Creación de una solución de clasificación basada en visión artificial para frutas y verduras: Amazon

Creación de una solución de clasificación basada en visión artificial para frutas y verduras: Amazon

Imagen representativa Crédito de la imagen: ANI


Especialización en comercio electrónico Amazonas el sábado dijo que está construyendo una solución basada en visión por computadora que puede ayudar a clasificar la calidad de las frutas y verduras que se envían a los clientes.

La compañía también planea usar sensores de infrarrojo cercano para detectar atributos como dulzura y madurez.




'' La calidad es uno de los impulsores clave de las decisiones de compra de frutas y verduras, y un factor crítico para lograr la satisfacción del cliente. Hacer que los humanos califiquen la calidad de las frutas y verduras examinando manualmente cada pieza individual de producto: cada tomate o cada cebolla no es escalable a millones de evaluaciones de calidad por día ''. Amazonia India El vicepresidente de aprendizaje automático, Rajeev Rastogi, dijo en el evento de Amazon Smbhav.

Agregó que la compañía está construyendo una solución de clasificación basada en visión por computadora para productos como cebollas y tomates. '' Los análisis de enfoque basados ​​en ML (aprendizaje automático) producen imágenes para detectar defectos como cortes, grietas, daños por presión, etc. y pueden llevar a cabo millones de evaluaciones por día a un costo muy inferior al de cualquier otro método. Planeamos desarrollar una máquina clasificadora y empaquetadora automática basada en cinta transportadora '', dijo.

Agregó que la máquina de empaque gradiente reducirá el costo de clasificación en un 78 por ciento en comparación con la clasificación manual.

`` También planeamos usar sensores de infrarrojo cercano para detectar atributos como la dulzura y la madurez que no pueden detectarse en imágenes RGB capturadas por algoritmos tradicionales de visión por computadora y requieren métodos destructivos como comer la fruta que obviamente no se puede escalar '', dijo. dicho.


Al destacar que existen numerosas aplicaciones de aprendizaje automático en las diferentes verticales comerciales de comercio electrónico de Amazon, Rastogi dijo que la compañía está utilizando ML para recomendar productos a los clientes, pronosticar la demanda futura de productos y mejorar la calidad del catálogo de productos mediante la clasificación de productos y la eliminación de productos duplicados. . 'También estamos aplicando técnicas de aprendizaje automático para clasificar los productos en los resultados de búsqueda, reducir los costos de empaque, mejorar la calidad de la dirección y extraer información sobre el diseño de los productos a partir de las revisiones', agregó.

Rastogi señaló que los usuarios vernáculos en la plataforma han crecido un 175 por ciento interanual, y los usuarios pueden leer más del 98 por ciento de las vistas de productos en sus idiomas regionales.

Amazon.in admite cinco idiomas vernáculos: hindi, kannada, tamil, telugu y malayalam. Explicó que la traducción automática se utiliza para traducir el contenido del producto, como el título, las viñetas y la descripción, del inglés a las lenguas vernáculas.

(Esta historia no ha sido editada por Everysecondcounts-themovie staff y se genera automáticamente a partir de un feed sindicado).