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智慧化菇類太空包生產與杏鮑菇分級

我國菇類產業鮮菇產值已逾130億元,其中杏鮑菇產值達20億元。全年太空包需求量超過5.4億包,而杏鮑菇太空包為1.15億包。本研究透過Flexsim模擬軟體建立菇類太空包全產程自動化產線之模型,在菇場建場前透過全產程模擬及產線規劃可避免錯誤決策。利用AI深度學習之神經網路發展一套杏鮑菇分級系統,針對採收後的杏鮑菇進行即時檢測與分級,分辨準確率可達90%。

菇類生產管理之系統模擬

行政院農業委員會農業試驗所/國立虎尾科技大學機械設計工程系

傳統菇類產線多數採用半自動化生產,目前袋式太空包生產流程:套袋、沖孔、套環、壓蓋、及上下料等仍須由人工作業,然而菇類產量需求日漸增加,且產業缺乏基層勞力而面臨產業轉型,面對高產量需求及勞力短缺,產業勢必透過研發或採購自動化設備解決困境,對於傳統菇類培養場而言自動化設備的價錢昂貴且規格多樣,因此建立自動化產線之時須經過系統模擬及產線規劃避免錯誤決策。 透過Flexsim模擬軟體建立菇類全產程自動化產線之模型進行全產程模擬,透過系統模擬的方式規劃自動化生產作業系統,利用模擬的結果觀察如何達到目標產能,模擬數據可供菇類產業擴廠參考,利用3D繪圖軟體繪製設施模型後,在Flexsim模型中建置菇類全產程自動化產線擬真模型,提出自動化菇類生產之虛擬工廠概念。

杏鮑菇自動化分級系統

國立虎尾科技大學機械設計工程系

本研究發展一套杏鮑菇分級系統,針對採收後的杏鮑菇進行即時檢測與分級。 本研究透過自行研發的圖像擷取平台,進行杏鮑菇圖像初步的拍攝與蒐集;然後針對蒐集的資料進行過濾,篩選拍攝結果不良的樣本,再利用所蒐集的圖像資料,使用自行設計AI深度學習之神經網路來進行模型的訓練、驗證,針對訓練結果及神經網路表現,進行網路的調適與優化;杏鮑菇分級依據產業界經驗分為A、a、B、C共四個等級。 最終整合神經網路模型、即時影像與自行研發的輸送分級機構等軟硬體,實現一杏鮑菇分級系統,分辨準確率可達9成。

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