整理＝編輯部
種子檢查程序繁瑣且費時費工，為提升種子檢查效率，行政院農業委員會種苗改良繁殖場（以下簡稱種苗場）攜手國立中央大學陳慶瀚教授研究團隊，運用影像辨識結合人工智慧技術（AI）完成「種子數位圖鑑平台」系統，建立69個科別共計447種植物種子外觀數位化影像和外觀特徵資料庫，能快速排除外來混雜種子，將有效守護台灣農業生態安全。
種苗場種子檢查室為政府種子檢查專責單位，每年檢查進出口貿易種子、良種繁殖制度種子與各地縣市政府市售作物種子合計約1500～2000件樣品，可發現約有2～3成的其他作物或雜草種子混雜其中，這些具發芽能力的外來混雜種子一旦逸出於田野中，將快速擴張及野化成為入侵植物，不僅對國內生態造成影響，更是加重日後農作生產的田間防治管理成本。
「種子數位圖鑑平台」系統採用深度學習、機器學習方法
由於外來混雜的種子形態多樣化，檢查人員過去多仰賴種子標本和紙本圖鑑，不但檢查費時且部分種子圖鑑年代久遠，圖片已失真，徒增檢查人員執行檢查工作之困難度。故種苗場與中央大學開發「種子數位圖鑑平台」系統，此系統採用深度學習和機器學習方法建立自動辨識功能，使用者可將未知種子照片上傳至該系統，透過以圖找圖的功能，系統會在1秒內找出外觀最相似的5種種子，再結合系統內建置的種子外觀特徵文字描述，快速辨識出正確的種子，藉以簡化檢查程序和時間。
此外，也可藉由科名、學名及中文名等基本的檢索功能來進行搜尋，完善系統功能以符合使用者的需求。
未來此套系統將開放給農民使用
種苗場期望該系統成為種子守門員的利器，有效提升檢查效率，並於未來可提供於相關種子研究人員、種子業者及農民使用，讓大家一起為我國農業生態安全把關。
使用者可將未知種子照片上傳至該系統，透過以圖找圖的功能，系統會在1秒內找出外觀最相似的5種種子，再結合系統內建置的種子外觀特徵文字描述，快速辨識出正確的種子。（圖片來源：種苗場提供）
審稿編輯：謝承學
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