Alors que l'industrie souhaite automatiser autant que possible le processus de production alimentaire, il devient parfois nécessaire que les machines trient les produits mûrs et prêts du reste. L'innovateur turc Kutluhan Aktar affirme avoir trouvé un moyen de le faire, en utilisant la puissance des réseaux neuronaux.
L'objectif de son projet est simple : il s'agit de détecter le degré de maturité des fruits et légumes en surveillant les changements de pigments. Plutôt que d'utiliser une caméra, le projet s'appuie sur les données d'un capteur de lumière visible AS7341, qui est mieux adapté à la capture de données spectrales précises. Cela permet une meilleure lecture de la lumière réelle réfléchie par le fruit, telle que déterminée par les pigments de la peau qui sont directement liés à la maturité.
Des échantillons ont été relevés sur une série de fruits et légumes pendant plusieurs jours, ce qui a permis de constituer une base de données sur les produits à différents stades de maturité. Cette base a ensuite été utilisée pour créer un modèle TensorFlow capable de déterminer le degré de maturité des fruits placés sous le capteur avec un degré de certitude raisonnable.
Source : hackaday.com