Разработка системы технического зрения технологической линии сортировки плодов яблони на основе искусственной нейронной сети

<p>В данной статье рассмотрен процесс создания обучающей выборки искусственной нейронной сети (в дальнейшем ИНС) системы технического зрения. Обучение ИНС проводилось на основе аннотированных изображений реальных яблок, содержащих описание различных дефектов в виде отдельных полигонов посредством программы LabelMe. На изображении плода размечалось само яблоко и его помологические особенности, такие как цветоложе, плодоножка и лист, а также 10 различных дефектов плодов, каждому из которых присваивалось соответствующее название: сетка, нажим, порез, гниль, парша, градобоина и т. д. Полученные размеченные изображения плодов с дефектами сформировали эталонную обучающую выборку для ИНС. Проверку эффективности работы ИНС осуществляли путем оценки правильности распознавания изображений плодов при сравнивании их с эталонными изображениями. Обучение ИНС каждому из дефектов яблок останавливали при достижении 95 %-ной вероятности правильной оценки дефекта. ИНС, обученную на созданной выборке, использовали в системе технического зрения технологической линии ЛСП-4, обеспечивающей сортировку яблок на три товарных сорта по размеру и дефектам от механических повреждений, болезней и вредителей. Точность сортировки по размеру составила 75,4 %, по наличию дефектов – 73,1 %.</p>

Аграрная наука Евро-Северо-Востока

классификация

дефект

лист

плодоножка

чашелистик

парша

градобоина

нажим

гниль

распознавание

В данной статье рассмотрен процесс создания обучающей выборки искусственной нейронной сети (в дальнейшем ИНС) системы технического зрения. Обучение ИНС проводилось на основ...

Разработка системы технического зрения технологической линии сортировки плодов яблони на основе искусственной нейронной сети

Authors

Казакевич П.П.

Комлач Д.И.

Юрин А.Н.

We recommend that you study