Ιχνηλασιμότητα καλλιέργειας τομάτας με τη χρήση νευρωνικών δικτύων βαθιάς εκμάθησης
Creators: name: Καραγκούνης, Γεώργιος Σοφοκλή
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ιχνηλασιμότητα
Καλλιέργεια Τομάτας
Νευρωνικά Δίκτυα
Traceability
Tomato Cultivation
Neural Networks

description: Η τομάτα είναι ένα από τα πιο δημοφιλή καταναλωθέντα λαχανικά από τον άνθρωπο μιας και καταναλώνεται από εκατομμύρια ανθρώπους καθημερινά. Στα πλαίσια της αύξησης του παγκόσμιου πληθυσμού, η καλλιέργεια της τομάτας πρέπει να ικανοποιήσει τα αυξανόμενα επίπεδα ζήτησης. Στη γεωργική επιστήμη, ο αυτοματισμός βελτιώνει την ποιότητα, την οικονομική ανάπτυξη και την παραγωγικότητα της χώρας. Χάρη στη μηχανική εκμάθηση και τη βαθιά εκμάθηση, η ταξινόμηση των εικόνων μέσω υπολογιστικών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης γίνεται όλο και πιο εφικτή, που σημαίνει ότι τα συστήματα υπολογιστών μπορούν να αναγνωρίσουν και να ταξινομήσουν εικόνες με υψηλό βαθμό ακρίβειας, ξεπερνώντας τις δυνατότητες των ανθρώπων. Τα παραδοσιακά συστήματα που βασίζονται στη συμβατική γνώση δεν είναι σε θέση να ανταποκριθούν στις τρέχουσες απαιτήσεις διαχείρισης της παραγωγής για την επιλογή ακριβείας, διότι είναι χρονοβόρα και έχουν συχνές αστοχίες. Η παρούσα εργασία προτείνει μία αυτοματοποιημένη μέθοδο ταξινόμησης καλλιέργειας τομάτας στα πλαίσια της ιχνηλασιμότητάς της για έλεγχο ποιότητας και βέλτιστη διαχείριση. Ως εκ τούτου, η έρευνά μας αφορά μια βελτιωμένη μέθοδο κατηγοριοποίησης βαθιάς εκμάθησης που ενισχύει την ακρίβεια και μειώνει το χρόνο διαλογής της τομάτας με ένα σχετικά μικρό ποσό δεδομένων κατάρτισης. Εφαρμόσαμε ένα σύστημα ταξινόμησης βασισμένο στο συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο(CNN) AlexNet, εκπαιδεύοντας και επικυρώνοντας το μοντέλο μας σε ένα dataset εικόνων με τομάτες. Το σύστημα ταξινόμησης μπορεί να εφαρμοστεί στη φάση της συγκομιδής. Έτσι, προκύπτουν δύο σενάρια αυτόματης κατηγοριοποίησης των καρπών της καλλιέργειας τομάτας, με στόχο τη βέλτιστη διαχείρισή της. Το πρώτο σενάριο αφορά την ταξινόμηση της καλλιέργειας σε όψιμες- πρώιμες, ενώ το δεύτερο σενάριο σε υγιείς- ασθενείς. Στο πρώτο κεφάλαιο θα αναφερθούμε στην έννοια και τη σημασία της ιχνηλασιμότητας στα πλαίσια του ελέγχου ποιότητας και της βέλτιστης διαχείρισης των τροφίμων. Θα αναλύσουμε ορισμένες βασικές έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης και των συστημάτων που την διέπουν, καθώς και θα αναφερθούμε στην παρούσα κατάσταση και στο σκοπό της διατριβής. Στο δεύτερο κεφάλαιο θα γίνει τεχνική ανάλυση της λειτουργίας των αλγόριθμων νευρωνικών δικτύων και θα εξετάσουμε τα υλικά και τις μεθόδους που χρησιμοποιήσαμε στην παρούσα διατριβή. Στο τρίτο κεφάλαιο καταγράφονται όλα τα αποτελέσματα της πειραματικής διαδικασίας, ενώ στο τέταρτο γίνεται ανάλυση των αποτελεσμάτων. Στο πέμπτο κεφάλαιο θα συζητήσουμε κατά πόσο η διατριβή πέτυχε το σκοπό της όπως και για περαιτέρω έρευνα και εφαρμογές που δύναται να υλοποιηθούν σύμφωνα με αυτήν.
description: Tomato is one of the most popular vegetables consumed by humans and is consumed by millions of people every day. As the world's population grows, tomato cultivation must meet growing demand levels. In agricultural science, automation improves the country's quality, economic growth and productivity. Thanks to mechanical learning and deep learning, the classification of images through computer systems of artificial intelligence is becoming more and more feasible, which means that computer systems can recognize and classify images with a high degree of accuracy, exceeding human capabilities. Traditional systems based on conventional knowledge are unable to meet current production management requirements for precision selection because they are time consuming and have frequent failures. This paper proposes an automated tomato cultivation classification method in the context of its traceability for quality control and optimal management. Therefore, our research concerns an improved deep learning categorization method that enhances accuracy and reduces tomato sorting time by a relatively small amount of training data. We implemented a classification system based on the synchronous neural network (CNN) AlexNet, training and validating our model in a dataset of images with tomatoes. The image classification system can be applied in the harvest phase. Thus, two scenarios of automatic categorization of the fruits of tomato cultivation emerge, aiming at its optimal management. The first scenario concerns the classification of the crop into ripe- unripe, while the second scenario concerns the healthy-diseased part. In the first chapter we will refer to the concept and importance of traceability in the context of quality control and optimal food management. We will analyze some basic concepts of artificial intelligence and the systems that govern it, as well as the current state and purpose of the dissertation. In the second chapter we will make a technical analysis of the operation of the neural network algorithms and we will examine the materials and methods we used in this dissertation. The third chapter records all the results of the experimental process, while the fourth analyzes the results. In the fifth chapter we will discuss whether the dissertation achieved its purpose and further research and applications that can be implemented according to it.