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智慧咖啡豆分類機

為了解決小米藍牙音箱的問題，作者鄭明昌 這樣論述：

在當今生活人手一杯咖啡的時代，人們對咖啡的品質越來越注重，因此想要喝到一杯好喝的咖啡，必須從生咖啡豆開始嚴格的把關，杯中只要有一顆瑕疵的咖啡豆，就會大大影響口感。因此生咖啡豆在烘培之前必須經過篩選剔除瑕疵咖啡豆才能提高咖啡豆品質，以往都是由咖啡農花費大量的人力挑選瑕疵豆，賣到咖啡店後，有些老闆還會再一次挑選生咖啡豆後才進行烘培，過程會花費大量的人力資源。而如今現有的咖啡豆分類機，是透過影像處理技術，利用顏色、大小與形狀作辨識(咖啡豆光選機)依據，考慮的特徵較少(蟲蛀豆特偵較少，不容易辨識)，挑選結果不盡理想，最終還是需要經過人工第二次的篩選。而近期人工智慧技術開始了第三次的起飛，在辨

識圖像功能方面，人工智慧的效能甚至超越人類。因此本論文規劃利用人工智慧深度學習技術，訓練出咖啡豆分類模型，規劃將生咖啡豆分成四類:圓豆(公豆)、良豆(母豆)、堪用豆(貝殼豆、破碎豆、畸形豆)、瑕疵豆(蟲蛀豆、發霉豆)，最後與分類硬體機械結合，進行咖啡豆分類整合測試。本論文主要目標為降低挑選咖啡豆的人力成本，提高咖啡豆分類篩選的精確度，提高咖啡豆的經濟價值。 本論文基於人工智慧深度學習技術，利用Tensorflow為基底的高階語言Keras套件來建立深度學習的類神經網路架構，規劃使用電腦視覺中的物件偵測分類神經網路架構YOLO v3，實現偵測物件位置與類別，達成咖啡豆分類的效果。在資料集製

作階段，每類咖啡豆各蒐集500張照片，7類共蒐集3,500張有標記類別的圖片作為訓練之用。在硬體方面，因為咖啡豆有上、下兩面，因此使用透明輸送帶運送咖啡豆，並選用兩顆工業攝影機做上、下兩面咖啡豆的影像擷取，訓練完成的辨識引擎再與分類硬體機構整合，完成生咖啡豆分類之功能，並在硬體上將7種類別的生咖啡豆種類歸納為公豆、母豆、堪用豆與瑕疵豆4類。 本論文製作之流程，第一階段尋找適合的攝影設備與硬體設備，並用兩顆CMOS工業攝影機擷取咖啡豆上下兩面的影像；第二階段建立適用於咖啡豆偵測與分類的神經網路模型，運用GPU做加速訓練，並使用測試資料在電腦上進行靜態測試；第三階段設計自動化蒐集資料集機制與

製作訓練計畫，完成3,500張有含有標記的資料蒐集；第四階段將訓練完成的物件偵測分類模型與硬體整合；第五階段準備一批不在訓練資料集的咖啡豆做整合測試，最終要能成功分類出圓豆(公豆)、良豆(母豆)、堪用豆(貝殼豆、破碎豆，畸形豆)、瑕疵豆(蟲蛀豆、發霉豆...)，經測試分析後生咖啡豆辨識準確率到達90%以上。