Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : Автор(ы) : Казакевич, Петр Петрович, Юрин А. Н., Микульский В. В., Прокопович Г. А., Ходасевич Л. А. Заглавие : Применение искусственной нейронной сети для идентификации качества яблок при сортировке Место публикации : Агропанорама: научно-технический журнал для работников агропромышленного комплекса/ Учреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет", ООО "С.И.-Альфтек Индастрис". - Минск, 2023. - № 3(157). - С. 31-38: табл. - ISSN 2078-7138 (Шифр 980610010656/2023/3). - ISSN 2078-7138 Примечания : Библиогр. в конце ст. УДК : 634.11.075-021.465 + 631.362.3-52 + 004.93 Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): яблоки--плоды--послеуборочная обработка--сортировка--фасование--технологические процессы--дефекты--качество--повреждения--механические повреждения--визуальная оценка--оценка--автоматизация--технологические линии--автоматические линии--системы технического зрения--компьютеризированные системы--видеотехника--распознавание образов--искусственные нейронные сети--экспертные системы--эффективность--23-34 Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети (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. Проверка эффективности работы ИНС осуществлялась путем оценки правильности распознавания изображений плодов при сравнивании их с эталонными изображениями. Обучение ИНС каждому из дефектов яблок останавливалось при достижении 95 % вероятности правильной оценки дефекта. ИНС, обученная на созданной обучающей выборке, использована 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 %, а по наличию дефектов - 73,1 %. Доп.точки доступа: Казакевич, Петр Петрович (член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси ; род. 1955); Юрин, А. Н.; Микульский, В. В.; Прокопович, Г. А.; Ходасевич, Л. А.