AI कैमरा Yield EyeQ: कटाई में दाना नुकसान घटे, उपज बढ़े

कटाई के दिन किसान अक्सर एक ही बात कहते हैं: “फसल तो अच्छी है, पर मशीन के पीछे-पीछे दाने क्यों छूट रहे हैं?” सच यह है कि कटाई के दौरान होने वाला दाना नुकसान (grain loss) कई बार इतनी चुपचाप बढ़ता है कि खेत में खड़े होकर भी अंदाज़ा नहीं लगता—जब तक ट्रॉली भरकर मंडी न पहुंच जाए।

AGRITECHNICA 2025 में Geringhoff ने इसी दर्द-बिंदु पर सीधा वार किया: Yield EyeQ, एक कैमरा-आधारित AI सिस्टम जो कंबाइन/हैडर के आसपास हो रहे दाना नुकसान को माप कर दिखाता है, ताकि किसान सेटिंग्स को तुरंत सुधार सकें। इसे 2025 का Silver Innovation Award भी मिला—और ईमानदारी से कहूं तो ऐसे अवार्ड तब मायने रखते हैं जब तकनीक जमीन पर पैसा बचाए और उपज बढ़ाए।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” का हिस्सा है। यहां मैं सिर्फ खबर नहीं दोहराऊंगा—मैं बताऊंगा कि AI आधारित grain loss measurement आपके खेत के संदर्भ में क्या बदलता है, कैसे अपनाना चाहिए, और किन गलतियों से ROI डूब जाता है।

कटाई में दाना नुकसान: पैसा वहीं गिरता है जहां आप देख नहीं पाते

कटाई के समय 1–2% अतिरिक्त नुकसान भी बड़े रकबे पर बड़ी रकम बन जाता है। समस्या यह नहीं कि किसान या ऑपरेटर “सेटिंग्स नहीं जानते”; समस्या यह है कि फीडबैक रियल-टाइम में नहीं मिलता।

कंबाइन सेटिंग्स (रोटर/थ्रेशिंग, फैन स्पीड, सिव ओपनिंग, ग्राउंड स्पीड) का सही संयोजन फसल की:

• नमी (moisture)
• किस्म/दाने की भंगुरता
• भूसा/स्ट्रॉ की मात्रा
• खरपतवार/हरे हिस्से
• लोजिंग (गिरी हुई फसल)

…के साथ बदलता रहता है। पर परंपरागत तरीका अक्सर “अंदाज़े” और “पीछे उतरकर देखने” पर चलता है। AI कैमरा सिस्टम का फायदा यही है कि वह नुकसान को “दिखाता” है—यानी बहस कम, निर्णय तेज।

किसान की नजर vs कैमरे की नजर

मैंने कई बार देखा है कि ऑपरेटर पीछे देखकर कहता है “ठीक चल रहा है”, लेकिन हल्की धूप, मिट्टी का रंग, या भूसे की परत दानों को छिपा देती है। कैमरा-आधारित AI सिस्टम का बड़ा लाभ यह है कि वह:

• लगातार देखता है (थकता नहीं)
• एक जैसे मानक से मापता है
• बदलाव होते ही संकेत देता है

स्मार्ट खेती में AI का यही मूल सिद्धांत है: अनुभव + डेटा।

Yield EyeQ क्या करता है और AI यहां कैसे काम करता है?

Yield EyeQ मूल रूप से एक कंप्यूटर विज़न (Computer Vision) सिस्टम है जो कैमरे के जरिए दानों की उपस्थिति/आवृत्ति/पैटर्न पहचानकर grain loss का अनुमान देता है। खबर के अनुसार यह “grain loss मापने” पर केंद्रित है ताकि किसान सेटिंग्स optimize कर सकें और yield maximize हो।

AI का “काम” तीन चरणों में समझिए

1. कैमरा इमेज कैप्चर: मशीन के उस हिस्से को देखना जहां नुकसान दिखाई देता/हो सकता है।
2. AI पहचान (Detection/Segmentation): इमेज में दाना बनाम भूसा/धूल/कचरा अलग करना।
3. Loss इंडिकेटर/मैट्रिक्स: ऑपरेटर को actionable संकेत—कहां बढ़ रहा है, कब बढ़ रहा है, किस सेटिंग बदलाव से कम हो रहा है।

“कटाई में AI का सबसे बड़ा फायदा भविष्य बताना नहीं, अभी हो रही गलती पकड़ना है।”

“पुराने सेंसर” और AI कैमरे में फर्क

कई सिस्टम कंपन/फ्लो/इम्पैक्ट जैसे संकेतों से loss अनुमान लगाते हैं। कैमरा-आधारित AI की ताकत यह है कि वह सीधे दृश्य प्रमाण पर चलता है। इसका मतलब यह नहीं कि यह हमेशा परफेक्ट होगा—धूल, कम रोशनी, बहुत ज्यादा भूसा, या दाने की चमक/रंग जैसी चीजें चुनौती बन सकती हैं—पर सही कैलिब्रेशन और साफ ऑपरेशन से यह व्यावहारिक रूप से बहुत उपयोगी बन जाता है।

XtremeFlex Draper और “कटाई की स्थिरता” का असली अर्थ

RSS में Geringhoff के XtremeFlex draper का भी उल्लेख है। बहुत किसान इसे सिर्फ “एक नया हैडर” समझते हैं, लेकिन AI संदर्भ में इसका एक सीधा कनेक्शन है: feeding consistency.

AI हो या मानव—दोनों के लिए “स्थिर इनपुट” फैसले आसान करता है। Draper हेडर आमतौर पर:

• फसल को स्मूथ तरीके से फीड करता है
• झटके/लहर (slug feeding) घटाता है
• कटाई की ऊंचाई और फ्लेक्स से जमीन के कॉन्टूर पर बेहतर चलता है

नतीजा? कंबाइन के अंदर थ्रेशिंग/सेपरेशन स्थिर रहती है, जिससे loss नियंत्रण आसान होता है। यानी Yield EyeQ जैसा AI टूल तब और प्रभावी बनता है जब मशीन का मैकेनिकल हिस्सा “डेटा के लिए साफ सिग्नल” दे।

किसान और कस्टम हार्वेस्टर के लिए व्यावहारिक इस्तेमाल (खेत स्तर पर)

Yield EyeQ जैसी तकनीक का सही फायदा लेने के लिए “इंस्टॉल करके छोड़ देना” पर्याप्त नहीं। नीचे एक फील्ड-रेडी प्लेबुक है जो मैंने अलग-अलग प्रिसिशन टूल्स के साथ काम करते हुए प्रभावी पाई है।

1) 30 मिनट का बेसलाइन टेस्ट (पहले दिन)

कटाई शुरू करते समय 2–3 राउंड में यह करें:

• एक निश्चित ग्राउंड स्पीड पर चलाएं
• loss reading/इंडिकेटर नोट करें
• फिर केवल एक सेटिंग बदलें (जैसे फैन +50 RPM या सिव थोड़ा)
• दोबारा loss देखें

नियम: एक बार में कई सेटिंग बदलेंगे तो कारण समझ नहीं आएगा।

2) “सीजनल” संदर्भ: दिसंबर 2025 में यह क्यों खास है?

दिसंबर में कई जगह:

• देर से कटाई/असमान नमी
• सुबह कोहरा/ओस
• दिन में तेज सूखापन

ऐसे में loss पैटर्न दिन में बदलता रहता है। AI कैमरा सिस्टम दिन के हिसाब से ऑपरेटर को जल्दी एडजस्ट करने में मदद कर सकता है—खासकर जब कस्टम हार्वेस्टिंग में अलग-अलग खेतों में जाना पड़ता है।

3) ऑपरेटर ट्रेनिंग: 3 संकेत तय कर दें

किसी भी AI-based precision farming सिस्टम के साथ सबसे बड़ी जीत होती है मानक निर्णय नियम बनाना। उदाहरण:

• अगर loss इंडिकेटर X से ऊपर जाए → ग्राउंड स्पीड 0.5 किमी/घंटा घटाओ
• अगर loss बढ़े और नमीयुक्त भूसा दिखे → फैन/सिव कॉम्बिनेशन जांचो
• अगर loss अचानक स्पाइक करे → फीडिंग स्लग/हेडर ऊंचाई देखो

यह छोटे नियम एक टीम को “एक जैसी क्वालिटी” देने में मदद करते हैं।

4) डेटा को रोज़ 5 मिनट में ‘काम का’ बनाइए

अगर सिस्टम लॉग/हिस्ट्री देता है, तो दिन के अंत में:

• किस समय loss ज्यादा था?
• किस खेत/किस्म में ज्यादा था?
• किस सेटिंग बदलाव से सबसे तेज सुधार हुआ?

अगले दिन की शुरुआत आप अंदाज़े से नहीं, कल के डेटा से करेंगे। यही स्मार्ट खेती में AI का असली ROI है।

ROI की सच्ची गणना: “उपज बढ़ी” से आगे सोचिए

कई लोग AI टूल्स को सिर्फ yield बढ़ाने के नजरिए से देखते हैं, लेकिन मैंने पाया है कि चार जगह पैसा बनता है:

1. दाना नुकसान कम: सीधे-सीधे बिक्री योग्य उपज बढ़ती है।
2. फ्यूल और समय बचत: सही सेटिंग मिलने पर बार-बार रुकना/रीवर्क घटता है।
3. ग्रेन क्वालिटी: ओवर-थ्रेशिंग/क्रैक्ड ग्रेन कम हो सकता है (फसल पर निर्भर)।
4. ऑपरेटर निर्भरता घटती है: नए ऑपरेटर भी जल्दी “ठीक स्तर” पर आ जाते हैं।

“AI आपको एक्सपर्ट ऑपरेटर नहीं बनाता; AI आपको एक्सपर्ट जैसी लगातार परफॉर्मेंस दिलाता है।”

अपनाने से पहले 7 सवाल (जो ज्यादातर लोग नहीं पूछते)

Yield EyeQ या किसी भी AI कैमरा आधारित कृषि तकनीक को खरीदने/ट्रायल करने से पहले यह चेकलिस्ट रखें:

1. क्या यह किन फसलों (गेहूं, सोयाबीन, मक्का आदि) में काम करने के लिए ट्रेन/ट्यून है?
2. धूल/कम रोशनी में परफॉर्मेंस कैसी रहती है?
3. क्या यह रीयल-टाइम अलर्ट देता है या सिर्फ रिपोर्ट?
4. कैलिब्रेशन कितना समय लेता है?
5. ऑपरेटर UI (स्क्रीन) सरल है या “बहुत इंजीनियरिंग” है?
6. डेटा किसके पास रहेगा—आपके पास, डीलर के पास, या क्लाउड में?
7. सर्विस/मेंटेनेंस: कैमरा साफ रखने और हार्डवेयर सपोर्ट की व्यवस्था?

इन सवालों के जवाब आपको “टेक डेमो” से ज्यादा, “टेक रियलिटी” के करीब ले जाएंगे।

स्मार्ट खेती में अगला कदम: कटाई डेटा को उपज पूर्वानुमान से जोड़ना

हमारी सीरीज़ का बड़ा थीम है: AI फसल निगरानी, उपज पूर्वानुमान और सटीक खेती। Yield EyeQ जैसा सिस्टम कटाई के दौरान loss मापता है—और यही डेटा आगे चलकर:

• yield maps की विश्वसनीयता बढ़ाने
• किस खेत/ब्लॉक में मशीन सेटिंग्स का प्रभाव ज्यादा है समझने
• अगले सीजन के लिए varietal/इनपुट फैसले बेहतर करने

…में काम आ सकता है। यानी यह सिर्फ “आज की कटाई” नहीं, अगले साल की योजना भी है।

अगला कदम: अगर आप ट्रायल करना चाहें तो क्या करें?

अगर आप किसान हैं, या कस्टम हार्वेस्टर/एफपीओ/एग्री-एंटरप्राइज चलाते हैं, तो शुरुआत ऐसे करें:

1. एक फसल/एक मशीन पर 7 दिन का पायलट
2. पहले से तय करें: किस मीट्रिक में सुधार चाहिए (loss %, समय, क्वालिटी)
3. ऑपरेटर के लिए 1-पेज “निर्णय नियम” बनाएं
4. हर दिन 5 मिनट का रिव्यू

मेरे हिसाब से AI का सही मूल्य तभी दिखता है जब आप उसे “वर्कफ़्लो” में बैठाते हैं—सिर्फ स्क्रीन पर नहीं।

कटाई के समय दाना नुकसान रोकना सबसे तेज पैसा-बचत कदमों में से एक है। सवाल यह नहीं कि AI आएगा या नहीं; सवाल यह है कि क्या आप इसे इतने व्यावहारिक तरीके से अपनाएंगे कि अगले सीजन में यह आपकी आदत बन जाए?