Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания) Шифр издания : 631.362.3-52/Ю 72 Автор(ы) : Юрин А. Н. Заглавие : Создание системы технического зрения с искусственной нейронной сетью для сортировки яблок Коллективы : Национальная академия наук Беларуси, Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства" Место публикации : Механизация и электрификация сельского хозяйства: межведомственный тематический сборник/ Национальная академия наук Беларуси, Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства". - Минск: Беларуская навука, 2024. - Вып. 57. - С. 97-107: табл. (Шифр Ж 119/2024/57) Примечания : Библиогр. в конце ст. УДК : 631.362.3-52 + 004.8 + 634.11.075-021.465 Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): яблоки--плоды--послеуборочная обработка--сортировка--технологические процессы--дефекты--качество--механические повреждения--повреждения--технологические линии--сортировки--машины для послеуборочной обработки--автоматизация--цифровые технологии--технологии--системы технического зрения--компьютеризированные системы--искусственные нейронные сети--экспертные системы--базы данных--информационное обеспечение--машинное обучение--искусственный интеллект--точность--характеристики--идентификация--диагностические методы--беларусь--страны мира--24-25 Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения 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. 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: Национальная академия наук Беларуси; Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства"