製造と加工 - IoTを使用して食品の加工を改善する
食品が中央ハブや加工工場に到着すると、必ずしもすぐにスーパーマーケットに出荷されるわけではありません。多くの場合、食品は品質によって仕分けされるなど、いくつかの加工ステップを経ます。これはかつて手作業で行われていたプロセスであり、収穫者が熟した果物だけを摘み取ることから始まり、工場では果物がコンベヤーベルトに乗り、従業員が手作業で傷んだ果物や腐った果物を取り除いていました。私自身、学校の夏休みの仕事としてイチゴを摘んで仕分けした経験があるので、これは楽しい仕事ではないと証言できます。
より現代的な設備では、仕分けにIoTを利用しています。例えば、Wecoのソーターのような初期のデバイスは、光学センサーを使用して農産物の品質を検出し、例えば青いトマトを除去します。これらは農場自体の収穫機に配備することも、加工工場で使用することもできます。
人工知能（AI）や機械学習（ML）の進歩に伴い、これらの機械はより高度になり、岩や土、昆虫などの異物 と果物を区別するように訓練されたMLモデルを使用することができます。これらのモデルは、傷んだ果物だけでなく、病気やその他の作物問題の早期検出にも訓練することができます。
🎓 MLモデルという用語は、データセットに基づいて機械学習ソフトウェアを訓練した結果を指します。例えば、熟したトマトと未熟なトマトを区別するためにMLモデルを訓練し、新しい画像でトマトが熟しているかどうかを確認するためにモデルを使用することができます。
これらの4つのレッスンでは、果物の品質を検出するための画像ベースのAIモデルの訓練方法、IoTデバイスからの使用方法、およびクラウドではなくIoTデバイス上でこれらを実行する方法を学びます。
💁 これらのレッスンではいくつかのクラウドリソースを使用します。このプロジェクトのすべてのレッスンを完了しない場合は、必ずプロジェクトをクリーンアップしてください。
トピック
クレジット
すべてのレッスンはJen FoxとJim Bennettによって♥️を込めて書かれました。