最近，家住北京市平谷区的桃农刘连全嘴角常带笑意：不仅桃子喜获丰收，而且还收获了一台智能大桃分拣机，“我第一次看到仪器时，就对它抱有很大期望。”

刘连全已有40年的种桃经验了。如今，他和老伴共同打理着自家的30亩果田。刘连全口中的分拣机是由北京工业大学4名自动化专业的大学生制造的，他们将自动化技术与AI（人工智能）深度学习结合起来，用分拣机帮助果农解决了人力挑拣的难题。“分拣机是件好事，成功后，果农的收入提高，缓解我们好多压力。”刘连全说。

平谷大桃用上AI技术

桃子从采摘到分装上车，要经过解袋、挑拣及分装三道工序。采购商们按大、中、小三类标准，以不同的价格从果农手中收走桃子。

“从采摘到末尾，是10天的期限，每年都得找四五个雇工帮忙选桃。”他算了算，每年光挑拣桃子的人工成本就得近3万元。

今年暑假，北京工业大学自动化专业的周忠祥、刘雪峰等4名同学去平谷桃园游玩时，关注到桃子的挑选问题。“我们发现整个桃子分类过程都依赖人工，需要投入大量资金，就觉得这个过程有待优化。”4人开始尝试制作智能分拣机。

两个月后，第一台智能大桃分拣机摆在了刘连全面前，“分拣机准确率和可靠性虽达不到人工80％的精准率，但省去不少财力物力。”

从实验室走向果园

这台分拣机包括传送带、推拉装置、电路控制系统及大桃品相识别系统4个部分。每一个桃从开始到分拣结束，需要经过拍摄、识别、分拣三个流程。

在实际挑桃过程中，传送带上的每个大桃都将进入“暗箱”，暗箱内有摄像机捕捉拍摄，最终将图像返回识别系统，进行识别分类。识别系统将最终指令发送到终端，一个个由气缸推动的助推器适时地将桃推倒，落入依次排列好的分拣框内。整个过程构成一个循环，机器在以后的训练中会不断地累积新的图片数据，进行深度学习，以提高自身的分辨率。

周忠祥还记得，分拣机的实验过程并不顺利。周忠祥本想用电磁推拉杆作为分桃控制器，但是接上电，给了信号，第一个桃子就被打碎了。“大家团坐一块乐了好半天，我们不仅分拣了桃子，还能直接把桃子做成罐头了。”

之后，他们团队仔细比较了几类推动装置的适用性，最终选用了气动结构。“这一思想来自机器人的气动手臂，而且力量合适，因此，我们根据桃子的情况购买了一个简易的气动装置并进行控制”。

而分拣桃子，识别大小是关键。联想到百度的人脸识别技术，周忠祥决定尝试用图像识别做“桃脸识别”。他通过百度深度学习开源平台paddlepaddle提供的分类模型，建立了大桃识别系统。

智能系统在学习了分类后的6400张大桃照片后，依据桃子的大小、颜色分布等不同图片信息，构建桃子特征模型库，形成机器自身的分类逻辑。机器学习的过程，首先经过人工分类，按果农分出的三个等级给桃子录取照片；其次，将编号一、编号二、编号三的分类号录入系统构建模型库，最后分拣机就依据图像识别技术，对每个经过“暗箱”的桃进行拍照匹配。在颜色方面，按照果农实际经验的一般分类法，大桃分为阳面和阴面，阳面受光照较多，桃皮呈红色，如果红色面积占比超过百分之八十就能算好桃了。识别系统在后期会通过持续的深度学习，不断接近果农的实际经验，最终能够像经验丰富的桃农一样进行比对，然后得到分类的结果。

“现在这台机器制作费用在6000元至7000元左右，未来将在不影响功能的情况下控制成本、优化研发。”周忠祥并没有急着把智能大桃分拣机推向市场，而是把源代码投入了开源平台，他们希望有更多的人参与进来，完善分拣机，争取将分拣机技术普及开来。