Приложение для Android определяет качество обжарки кофе по фотографии

Ученые из Таиланда разработали приложение для Android, которое на основе нейросети определяет качество обжарки кофейных зерен. Нейросеть была обучена на 4800 снимках кофейных зерен разного уровня обжарки, и теперь определяет качество зерен не хуже чем опытный барист.
Приложение для Android определяет качество обжарки кофе по фотографии

Нейросети неплохо разбираются в кофейных зернах

Кофейные зерна — это семена растения Coffea, которое выращивают в нескольких частях Центральной и Южной Америки, а также в Африке, на Ближнем Востоке и в Азии. Качество и вкус кофе зависят от различных факторов, в том числе от условий, в которых выращиваются растения Coffea, от процессов хранения, обработки и обжаривания кофейных зерен. Определить степень обжарки кофейных зерен человеку не всегда просто, поскольку иногда для этого требуется специальная подготовка или опыт.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Исследователи из Технологического университета Короля Монгкута в Тонбури в Таиланде разработали приложение для смартфона, которое может определить степень обжарки партии кофейных зерен, просто анализируя их изображения. Это приложение, представленное в статье ученых, основано на методах глубокого обучения.

Качество обжарки проверит ИИ

Датасет для глубокого обучения.
Датасет для глубокого обучения.
Технологический университет короля Монгкута в Тонбури
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Модель глубокого обучения основана на сверточной нейронной сети (CNN). Исследователи обучили ее на наборе данных, содержащем изображения кофейных зерен четырех различных сортов. Набор данных содержал в общей сложности 4800 фотографий, по 1200 для каждого сорта.

Метод глубокого обучения исследователей основан на анализе цвета кофейных зерен. Приложение для Android позволяет пользователям быстро определять степень обжарки конкретной партии зерен, просто отправляя их изображение на вход нейросети.

Подход исследователей уже показал многообещающие результаты. Однако их нейросеть не учитывает происхождение кофейных зерен, что также может влиять на их цвет, а это иногда приводит к ошибкам. В своих следующих исследованиях исследователи надеются увеличить точность работы нейросети, но для этого им потребуется более разнообразный набор данных, пишет Techxplore.