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【109年 應用案例】 自動篩果系統:利用類神經網路、AI、自動化提高篩果效率,提昇 10 倍效率、增加 17 億產值、93%準確率大幅增加品質的解決方案

臺灣地處亞熱帶,又有多樣化的地理環境,相當適合種植水果;舉凡香蕉、鳳梨都曾是紅極一時,讓我們引以為傲的熱門出口商品。然而,因為消費國農民逐漸掌握到了臺灣水果優良的種子,可以自行種出同等品質但是更加平價的相同水果,致使我們的水果出口面臨重大危機!目前,臺灣的水果如芒果、芭樂雖然仍有一定競爭優勢,但若是未能比其他國家更進一步,假以時日仍然會落入同樣的問題當中,不容我們輕忽!水果品質與品牌價值是臺灣水果產業於國際間保持競爭力的不二法門。

篩果工作是水果產銷當中決定品質的主要環節,目前業界卻囿於高度倚賴逐漸老化的農村人力,致使缺工下篩果成本上揚,良率也極難一以貫之保持穩定;因此,篩果工作的自動化,就成為相當重要且急迫的課題。國立清華大學電機工程學系李祈均教授帶領團隊透過攝影機、輸送帶、以及 AI 結合出的自動篩果系統,目前具有高達 93% 的準確度。一個產季就能為芒果單一商品提昇 17 億的產值。隨著 AI 系統的逐步發展,未來準確度可望提昇外,也可以將同樣的系統應用在其他水果之上,進一步推動水果全程產銷履歷,帶動臺灣水果產業科技化升級。

篩果工作非常仰賴稀缺的人力,農村人口老化更是雪上加霜

李祈均教授(後稱李教授)在一次聊天中,從曾一起在美國讀書的同學余(化名)處認識到水果產業面臨的困境。余是一家臺灣數一數二的大型水果國際進出口廠商的年輕第二代。根據余投身產業多年的觀察,臺灣水果初期生產出口往往可以得到相當不錯的利潤,但消費國的果農往往在取得種子之後,就會嘗試摸索在地育種,以降低成本獲取更大利潤。臺灣水果若是在品質或品牌價值上無法超出消費國果農的產品,就會因為競爭者的成本確實較低,而被淘汰。

篩果是將水果按照品質分級,如果連最低規格皆無法通過,則會打消為廢品。實務上,篩果這個工作會由農民集貨場以及經銷商的包裝場分別執行,但如果集貨場處理得不好,而包裝場又在前期抽樣沒做好,就會造成經銷商的損失,最多甚至白白打消 30% 的 A / A+ 等級的水果。

這個工作極度仰賴有經驗的篩果人員,比較有經驗的篩果人員,不只可以控制好品質,降低篩果過程中傷損水果的機率,甚至有能力額外揀出約莫 10% 的 A+ 等級水果,大大增加許多價值。令產業憂心的是,有經驗的篩果人員因為農村高齡化而逐漸凋零,成為非常稀有的資源。這樣稀有的人力資源每每在農忙時期炙手可熱,大家爭相搶奪,搶不到的農家或是經銷商,只能遷就於比較次級的人力,蒙受承擔額外損失的風險,付出更大的成本;最不幸的狀況,便是遭受前述 30% 的打消損失。

篩果是水果生產後期包裝銷售時的重要流程,若是品質控管沒做好,將會造成巨大損失

▲篩果是水果生產後期包裝銷售時的重要流程,若是品質控管沒做好,將會造成巨大損失。

AI非常適合協助篩果工作,只不過數據集的取得困難

李教授在了解余的困難之後,發現這是一個可以利用 AI 來解決的問題—篩果雖然高度仰賴具有經驗的篩果人員,卻是一個重複性很高的工作;而處理重複、資料量大的工作一直都是 AI 的強項。

不過,在研發工作還沒有開始,就面臨第一個令人頭痛的問題:要從哪一種水果開始?

首先,合適的水果需要有一定的出口量,而且必須是仍具有相當成長空間的果物;如果是部分較缺乏國際競爭力者如香蕉、鳳梨等,廠商已經沒有餘力投下更多資金購買設備,更遑論在研發時期贊助經費或是協助研發團隊實驗了。

既然有了想法,當然就要加緊腳步盡快開始實行!於是,目前仍保有一定規模優勢的愛文芒果,雀屏中選成為自動篩果系統的第一個實驗對象。

芒果採收後的第一關,就是在集貨場進行第一次的篩果,待篩果完成之後,即送至包裝場進行熏蒸消毒、準備銷售或是裝櫃外銷。然而,對於目標市場有較深入了解的外銷廠商,對於品質會更加嚴格要求,往往在包裝場熏蒸之前,還會再行篩果一次以把握水果品質。由於集貨場的員工是以篩檢的芒果數量而非芒果品質計算工資,以量取勝往往是他們工作的傾向;如此一來,後一手包裝廠為了選果品質,便不得不重工篩果而徒增勞務。解決方案看來簡單明瞭—只需要透過攝影機、分級分流的機器輸送帶,以及搭配上可以從外觀分辨芒果品質的 AI 就能夠自動篩果。但是,難點就在於 AI 要如何分辨芒果的好壞呢?對,就是必須從建立一套訓練數據集開始!為了建立數據集,李教授團隊建立網站,讓所有人都可以上傳芒果照片並且為它們分級;在完善數據集後,就能利用它們來訓練 AI。

若是集貨場的篩果工作沒有做好,包裝場又會再打消或降級最多 30% 的水果造成損失。

▲李教授團隊研發出的篩果機透過AI圖像辨識篩選品相上佳的芒果。

經過訓練的 AI 準確度高達 93%,一個產季就可以提高 17 億產值

108 年,透過工業局(現經濟部產業發展署)與 AI HUB 的協助,成功加速技術進場實證。

李教授團隊在 2 個月實證期間累積 10 萬筆數據,經過訓練的 AI 準確度高達 93% !比起正確率 70% 的人工作業高出許多,在品質上有了很明顯的差異。以出口價值計算,一個芒果產季預估可望提高 17 億的產值!更可以節省人力成本達 186.6 萬,並免於前文所提的季節缺工問題。

除此之外,因為不再需要集貨場和包裝場各篩果一次,也減少篩果過程當中人為疏失所造成的損耗。待技術更臻成熟後,未來也能將同樣的系統應用在其他的臺灣出口水果如蓮霧、芭樂上,讓臺灣的水果產業更上一層樓。

既然是 AI,就能經由不斷訓練來提高準確度,透過演算法的持續調整,以及與設備廠商的合作,可以大幅提昇產能。另外,李教授也在廠商及政府的贊助之下舉辦 AI Cup 競賽,讓更多團隊使用同樣的數據集來繼以推動演算法的發展,期待能帶動更多有興趣投入的業者進一步合作。

AI HUB 上的愛文芒果等級辨識系統

李教授團隊期許透過 AI 的力量,能夠建立水果從生產到包裝運輸的完整履歷,藉以提昇臺灣水果的品牌價值!除了期望讓臺灣水果在國外競爭激烈的市場搶占一席之地,也能隨著質量兼備的供貨,讓臺灣水果在國際上大放異彩,成為臺灣之光。

台灣水果在國際市場上仍有一定競爭優勢,但隨著外銷出口,也面臨消費國果農的競爭壓力。

▲臺灣水果在國際市場上仍有一定競爭優勢,但隨著外銷出口,也面臨消費國果農的競爭壓力。

每年芒果季輕鬆省下 186.6 萬,而且大幅提高品質

▲每年芒果季輕鬆省下 186.6 萬,而且大幅提高品質。

 

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【解決方案】佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力
佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力

對於大多數的高爾夫球場而言,場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮,場地一定要顧好」,一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點,導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害,將可節省球場一半以上的人力成本,並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午,位於桃園的台北高爾夫俱樂部,AI智慧無人機緩緩升空,其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上,執行此項任務的佐翼科技,其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物,來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作,對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪,要運用AI無人機協助草皮維護作業,現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等,未來將進一步進行大規模的技術落地驗證,為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式,是以人工揹著藥桶,或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系,此一草種喜好涼爽的氣候,台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」,佐翼科技執行長進一步指出,為避免草皮遭受病蟲害,就必須進行農藥噴灑工作,以18洞球場而言,相當於每周要噴灑一次殺菌劑,T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言,噴灑農藥耗時費力,重要的是,大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究,高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等,其生活習性是傍晚會出來覓食,因此,噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式,每次施藥估計需要兩台車三個人力,共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥,操作人力僅需1人,20分鐘可以噴灑08公頃土地,約可節省三分之二的人力,也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥,約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護,除了顯著的效益顯現外,佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析,「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上,蒐集反射回來的影像進行分析」,佐翼科技劉姓執行長接著解釋,因為不同光譜,每一種植物在光的波長吸收程度不一,透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識,可以精準偵測病蟲害分布情況,據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術,佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等,建立無人機草坪多源影像資料庫,完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗,但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式,尤其是多光譜影像辨識運用,概念驗證並不困難,但實際執行則需要更多的測試實證,反覆推論,並與植物專家建立協同作業才能完成,這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合,集結更多場域投入實證,建立典範,才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多,在驗證的過程中,能否快速複製至下一個球場尚未可知,但佐翼科技劉姓執行長認為,透過跨領域協作的方式,將問題定義清楚,一一臚列,供需雙方取得共識,針對每一個問題提出可以解決的方案,並找尋內外部的資源合作,才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標,順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟