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

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 %.