劉連全免費贊助了學生桃子,，并在當時成熟的鐵桃里,，按照大小、顏色,、品相分了3類,，代表不同價位的大桃。學生為這些大桃重復拍照,，得到6400張三類大桃的照片數(shù)據(jù),，再放入機器，利用PaddlePaddle提供的分類模型進行訓練,。學生睡覺的時候,，機器還在認桃子。不過,，只用了24小時,，機器就能識別出鐵桃里的大中小，準確率達到90%,。

　　機器學會識別桃子了,，剩下的機械部分就相對容易了。周忠祥和同學一起,，用紙盒子糊暗盒,，用塑料袋剪擋簾，用飲料瓶蓋做推手,，再加上學校里提供的材料,，做出了一個簡陋的樣機，搬到了劉連全的桃林里測試,。

　　“比我雇的人選得快，不過比我嘛,，還差一點,。”劉連全評價說,。他已經(jīng)種了40年桃子,。家里的30多畝桃園，種了20多個品種的大桃,。他看一眼就知道是什么品種,，手一掂就知道斤兩。因為年紀大了，身體吃不消,，近些年劉連全每年都要雇4,、5個人摘桃，工錢近3萬元,，但經(jīng)驗不足的新手桃子分得并不理想,。

　　現(xiàn)在有了這臺分桃器，劉連全覺得省事多了,，“把桃子倒進去,，機器就給分好了。以后有沒有機器人摘桃啊,，讓我們農(nóng)民更方便,？”圍觀的桃農(nóng)們也很興奮，“蘋果能分不,？”“西瓜能分不,？”“李子呢？”

　　“理論上來說,，只要有足夠的訓練圖像,，大到一個瓜，小到一粒米,，機器都能識別分類,。”周忠祥解釋說,，“只是要根據(jù)不同品種,，建立不同的識別，模型,，進行訓練,。”西蒙還期待這次的研究成果能夠引入自己的家鄉(xiāng)非洲,，實現(xiàn)牛油果,、芒果等更多品類果蔬的智能分揀。

　　“這項技術(shù)只是一個引子,，幫助農(nóng)業(yè)實現(xiàn)人工智能,。”劉雪峰說,，為了更好地幫助農(nóng)民,，幾個學生“碼農(nóng)”已將大桃分揀機的所有方案和源代碼分享到了GitHub開源社區(qū)，“我們希望有更多人去迭代這些代碼,，不斷提升方案品質(zhì),，也希望有更專業(yè)的農(nóng)機廠家介入,，批量生產(chǎn)出效率更高、更好用的蔬果分揀機,?！保ń?jīng)濟日報-中國經(jīng)濟網(wǎng) 佘穎）