Improvements and Evaluation of an In-Field Bin Filler for Apple Bruising and Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Automatic bin filling is needed for apple harvest and in-field sorting. A commercially viable bin filler for in-field use should be simple, compact, low in cost, and be able to distribute apples evenly in the bin without causing bruising damage. An innovative bin filling technology was developed for incorporation with the new apple harvest and in-field sorting machine recently developed by our group. Field tests of the first version of the bin filler in the 2016 harvest season showed relatively high bruising rates and uneven fruit distributions. Subsequently, a second version of the bin filler was developed with several major improvements. A new pair of foam rollers for better control of apples exiting the sorting system and avoiding fruit collisions during free falling was added below the sorter. An improved pinwheel with nine longer soft pads, instead of four short pads as in the original version, was installed for better fruit distribution. Foam guides, attached to the long pads, reduced the rolling speed of fruit from the pads into the bin. Field tests conducted in the 2017 harvest season showed that the second, improved version of the bin filler achieved superior performance in reducing bruise damage, with 99% of ‘Gala’ apples and 98% ‘Blondee’ of apples graded Extra Fancy. Furthermore, a depth imaging method, using a Kinect-v2 camera, was proposed to quantitatively compare the performance of the two bin fillers for distribution of fruit in the bin under uniform and non-uniform feeding conditions. Analysis of the fruit height data showed that the apple distributions were not significantly affected by feeding method for both bin fillers. Overall, the second version of the bin filler resulted in better distributions of apples in the bin, compared to the first version, and uneven distributions mainly occurred in the corners of the bin, which could not be reached by the bin filler’s pinwheel. The improved bin filler meets the requirements for apple harvest and in-field sorting, and it has potential for use with other harvest platforms. Keywords: 3D imaging, Apple, Bin filling, Bruising, Harvest, Sorting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».