雲端伺服器

11:處理單元

110:計數器

111:成熟度特徵資訊

112:統計結果

12:儲存單元

20:資料庫

201:成熟度辨識資訊

30:相機模組

301:果實影像

40:深度學習模組

401:預測資料

50:顯示模組

Claims (10)

1. 一種人工智慧果實成熟度辨識系統，包括：一雲端伺服器，具有一處理單元及一儲存單元，該處理單元電性連接該儲存單元；一資料庫，與該雲端伺服器通訊連接，用以儲存該些果實的複數成熟度辨識資訊；複數個相機模組，與該雲端伺服器通訊連接，該些相機模組在一設定時間內擷取一場域內的複數個果實影像，將該些果實影像傳送至該處理單元，透過該處理單元讀取該些果實影像，並與該資料庫中的該些成熟度辨識資訊進行一分析演算以產生一成熟度特徵資訊，再將該些果實影像及該成熟度特徵資訊儲存於該儲存單元；一深度學習模組，耦接於該些相機模組，該深度學習模組完成訓練後，根據該些果實影像來辨識該些果實的成熟度，以生成一果實成熟度的預測資料，並將該預測資料儲存於該資料庫中；以及一顯示模組，與該雲端伺服器電性連接，可顯示該些果實的該成熟度特徵資訊，該成熟度特徵資訊包括判斷該些果實是一青果、一待熟果實或一成熟果實；該成熟度辨識資訊包括該些果實的一第一顏色特徵資訊及一第一形狀特徵資訊；以及該預測資料包括該些果實在該場域內訓練後一第二顏色特徵資訊、一第二形狀特徵資訊及一密集度特徵資訊。
2. 如申請專利範圍第1項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，其中，該青果為該果實的表面為綠色，該待熟果實為該果實的表面為一半綠色一半紅色，以及該成熟果實的表面為百分之八十為紅色。
3. 如申請專利範圍第1項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，其中，該處理單元更包括一計數器，用於計算該場域內該些果實的數量，該些相機模組擷取該場域內該些果實影像，並透過該處理單元的計數器來計算該些果實數量而得一統計結果並於該顯示模組上顯示該統計結果。
4. 如申請專利範圍第3項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，該雲端伺服器更包括一無線通訊模組，與該儲存單元電性連接，該無線通訊模組具有一訊號接收單元及一訊號傳送單元，該訊號接收單元用以接收該統計結果及該成熟度特徵資訊，透過該訊號傳送單元將該成熟度特徵資訊及該統計結果傳送至該顯示模組。
5. 如申請專利範圍第4項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，其中，該無線通訊模組之通訊方式為4G、5G、LoRa、Sigfox、NB-IOT或Wi-Fi。
6. 如申請專利範圍第1項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，更包括複數感應模組，該些感應模組與該雲端伺服器通訊連接，每一感應模組具有一資訊傳送接收模組，每一感應模組用以感測周圍環境條件以產生一偵測數值，將該偵測數值透過該資訊傳送接收模組傳送至該處理單元，再經由該處理單元進行分析演算，並將分析演算後所產生的一演算數值儲存於該儲存單元，或傳送至該資訊傳送接收模組以控制該些感應模組。
7. 如申請專利範圍第6項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，其中，每一感應模組係為一高頻雷達、一超音波感測器、一紅外線偵測儀或一環境偵測器等。
8. 如申請專利範圍第1項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，更包括一鋼線軌道，每一相機模組透過一滑動座設置於該鋼線軌道上，藉由一設 置於該滑動座上的驅動器以驅動每一相機模組相對該鋼線軌道移動，於該設定時間內擷取該場域內的該些果實影像。
9. 如申請專利範圍第1項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，更包括一機器人，該機器人包括：一外殼；一控制模組，設置於該外殼內部；一識別模組，設置於該外殼上與該控制模組電性連接，並與設置於一人行步道上的複數個識別標籤通訊連接，該些識別標籤內存放一地點GPS座標，且該識別模組可讀取該些識別標籤內資訊；一攝像模組，設置於該外殼上並與該控制模組電性連接，擷取該場域內的該些果實影像，將該些果實影像傳送至該處理單元；一動力模組，設置於該外殼內並與該控制模組電性連接，藉該動力模組驅動設置於該外殼底部的複數車輪，使該移動式機器人進行移動；以及一蓄電模組，與該動力模組電性連接，且能提供電力予該動力模組。
10. 如申請專利範圍第1項所述之人工智慧果實成熟度辨識系統，更包括一空拍機，包括：一飛行器本體，可受一遙控訊號而於空中改變飛行方向及高度之飛行裝置；一控制器，設置於該飛行器本體內部；以及一攝像裝置，固定於該飛行器本體的一側，與該控制器電性連接，擷取該場域內的該些果實影像，將該些果實影像傳送至該處理單元。

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