AI+农业，四名大学生创造分桃新玩法

    眼下正是桃子成熟上市的时节，远近闻名的平谷大桃，在超市常常被抢购一空。桃子有大有小，有的红透了，有还泛着白。上市之前，果农们往往要耗费许多心力，人工将桃子按照大小、颜色、品相等不同等级分拣出来。如今，北京工业大学的四位大学生，第一次尝试用人工智能（AI）技术分拣桃子，帮助60岁的桃农完成了现场场分桃，将果农从繁琐的人力中解放出来。

家住北京市平谷区的桃农刘连全最近很高兴，嘴边常常带着笑意，眼角的皱纹挤在一起，活像两把打开的扇子。

他和58岁的老伴共同打理着自家地里的30亩果田。每年的6月中旬到10月底，是1200多棵桃树成熟丰收的时期。

今年，除了桃子喜获丰收，令刘连全额外高兴的是收获了一台智能大桃分拣机，“当我第一次看到仪器时，就对它抱有很大期望。”

刘连全口中的分拣机是由北京工业大学四名自动化专业的大学生制造的，他们将自动化技术与AI（人工智能）深度学习结合起来，用分拣机帮助果农解决了人力挑拣的难题。

平谷大桃用上AI技术

桃农与四位工大学生

今年暑假，刘雪峰和他的三位同学去平谷桃园游玩，看到大量桃农在分拣桃子的繁忙场景时，开始关注到这个挑选难题。

“我们发现整个桃子分类过程都依赖人工，需要投入大量资金，就觉得这个过程有待优化。

桃农手工选桃

据了解，每一个成熟的桃子从采摘到分装上车，要经过解袋、挑拣及分装三道工序。采购商们按大、中、小三类标准，以不同的价格从果农手中收走桃子。其中，仅仅分拣桃子这一个工序就要耗费果农们三分之一的时间。

雇工正在帮助桃农分拣桃子

而桃农刘连全和58岁的老伴每天夜里一两点就得起身到地里忙活，并且每年都要雇佣四、五个工人一起分桃，才能使1200棵桃树的产量不会错过上市时间。

雇工每人每小时20元，整个六月中旬到十月底都要马不停歇地不断分拣。据了解，“分桃”占桃农每天三分之一的工作时间，如果按每天三小时、最低雇佣四个工人来算，一年仅花在“分拣”这一道工序的费用就在三万左右，这对桃农来说确实是一笔不小的数额。

人工智能分拣机正在分拣大桃

自动化专业出身的刘雪峰们希望利用自己所学的知识去解决这个过程，使分类更精准一些，于是，四人相约开始尝试制作智能分拣机。

桃农使用机器

两个月后，第一台智能大桃分拣机就摆在了刘连全面前，“分拣机准确率和可靠性虽不及人工80％的水平，却也解决了人力挑拣的大难题，省去不少财力物力。”

从实验室走向果园

AI机器全貌

整个设计流程，首先需要构建识别系统。联想到百度的人脸识别技术，周忠祥决定尝试用图像识别做“桃脸识别”。对人工智能并不在行的他，通过百度深度学习开源平台paddlepaddle提供的分类模型，建立了大桃识别系统。

AI机器已学习6400张桃子图片信息

智能系统在学习了分类后的6400张大桃照片后，依据桃子的大小、颜色分布等不同图片信息，构建桃子特征模型库，形成机器自身的分类逻辑。

机器学习的过程，首先经过人工分类，按果农分出的三个等级给桃子录取照片。其次，将编号一、编号二、编号三的分类号录入系统构建模型库。最后分拣机就依据图像识别技术，对每个经过“暗箱”的桃进行拍照匹配。

阳面光照多的鲜桃红透了

在颜色方面，按照果农实际经验的一般分类法，大桃分为阳面和阴面，阳面受光照较多，桃皮呈红色，如果红色面积占比超过百分之八十就能算好桃了。

识别系统在后期会通过持续的深度学习，不断接近果农的实际经验，最终能够像经验丰富的桃农一样进行比对，然后得到分类的结果。

实验室一角

周忠祥还记得，整个分拣机的实验过程并不如预计的那般顺利，“甚至一次直接将桃打碎。”作为团队的负责人，周忠祥承担了分拣机设计中的多方面任务，每当遇到攻克不下的技术难题时，他都需要花费更多的精力重新思考决策。

专为大桃设计的凹面传送带

此外，制作传送带的灵感则来源于对可口可乐公司流水线的观察，改进后的传送面专为大桃设计，不同于日常平整光滑的传送面，其表明均匀地分布着一个个凹坑，当一篮筐大桃灌入其中时，便会一个个稳妥地滚入凹坑，这一过程完成了桃子排列的前期准备。

如今，已经完成的分拣机以后的训练中，会不断地累积新的图片数据，进行深度学习，以提高自身的分辨率。

学生在五金店购买材料

“现在这台机器制作费用在6000元至7000元左右，未来将在不影响功能的情况下控制成本、优化研发。”周忠祥们并没有急着把智能大桃分拣机推向市场，而是把源代码投入了开源平台，他们希望有更多的人参与进来，完善分拣机，争取将分拣机技术普及开来。

制作：张雨涵 张均斌

编辑：张均斌

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