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智慧化技術把關鳳梨品質助攻鳳梨產銷

資料來源:智慧農業專案推動小組/張至緣

前言

鳳梨是臺灣重要的外銷水果主力,根據統計資料顯示,一○八年外銷鳳梨總量達 52,679 公噸,創造 6,709萬美元的產值,穩坐外銷水果冠軍的寶座。然而鳳梨的栽培過程中,從種植、田間管理、施肥、催花、採收到採收後的處理與分級,皆需要耗費大量的勞動力,近年來隨著人口結構的改變,從農人口逐漸老化,勞動力逐漸減少的威脅下,鳳梨產業急需導入自動與智慧化的技術來減輕產業上所面臨的衝擊。行政院農業委員會自一○六年起,推動智慧農業計畫,期待以資通訊及物聯網等科技的應用,促進生產智慧化、降低人力成本與提高外銷良率,並於本 (109) 年九月二十九日在嘉義縣民雄鄉打貓果菜生產合作社,展現農業試驗所結合業者產業經驗研發之相關成果,透過產業示範場域亮點觀摩活動,邀請鳳梨產業業者一同瞭解最新技術發展趨勢,協助產業升級。

果園智慧巡航

 class='img_caption'圖1.果園智慧巡航操作展示

過去的鳳梨栽培過程中,田間管理、作物盤點、生育調查、施肥與催花成功與否都須由人力下田進行作業,耗費許多勞力與時間外,又因鳳梨葉尾尖銳、部分品種葉緣帶刺且植株高度較高對於人員作業安全造成隱憂;無人機具有在空中執行任務的優勢,搭配即時監控系統技術,可在 10 分鐘內蒐集五分地大小農場的高解析度影像,然而所蒐集的大量影像,常需耗費大量時間進行處理才能應用,失去原本無人機能快速蒐集資料的優勢,因此農業試驗所將無人機技術搭配邊緣運算技術(Edge Computing),使得搭載多光譜相機的無人機,飛行於農場上空獲取即時影像時,能即時分析影像資訊,使得地面操作者可以同步得知田間每一株鳳梨的氮肥含量、生長狀態與開花與否,透過人機協同的合作,提高田間調查與管理的效率、並且能使農民精準的施用肥料與催花劑,避免植株在生殖生長階段氮肥過多,與節省藥劑的使用。

鳳梨水選技術

在鳳梨採收後,常會利用人工輕拍果實,以將果實區分成『鼓聲』果與『肉聲』果,若回傳的聲音有如打鼓般,聲音較為輕響者,稱之為『鼓聲』果,這類的果實切開來有著淺黃色的果肉、纖維細緻、糖酸比適中且香氣高,表示這顆果實成熟度適中,尚能經得起儲運;如果回聲較為悶沉,猶如輕彈自己的手臂,則稱為『肉聲』果,這類果實的果肉呈現略為透水的深黃色,甜度、水分與成熟度較高,不耐儲運,須盡早食用,較適合內銷。有很多因素會導致肉聲果的產生,除了成熟度高以外,氮肥施用過量也有可能提升肉聲果產生的比例,然而鳳梨外銷常需一定的儲運時間,以鼓聲果外銷較為適當。然而這項作業需要經驗豐富的人員才能進行,隨著鳳梨外銷量逐漸上升,選別人力需求也逐漸增加,聽聲分級的作業也容易隨著作業時間的延長、作業人員疲憊而影響選別效率與準確性,因此為將鳳梨採後清理、分級與處理更加有效率,農試所嘉義分所透過水選技術,利用果實和水的比重關係,快速區分出肉聲果與鼓聲果,肉聲果因含水量高所以會沉於水池底部,鼓聲果則會漂浮於水槽上層,快速區分出兩種果實,並透過輸送帶依鮮食或加工不同需求,進行上水蠟、鼓風強風及毛刷移除表面多於水分,並再進行包裝出貨,增加分級效率、減輕勞力負擔,也確保外銷品質。

圖2. 鳳梨水選、 清潔與風乾之一貫 化作業系統展示圖2. 鳳梨水選、 清潔與風乾之一貫 化作業系統展示

智慧分級與監測

除肉聲果與鼓聲果會影響銷售品質外,果實在栽培與儲運過程中,如寒害所造成的內部褐化與壓、撞傷造成的果品損壞,也會降低果實品質,因為這些損傷的初期,不會呈現於外觀,因此鳳梨在採收後,常需要仰賴人力進行抽樣調查及分類,過程繁瑣費時,且常有漏網之魚產生,導致有問題的鳳梨依舊被裝箱外銷,到達販售地點時早已腐壞,影響外銷聲譽。因此農業試驗所透過高光譜的技術,建立高光譜影像數據資料庫,並針對目標波段進行分析,以深度學習的方式建立辨識模型,讓肉聲果與鼓聲果的分類、內部是否褐化以及果實是否撞傷等情況,能在高光譜中清楚顯現,目前肉聲果的抓取率可達 93% 的準確度、寒害褐化檢測準確度也達80%,藉由高光譜與 AI 技術的結合,協助產業進行鳳梨分級與品質鑑定,解決人力短缺的問題也確保鳳梨之銷售品質。

智慧科技落地鳳梨園

農試所林學詩所長指出,過去鳳梨田間栽培作業倚賴人工在田區進行作業,耗時耗力,現在以無人機作為載具透過結合多光譜分析及邊緣運算技術,10 分鐘就可以完成 5 分地的田間巡田任務,果實收後再藉由水選技術與高光譜,加快果實分級的效率與提高準確率,使得鳳梨栽培更加省時省力。嘉義縣縣長翁章梁也表示,過去的農業依賴老一輩的傳統的經驗,智慧科技農業是未來的趨勢,運用智慧科技的栽種與收成,是農業未來一定要走的道路,讓農業早日走向知識經濟時代。打 貓 果 菜 生 產 合 作 社 與智慧農業計畫合作已有 1 年左右的時間,理事主席陳映延提到,技術的研發須結合業界生產的經驗才能符合農民實際需求,例如無人機在鳳梨田上方蒐集鳳梨的影像資訊並同步進行數據分析,提供包含鳳梨顆數、分布位置、生長狀態與開花與否的監測訊息,使管理者提高巡田效率;果品採收後,透過水選可快速分出肉聲果或鼓聲果;另鳳梨包裝過程相當耗人力與時間,高光譜檢測系統則能偵測出鳳梨經低溫儲運後發生寒害,導致內部褐化的徵狀及採收搬運時造成的壓傷;透過各項技術的應用,對於鳳梨生產與品質管控有相當的幫助,在減緩勞動力負擔的同時,也替鳳梨銷售品質做到更好的把關,創造多贏的結果。

(本文摘自「農業世界雜誌」第448期,版權所有,本刊圖文非經同意不得轉載或公開傳播。)

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