Michigan’de kuşkonmaz ve yaban mersini için hasatta otomasyon: MSU’dan iki yeni makine görüşü projesi

Michigan State University’den (MSU) Yuzhen Lu, kuşkonmazda seçici hasadı otomatikleştirmeyi ve yaban mersininde olgunluk/tahmin süreçlerini hızlandırmayı hedefleyen iki ayrı Ar-Ge çalışması yürütüyor.

Michigan’de kuşkonmaz ve yaban mersini üretimine teknoloji desteği

ABD’nin Michigan eyaletinde özel ürün (specialty crop) üreticileri, özellikle hasat döneminde artan işçilik maliyetleri ve işgücü bulunabilirliği gibi başlıklarla karşı karşıya. Michigan State University (MSU) bünyesinde çalışan tarım mühendisi Yuzhen Lu ise bu baskıyı azaltmaya dönük mekanizasyon ve otomasyon odaklı iki proje üzerinde çalışıyor.

İşgücü maliyeti, mekanizasyon ihtiyacını öne çıkarıyor

Haberde aktarılan bilgilere göre Michigan, çok sayıda farklı tarımsal ürünü aynı anda üreten bir eyalet konumunda. Ancak özel ürünlerde (meyve-sebze, fidanlık bitkileri vb.) üreticilerin önemli bir kısmı, işçilik maliyetlerindeki artış nedeniyle üretim desenini değiştirme ya da sektörden çekilme gibi kararlarla karşılaşabiliyor.

Kuşkonmaz özelinde, MSU Extension paydaşlarıyla yapılan görüşmelerde işçilik giderlerinin toplam üretim maliyetinin yaklaşık %55’ine ulaşabildiği belirtiliyor. Michigan Asparagus Advisory Board yöneticisi Jamie Clover Adams da bu oranın ortalama için gerçekçi olduğunu, bazı işletmelerde daha da yükselebileceğini ifade ediyor.

Kuşkonmazda “seçici hasat” için görüntü destekli mekanizma

Lu’nun kuşkonmaz tarafındaki çalışması, USDA National Institute of Food and Agriculture (USDA NIFA) bünyesindeki Hatch Multistate Research Fund kaynağından sağlanan ve 2024’te 197 bin dolar olarak belirtilen bir destekle yürütülüyor. Projenin 2026’ya kadar fonlandığı aktarılıyor.

Michigan’ın ABD’de kuşkonmaz üretiminde lider olduğu; yıllık hasadın yaklaşık 20 milyon pound seviyesinde bulunduğu bilgisi paylaşılıyor. Kuşkonmazın hızlı büyümesi (sıcak günlerde saatlik büyüme hızının artabildiği) nedeniyle hasadın sık aralıklarla yapılması gerekebiliyor. Bu da işgücü ihtiyacını büyütüyor.

Geliştirilen yaklaşımın odağında, olgunlaşan sürgünleri seçerek toplamak ve henüz hasada hazır olmayan sürgünlere zarar verme riskini azaltmak var. Haberde, sistemin 3D kamera ile çalışacak bir makine görüşü altyapısına dayanacağı; makinenin sıra üzerinde ilerlerken olgunluk durumu ve bazı hedef özelliklere göre (ör. boy/şekil gibi) karar vereceği anlatılıyor.

Çalışmada MSU Horticulture’dan Zachary Hayden da ekipte yer alıyor. Ayrıca, sistemin sahada güvenilir çalışabilmesi için bir veri tabanı/algılama altyapısı (haberde “beyin” benzetmesiyle anılıyor) oluşturulduğu; kuşkonmazın farklı arazi/bitki özelliklerini ayırt etmeye dönük veri biriktirme sürecinin sürdüğü belirtiliyor.

Haberde, kuşkonmaz hasadını otomatikleştirmeye yönelik denemelerin tarihsel olarak eskiye dayandığı; ancak geçmiş prototiplerin pratikte yeterli performansa ulaşamadığı bilgisi de yer alıyor. Lu’nun yaklaşımı, geçmişteki mekanik fikirleri güncel sensör ve yazılım kabiliyetleriyle birleştirerek daha uygulanabilir bir çözüm üretmeyi hedefliyor.

Yaban mersininde mobil makine görüşü: Olgunluk ve sayım için telefon tabanlı yaklaşım

Lu’nun ikinci çalışması yaban mersinine odaklanıyor. Haberde, yine USDA NIFA Hatch Multistate Research Fund kapsamında 2023’te 200 bin dolar destek aldığı ve projenin 2025’e kadar fonlandığı aktarılıyor.

Bu projede hedef, bahçe içinde kullanılabilecek mobil bir makine görüşü sistemi geliştirmek. Yaklaşıma göre üreticiler, bir telefon uygulaması üzerinden bahçedeki bitki örtüsünü (canopy) telefon kamerasıyla tarayarak meyvenin olgunluk durumunu ve sayımını daha hızlı biçimde tahmin edebilecek.

Haberde, üreticilerin pratikte hasat zamanlamasını belirlerken “mavi meyve oranı” gibi görsel göstergelere dayandığı; teknolojisiz yöntemde bunun sahada manuel kontrolle yapıldığı ve zaman aldığı belirtiliyor. Uygulamanın, fotoğraf tabanlı analizle bu süreci daha verimli hale getirmesinin amaçlandığı ifade ediliyor.

Ekipte MSU Horticulture’dan Josh Vander Weide da bulunuyor. Habere göre uygulamaya ilişkin ön sonuçlar içeren bir akademik çalışma yayımlanmış; sonraki aşamada sahada testlerin sürdürülerek aracın üreticilerin kullanımına sunulmasının hedeflendiği aktarılıyor.

Öne çıkan noktalar

• İşgücü baskısı, Michigan’daki özel ürün üreticilerinde mekanizasyon ihtiyacını artırıyor.
• Kuşkonmazda işçilik giderlerinin toplam maliyet içinde yaklaşık %55 seviyesine çıkabildiği aktarılıyor.
• Kuşkonmaz projesi: 197 bin dolar (2024) destek; 2026’ya kadar fon.
• Hedef: 3D kamera ve makine görüşüyle seçici hasat (olgun sürgünü alıp olgun olmayanı korumak).
• Yaban mersini projesi: 200 bin dolar (2023) destek; 2025’e kadar fon.
• Hedef: Telefon uygulamasıyla bahçede olgunluk tespiti ve sayım yaparak hasat kararını desteklemek.
• Her iki çalışma da MSU’nun ilgili birimleri ve araştırma altyapısı içinde yürütülüyor.

Kaynak notu: Bu içerik, MSU/AgBioResearch tarafından yayımlanan haberde yer alan proje bilgileri ve fon tutarları temel alınarak Türkçe ve özgün biçimde özetlenmiştir.