חקלאות תחת זכוכית מגדלת: על פתרונות הדמיה מבוססי איכות וזינוק ביעילות מערכתית

בעידן בו חשיבות ודרישת פיקוח איכות בפסי ייצור של מוצרים חקלאיים רק עולה, פיתוח תהליכי אוטומציה לניטור וזיהוי פגמים במוצרים משתכלל בהתאמה. היום, פתרונות machine vision מיועדים כחוד החנית בהובלת תהליכי איכות, ומשפיעים ישירות על האופן בו מתנהלת התעשיה. אילו סוגי פגמים עיקריים קיימים בפס התקן החקלאי וכיצד הם באים על פתרונם היום? 

הסקירה הבאה מציגה את האבולוציה הטכנולוגית שמתחת לזכוכית המגדלת.

תקלות ופגמים בייצור במוצרים חקלאיים

כידוע, פגמים רבים בתוצרים חקלאיים אינם נראים רק על פני השטח, לכן היום הדגש הוא על פיתוח ויישום טכניקות אופטיות ויזואליות שחושפות תופעות פנימיות לעומק מחילת העכבר. באמצעותה ניתן לזהות תקלות ופגמים חבויים שאינם עולים בבדיקה ידנית או ע"י מערכות קידוד צבע. להלן כמה מהבולטים בניהם:

• חבלות ו"פצעים" בפירות וירקות
  מסע האריזה והשינוע הארוך שעוברים המוצרים מהחלקאי ועד לצרכן נותן את אותותיו על חומרי הגלם העדינים. במהלך התהליך שכולל יד אדם וכן מיכון חקלאי הנזקים שנוצרים לא תמיד נראים על גבי המעטפת החיצונית ודורשים זיהוי מעמיק בהרבה.

• עיוות צורני
  כחלק משיטת סינון וציון מוצרים שמתנהלת על פס היצור ושרשרת האספקה היחס לצורת המוצר משוקלל גם כן. מוטציות או צורות "פגומות" ישפיעו כמובן על ציון האיכות.

• קטיף בטיימינג שגוי המשפיע על גודל הפרודוקטים
  כידוע, על מנת שנוכל להניב את התשואה המקסימלית של גדלים רצויים במוצרים יש לנהל נכון את זמני הקטיף/הקציר. מדובר כאן לא רק מבחינת תזמון הקטיף אלא גם זיהוי הגודל הרצוי במעמד השדה לפני כן.

• עובש
  עובש שנוצר מתוך רקבון אורגני מתפשט במהירות. זיהוי מאוחר מדי של הימצאות העובש עלול לחרב יבול בהיקף נרחב.

• מחלות ומזיקים
  תקלות בזיהוי מוקדם של מחלות ומזיקים במוצרים טומנות בחובן סיכון גדול, וככל שעובר הזמן הנזק יהיה משמעותי יותר. הסיבה העיקרית לכך היא הסתמכות על טיפול ידני שלרוב לא מאתר נזקים שמתחת לפני השטח.

• כשל בזיהוי בשלות
  מוצרים מסויימים אינם מחליפים את צבעם בהתאם לתקופת ההבשלה (אבוקדו למשל). באין טכנולוגיה מתקדמת עלול להיווצר פספוס שעלותו עתידה להיות נרחבת ו"בזבזנית".

החדשות הטובות: זינוק במדד האיכות עם אבולוצית Machine vision 

היום, טכנולוגיות העוסקות בפיתוח חומרה ותוכנה לעיבוד תמונה משתכללות לאין שיעור ומביאות דור חדש של מערכות vision. מערכות אלו תוקפות את בעיית הניראות לעומק ומיושמת במגוון תעשיות, כשחקלאות היא אחת מהן.
מבין הפיתוחים המתקדמים בתחום, בולטות טכנולוגית Hyperspectral imaging וטכנולוגית Chemical Color Imaging. 

Hyperspectral imaging
טכנולוגיה אמנם ותיקה אך לאחרונה חוזרת לקדמת הבמה עם מתן פתרונות ברמה המסחרית. זו מתבססת על הפרדת גלי האור (קרינה אלקטרומגנטית) הנפלטים מעצמים ובחינת עוצמתם בצורה פרטנית. לכל אטום ומולקולה מבנה כימי שונה המתקשר באופן שונה עם גלי אור ויוצר "טביעת אצבע" ייחודית שנקלטת כתמונת הדמיה ע"י חיישנים היפרספקטרלים. מבנה הדאטה שנוצר מכיל את אותם גלי אור בטווח מימדים שונים, כך שהניראות כתוצאה סופית מציגה תמונה בהירה ומדוייקת, כל שכבה בנפרד.

(Chemical Color Imaging (CCI

אותו מבנה דאטה שנוצר מתוך הדמיה היפרספקרלית מעמיד לעיתים קושי בפענוח. כאשר מבנה הדאטה סבוך ברמה המולקולרית נוצר קושי בתוצאת הניראות הממוחשבת. טכנולוגית CCI פותחה כדי לפתור את הענין ע"י קונפיגורציה פשוטה יותר של עיבוד התמונה. איך? ע"י הדמיה ממוחשבת ואנליזה מתקדמת של תכונות כימיקלים במהלך עיבוד התמונה. אלו מאפשרים בידוד של אינפורמציה רלוונטית בנפחי דאטה גדולים.

Asio Vision הינה החברה המובילה בישראל במתן פתרונות וידאו תעשייתי ועיבוד תמונה, ומטמיעה פתרונות ראיה ממוחשבת דוגמת  Hyperspectral/ Chemical Color imaging עבור שלל תעשיות המשק. פתרונות אלו עוסקים בייעול שרשרת האיכות התפעולית המבוססת על טכנולוגיות פורצות דרך כמעטפת הוליסטית למערכות מורכבות. התוצאה: תועלת עסקית ארוכת טווח המציבה רף חדש לפרפורמנס, פרודוקטיביות, זינוק ברווחים, וחסכון בעלויות.