RGB kamera yatırımı bütçe tablosunda küçük bir satır gibi görünebilir. Fakat modelin ne gördüğünü doğrulamak için meyve sınırlarının düzeltilmesi, gerçek ağırlığın tartılması, yeni çeşit ve ışık koşullarında kabul setinin yenilenmesi gerekir. Benim tezim, sera görüntü sisteminin maliyetinin donanım etiketinde değil, güvenilir referans veri ve sürekli bakım işinde oluştuğudur.
Referans veri üretim faaliyetidir
Her maske uzman zamanı, kontrol ve uyuşmazlık çözümü ister. Ağırlık tahmini kurulacaksa görüntü ile tartım aynı meyve kimliğinde ve aynı anda eşleştirilmelidir.
Ucuz ve hızlı etiket, sistematik hata taşıyorsa modelin bütün kullanım ömrüne yayılır. Etiket kalite denetimi ayrıca bütçelenmelidir.
Hata maliyeti uygulamaya göre değişir
Araştırma izleminde kaçırılan bir meyve veri boşluğu yaratır; hasat veya fiyat kararında aynı hata doğrudan gelir kaybına dönüşebilir. Kabul eşiği kullanım amacına göre yazılmalıdır.
Karşı görüş, insan sayımının da pahalı ve hatalı olduğudur. Doğru; doğru karşılaştırma otomasyon ile sıfır maliyet değil, otomasyonun insan denetimi dahil toplam maliyeti ile mevcut sürecin toplam maliyetidir.
Yeniden kalibrasyon sözleşmede yer almalı
Kamera, örtü, çeşit veya yetiştirme sistemi değiştiğinde kimin yeni veri toplayacağı ve modeli kabul edeceği belli olmalıdır. İlk yıl demosu bu yıllık yükü göstermez.
Yatırım geri dönüşü kaç görüntü işlendiğiyle değil; ne kadar uzman zamanı kazandırıldığı, kaç yanlış kararın önlendiği ve kalite kaybının azalıp azalmadığıyla ölçülmelidir.
Temel görüş
Veri ve bakım gideri görünmez bırakılırsa erişilebilir kamera, olduğundan ucuz ve hızlı geri dönen bir yatırım gibi sunulabilir.
Türkiye için ne ifade ediyor?
Türkiye'deki sera işletmeleri satın alma dosyasına etiket kalite kontrolü, referans tartım, yeni çeşit kabulü, veri sahipliği ve yıllık bakım maliyetini eklemelidir.
Başvuru kaynakları
Yazıdaki olgusal çerçeve aşağıdaki kaynaklarla desteklendi; yorumlar köşe yazarına aittir.
