ایک مشین ویژن سسٹم جو باغات میں درختوں پر پھولوں کے جھرمٹ کے اندر سیب کے بادشاہ کے پھولوں کو تلاش کرنے اور ان کی شناخت کرنے کے قابل ہے جسے پین اسٹیٹ کے محققین نے وضع کیا تھا جو کہ روبوٹک پولینیشن سسٹم کی ترقی میں ایک اہم ابتدائی قدم ہے۔ .
سیب کے پھول شاخوں کے ساتھ جڑے ہوئے چار سے چھ پھولوں کے گروپوں میں اگتے ہیں، اور مرکز کے پھول کو کنگ فلاور کے نام سے جانا جاتا ہے۔ یہ پھول سب سے پہلے جھرمٹ میں کھلتا ہے اور عام طور پر سب سے بڑا پھل اگتا ہے۔ لہذا، یہ ایک روبوٹک پولینیشن سسٹم کا کلیدی ہدف ہے، محقق لانگ ہی کے مطابق، اسسٹنٹ پروفیسر زرعی اور حیاتیاتی انجینئرنگ.
سیب کی پیداواری صلاحیت کے لیے روایتی طور پر کیڑوں کے جرگن پر انحصار کیا جاتا رہا ہے۔ تاہم، شواہد سے پتہ چلتا ہے کہ پالنے والی شہد کی مکھیوں اور جنگلی جرگوں دونوں سے پولنیشن کی خدمات بڑھتی ہوئی مانگ کے مطابق نہیں ہیں، انہوں نے نوٹ کیا۔ کیوجہ سے کالونی خاتمے کی خرابی کی شکایتدنیا بھر میں شہد کی مکھیاں خطرناک حد تک مر رہی ہیں۔ نتیجے کے طور پر، پروڈیوسروں کو پولینیشن کے متبادل طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہ مطالعہ کالج آف ایگریکلچرل سائنسز میں ہی کے ریسرچ گروپ کی طرف سے کیا گیا تازہ ترین مطالعہ ہے، جو روبوٹک نظام تیار کرنے کے لیے وقف ہے تاکہ مشقت سے بھرپور زرعی کاموں جیسے مشروم چننا، سیب کے درختوں کی کٹائی اور سبز پھلوں کو پتلا کرنا۔ اس منصوبے کا بنیادی مقصد، اس نے وضاحت کی، ایک گہری سیکھنے پر مبنی وژن کا نظام تیار کرنا تھا جو درختوں کی چھتریوں میں بادشاہ پھولوں کی قطعی طور پر شناخت اور تلاش کر سکے۔
انہوں نے کہا کہ "ہم سمجھتے ہیں کہ یہ نتیجہ روبوٹک پولینیشن سسٹم کے لیے بنیادی معلومات فراہم کرے گا، جس سے اعلیٰ قسم کے پھلوں کی زیادہ سے زیادہ پیداوار حاصل کرنے کے لیے سیبوں کے موثر اور تولیدی جرگن کا باعث بنے گا۔" "پنسلوانیا میں، ہم اب بھی سیب کی فصلوں کو جرگ کرنے کے لیے شہد کی مکھیوں پر بھروسہ کر سکتے ہیں، لیکن دوسرے خطوں میں جہاں شہد کی مکھیوں کی موت زیادہ شدید رہی ہے، کاشتکاروں کو جلد از جلد اس ٹیکنالوجی کی ضرورت ہو سکتی ہے۔"
زرعی حیاتیاتی انجینئرنگ کے شعبہ میں ڈاکٹریٹ کے طالب علم Xinyang Mu نے بادشاہ پھول کے مطالعہ کی سربراہی کی۔ Mu نے Mask R-CNN کا استعمال کیا - ایک مقبول گہرے سیکھنے والا کمپیوٹر پروگرام جو پکسل لیول سیگمنٹیشن انجام دیتا ہے تاکہ ان اشیاء کا پتہ لگایا جا سکے جو دوسری اشیاء کے ذریعے جزوی طور پر مخفی ہیں- مشین ویژن سسٹم میں بادشاہ پھولوں کی شناخت اور ان کا پتہ لگانے کے لیے۔
ماسک R-CNN پر مبنی ڈیٹیکشن ماڈل بنانے کے لیے، اس نے سیب کے کھلنے کے جھرمٹ کی سینکڑوں تصاویر حاصل کیں۔ پھر اس نے ایک کنگ فلاور سیگمنٹیشن الگورتھم تیار کیا تاکہ سیب کے پھولوں کی تصویروں کے اس خام ڈیٹا سیٹ سے کنگ فلاورز کی شناخت اور ان کا پتہ لگایا جا سکے۔ یہ تحقیق پین اسٹیٹ کے فروٹ ریسرچ اینڈ ایکسٹینشن سینٹر، بگلر ویل میں کی گئی۔
گالا اور ہنی کرسپ سیب ٹیسٹ کے لیے اقسام کا انتخاب کیا گیا تھا۔ آزمائشی درخت 2014 میں لگ بھگ 5 فٹ (گالا) اور 6 1/2 فٹ (ہنی کرسپ) کے درختوں کے درمیان لگائے گئے تھے۔ ان درختوں کو لمبے تکلے کینوپی فن تعمیر میں تربیت دی گئی تھی، جن کی اوسط اونچائی تقریباً 13 فٹ تھی۔ کیمرہ کے ساتھ تصویر کے حصول کا نظام درختوں کی قطاروں کے درمیان چلنے والی یوٹیلیٹی گاڑی پر نصب کیا گیا تھا۔
کنگ پھولوں کو تلاش کرنے کے لیے مشین ویژن سسٹم کو تربیت دینا ایک مشکل کام تھا، Mu نے نشاندہی کی، کیونکہ وہ ایک ہی سائز، رنگ اور شکل کے ہیں جیسے جھرمٹ میں پس منظر کے پھولوں کی طرح، اور کنگ پھولوں کو عام طور پر ان کی مرکزی حیثیت کی وجہ سے ارد گرد کے پھولوں سے دھندلا دیا جاتا ہے۔
ماسک R-CNN ماڈل ٹریننگ کے لیے ٹرانسفر لرننگ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے، کچی تصاویر کو دو پہلے سے طے شدہ کلاسوں میں لیبل کیا گیا تھا: انفرادی پھول اور بند پھول۔ درستگی کو بڑھانے کے لیے، تربیتی ڈیٹاسیٹ کو ڈیٹا بڑھانے کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے چار گنا بڑھایا گیا، Mu نے وضاحت کی۔
"کنگ فلاورز کو پس منظر کے پھولوں سے ممتاز کرنے کے لیے، ہر پھول کے جھرمٹ کے اندر سب سے زیادہ مرکزی پھول کو نشانہ بنایا گیا، یا مقامی بنایا گیا،" انہوں نے کہا۔ "وژن کے نظام نے دو جہتی پھولوں کی کثافت کی نقشہ سازی کے نقطہ نظر کی بنیاد پر خود بخود پھولوں کے جھرمٹ کو الگ الگ پایا۔ ہر دریافت شدہ پھولوں کے جھرمٹ کے اندر، سب سے زیادہ مرکز والی پوزیشن پر پھول — یا ماسک — کو ہدف کنگ پھول کے طور پر متعین کیا گیا تھا۔
حال ہی میں شائع ہونے والے نتائج میں اسمارٹ زرعی ٹیکنالوجی، محققین نے Mu کے الگورتھم کے نتیجے میں کنگ پھولوں کی کھوج کی درستگی کی ایک اعلی سطح کی اطلاع دی۔ آنکھوں سے کنگ فلاورز کی شناخت کرنے والے محققین کی طرف سے دستی طور پر لی گئی پیمائش کے مقابلے - جسے محققین کے ذریعے زمینی سچائی کی پیمائش کہتے ہیں- مشین وژن کنگ فلاور کی شناخت کی درستگی 98.7% سے 65.6% تک مختلف تھی۔