• Methods: 1. Data Collection
  • 2. Image Processing
  • 3. Model Training
  • 2. Consistency
    		•

    Implementation Challenges




    Download 15,56 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet425/693
    Sana13.05.2024
    Hajmi15,56 Mb.
    #228860
    1   ...   421   422   423   424   425   426   427   428   ...   693
    Bog'liq
    Тўплам

    Implementation Challenges
    While AI offers promising solutions, its implementation isn't without challenges: 
    - Dataset Creation : A comprehensive dataset, consisting of images of various cocoons, is 
    vital. The quality of AI's separation process depends on the breadth and depth of this dataset. 
    - Integration with Existing Systems : Many sericulture operations may still rely on traditional 
    methods. Integrating modern AI-driven solutions can require significant overhauls. 
    - Costs : Initial setup, including training the AI model and integrating it into existing systems, 
    can be expensive. However, the long-term benefits in terms of efficiency and quality often justify 
    the costs. 
    Methods:  
     1. Data Collection : 
    The first step towards AI-driven cocoon separation is data collection. High-resolution images 
    of various cocoons, both good and defective, are collected. Each image is labeled, marking the 
    position and quality of the cocoon. 
    2. Image Processing : 
    Using techniques like convolutional neural networks (CNN), these images are processed. 
    CNNs, a type of deep learning algorithm, excel at image recognition tasks. They can identify intricate 
    patterns and differences that might be overlooked by the human eye. 
    3. Model Training : 
    Using the labeled dataset, the AI model is trained to distinguish between different cocoon 
    qualities. The more data the model is exposed to, the better its accuracy. 
    Benefits : 
    1. Efficiency : 

    Namangan Institute of Engineering and Technology 
    nammti.uz 
    10.25.2023
    Pg.395 
    AI can process and categorize cocoons at a much faster rate than manual methods, leading to 
    increased production. 
    2. Consistency : 
    With AI, each cocoon is judged based on the same set criteria, ensuring uniformity in the 
    separation process. 

    Download 15,56 Mb.
    1   ...   421   422   423   424   425   426   427   428   ...   693




    Download 15,56 Mb.
    Pdf ko'rish