我国稻米加工背后的故事
中国是水稻的故乡，稻米是国人传统主粮之一，其产量约占全国粮食总产量31%，然而我国每年在稻米加工环节的损失量达到惊人的59亿斤。除却加工造成的巨大浪费，过度加工导致的健康危害同样需要引起重视，一是可能造成养分流失，二是易丧失膳食纤维，最终导致人们营养失衡。传统稻米加工环节存在以下痛点：
（1）检测数据不准确。绝大部分加工企业凭借人工巡检实现碾米工艺、设备性能和操作管理水平等指标，普遍会出现工艺不合理、设备不合适、流量不平衡、砻碾设备技术参数不当、高温（湿）差、撞击以及操作不当等现象，从而造成加工浪费。
（2）工艺调整不及时。当前，最严谨的检测，仅2小时检测一次，每次检测时间不少于10分钟，而稻米加工以每小时5~25吨的流速推进，检测速度远跟不上加工生产速度。同时，检测样本量小，数据具有很大的随机性，检测结果无法在加工过程中作为评价依据使用。
（3）加工精度依赖技术工人的经验。在加工不同大小稻米时未进行分离处理，特别是特小或特大稻谷，包括砻谷机、谷糙分离机、碾米机、抛光机等设备加工精度达不到要求，摩擦碾白时压力大小不系统，产生极大的浪费。
一套主打水稻适度加工的智能化解决方案
针对上述问题，哈尔滨工程大学昇智识米团队以昇腾Atlas系列产品为核心计算设备，创新性地提出了基于昇腾算力及CANN的水稻适度加工智能化解决方案。方案的整体架构由设备端、边缘端及云端三部分组成。在靠近数据源头的地方使用Atlas200边缘计算来提供强实时、高效率的数据处理服务；通过边云协同机制进一步实现编排调度、资源管理，从而为无所不在的计算提供高效、稳定、安全的算力支撑。该方案实现了对稻米加工品质的实时精准检测以及产线加工工艺参数自整定，从而减少稻米加工浪费，保障国家粮食安全。
昇智识米团队依靠这一成果，斩获2022年“互联网+”大学生创新创业大赛产业赛道银奖。团队指导老师、哈尔滨工程大学智能科学与工程学院李冰教授表示：“该项目创新点主要包括基于昇腾AI完成复杂场景下的小目标分割检测技术，实现了在加工过程中稻米品质的实时精准检测。同时通过构建大数据分析系统，完成稻米加工工艺参数自整定。”
获奖团队
从实验室样机到方案落地，黎明的曙光就在前方
昇智识米团队负责人、哈工程在读博士生刘斌介绍说：“我们在研发过程中遇到的困难相当多，印象最深刻的就是模型的移植及算子开发。例如我们想要检测大米的胚芽，胚芽在整个图像中就占几十个像素，不同胚芽之间还非常相似，检测起来非常困难，现有的检测模型精度达不到要求，我们就自己搭建了针对稻米的分割模型。为了适配昇腾AI基础软硬件平台，我们需要将原有框架移植到全场景AI框架昇思MindSpore上，操作函数移植过程也都比较顺利。遇到问题的时候，我们就在昇腾社区寻求解答，逐行对代码进行调试，最终保证了模型高效稳定地运行。”
针对“互联网+”大赛，华为也为参赛队伍提供了充足的云资源代金券，在云端使用昇腾AI硬件进行模型的多卡训练，大大加快了模型的训练时间，在模型部署阶段，华为提供了Atlas200DK开发者套件，在模型移植后，团队需要把端侧数据实时图像数据传到小站边缘侧，华为的资源和技术支持保障了传输的精度和速度。在开发过程中，团队会在昇腾论坛寻求技术帮助，那里不仅有新手教程，还有昇腾开发者在论坛上分享技术博客，这些教程和经验分享也为团队免去了一些不必要的尝试，保证了后期模型调优和算子开发的顺利进行。
团队项目讨论会
团队负责人表示，在未来，他们将不断优化水稻适度加工的智能化解决方案，也会继续保持与昇腾AI团队的紧密合作，依托教育部与华为携手共建的“教育部-华为”产教融合协同育人基地，让更多的学生参与到昇腾AI基础软硬件平台的使用当中，推动昇腾AI产业向更加广阔的领域发展。
