Detektion von Korkporen an Äpfeln mittels Bildverarbeitung und ggf. Maschinellem Lernen

Abstract

Die Arbeit befasst sich mit dem Nachweis von Korkporen auf Äpfeln. Dazu werden verschiedene Ansätze verwendet und miteinander verglichen. Es zeigt sich, dass verschiedene Arten von CNNs den klassischen Bildverarbeitungsmethoden wie Blob-Detektor oder Erkennung lokaler Extrema überlegen sind. Zusätzlich wurden fünf Modelle, Faster R-CNN, RetinaNet, SSD, U-Net und YOLO, verglichen. Es zeigt sich, dass der Datensatz, mit dem die Modelle trainiert wurden, zwar groß genug ist, um Kokrporen auf Äpfeln zu erkennen, aber nicht vielfältig genug. So haben viele Modelle Schwierigkeiten mit unbekannten Situationen, wie z.B. fremden Sorten oder Äpfeln im Hintergrund. Die vielversprechendsten Ergebnisse liefern U-Net und YOLO, da sie im Vergleich zu den anderen Modellen robuster sind. Für SSD hingegen war der Datensatz zu klein, so dass das Modell keine Korkporen erkennen konnte. Basierend auf diesen Ergebnissen ist es möglich, eine hohe Erkennungsrate von Korkporen auf Äpfeln zu erreichen, aber es müssen noch einige Optimierungen vorgenommen werden.

The work deals with the detection of cork pores on apples. Different approaches are used and compared with each other. It is shown that different types of CNNs are superior to classical image processing methods such as blob detector or detection of local extrema. In addition, five models, Faster R-CNN, RetinaNet, SSD, U-Net and YOLO, were compared. It turns out that the data set used to train the models is large enough to recognise cocrpores on apples, but not diverse enough. For example, many models have difficulties with unknown situations, such as foreign varieties or apples in the background. The most promising results are provided by U-Net and YOLO, as they are more robust compared to the other models. For SSD, on the other hand, the data set was too small, so the model could not recognise cork pores. Based on these results, it is possible to achieve a high detection rate of cork pores on apples, but some optimisations still need to be made.