據(jù)了解，北京工業(yè)大學(xué)幾名學(xué)生為平谷桃農(nóng)研制出一臺(tái)桃子智能分揀機(jī)。這臺(tái)智能分揀機(jī)結(jié)合百度AI技術(shù)能力，由推拉裝置、大桃品相識(shí)別系統(tǒng)、傳送帶等組成。目前，機(jī)器的分桃準(zhǔn)確率已達(dá)到90%以上。

周忠祥是北京工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)的學(xué)生，今年夏天，他和3個(gè)同學(xué)利用百度PaddlePaddle開源平臺(tái)為平谷桃農(nóng)造了臺(tái)智能分揀機(jī)，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)大桃的大小、顏色、品相來自動(dòng)給桃子做分類，目前機(jī)器分桃準(zhǔn)確率已超過90%。

這臺(tái)智能分揀機(jī)，結(jié)合了學(xué)生自動(dòng)化專業(yè)能力和百度AI的技術(shù)能力。機(jī)器由傳送帶，推拉裝置，電路控制系統(tǒng)和大桃品相識(shí)別系統(tǒng)四部分構(gòu)成。其中，相當(dāng)于大腦的大桃品相識(shí)別系統(tǒng)，由學(xué)生們利用百度PaddlePaddle深度學(xué)臺(tái)的能力開發(fā)而來。

對(duì)AI、深度學(xué)習(xí)并不了解的學(xué)生，想要完成自動(dòng)分類，需要一個(gè)易學(xué)易用的開源平臺(tái)。幾番比較之后，百度‘easytouse’的PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)開源平臺(tái)擔(dān)起了這個(gè)重任。在PaddlePaddle上下載了文檔和代碼，學(xué)生們一周之內(nèi)就建立了適用于桃子各個(gè)檔次分類的圖片分類模型，并確定了機(jī)器的完整方案。

被AI武裝之后的機(jī)器可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分揀大桃的全部過程。將桃子倒入機(jī)器，利用機(jī)械原理將桃子排成一排，然后自動(dòng)對(duì)每一個(gè)桃子進(jìn)行拍照，照片快速經(jīng)過檔次分類，之后由助推器來完成桃子的自動(dòng)分類。

在這個(gè)過程中，深度學(xué)習(xí)發(fā)揮了強(qiáng)大的作用，但要發(fā)揮這個(gè)效力，需要給機(jī)器訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)。學(xué)生們給機(jī)器分類“學(xué)習(xí)”了約6400張大桃照片。因?yàn)槟Ｐ湍軓母鱾�(gè)分類的照片中自動(dòng)提取影響分類的要素，并形成自己的分類邏輯，學(xué)習(xí)后的機(jī)器就能像經(jīng)驗(yàn)豐富的桃農(nóng)一樣，快速辨別桃子的品質(zhì)。不僅如此，機(jī)器在使用中還會(huì)不斷積累并學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)，提升自身的準(zhǔn)確率。

被百度AI加持了的機(jī)器，能極大的解放人力。目前機(jī)器的分桃準(zhǔn)確率已達(dá)到90%以上，平谷桃農(nóng)劉師傅在自家的桃園里運(yùn)用了這臺(tái)機(jī)器，劉師傅介紹，他家的40畝桃樹，如果都用上了智能分揀機(jī)，一年能省3萬多塊錢的雇工費(fèi)。

為了讓自己的方案更優(yōu)化，目前幾個(gè)學(xué)生“碼農(nóng)”已將大桃分揀機(jī)的所有方案和源代碼分享到了GitHub開源社區(qū)，希望有更多人來更新和迭代，也希望更多像他們一樣的“非深度學(xué)習(xí)”工程師，能用PaddlePaddle實(shí)現(xiàn)自己的構(gòu)想。