АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЯБЛОКО ЦИФРОВЫМ МЕТОДОМ
DOI:
https://doi.org/10.37884/1-2024/28Ключевые слова:
яблоко, алгоритм, программа, диаметр, высота, площадь, точность, производительность, установка.Аннотация
Данная статья посвящена исследованию, направленному на разработку и тщательный анализ алгоритма и программного обеспечения для автоматического определения параметров яблок, основываясь на анализе их изображений с использованием компьютерного зрения. Методика, изложенная в статье, базируется на анализе изображений яблок с применением библиотеки компьютерного зрения OpenCV, реализованной на языке программирования Python. Разработанный алгоритм позволяет автоматически определять ряд ключевых характеристик яблок, включая их диаметр, высоту, площадь, процент красного окраса на поверхности и выявление возможных внешних дефектов. В рамках исследования осуществлен анализ качественных характеристик яблок на основе их внешних параметров. Это позволило разработать специализированные процедуры для автоматизированного определения данных параметров с использованием анализа изображений. В процессе проверки эффективности методики были проведены эксперименты, в которых сравнивались результаты, полученные традиционными методами измерения с результатами, полученными на основе автоматизированной цифровой установки. Полученные в ходе исследования результаты подтвердили практическое совпадение значений диаметра и высоты плода, измеренных штангенциркулем и определенных с помощью разработанной программы. Кроме того, разработанный алгоритм и программа позволяют определять не только базовые параметры яблок, но и проводить анализ площади сечения и процента красного окраса на их поверхности. В итоге, разработанный метод позволяет значительно ускорить процесс определения параметров яблок по сравнению с традиционными ручными методами, что было доказано результатами экспериментов.
Библиографические ссылки
Near-Infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. Ed. by Y. Ozaki, W. Fr. Mc Clure, A. A. Christy, John Wiley and sons Inc., New Jersey, 2007.
Roberts C.A., J Workman, J.B. Reeves ІІІ, Near-Infrared Spectroscopy in Agriculture, IM Publications, UK, 2004.
Bhatt, A.K., Pant, D., 2015. Automatic apple grading model development based on back propagation neural network and machine vision, and its performance evaluation. AI & Soc. 30 (1), 45–56
M.M. Sofu , O. Erb, M.C. Kayacan , B. Cetisi. 2016. Design of an automatic apple sorting system using machine vision. Computers and Electronics in Agriculture 127 (2016) 395–405
Anand Kumar Pothula a, Zhao Zhang b, Renfu Lu c, Evaluation of a new apple in-field sorting system for fruit singulation, rotation and imaging Computers and Electronics in Agriculture 208 (2023) 107789 https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107789.
Payman Moallem a,b,*, Alireza Serajoddin c, Hossein Pourghassem d,c Computer vision-based apple grading for golden delicious apples based on surface features Information processing in agriculture 4 (2017) 33–40 https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.003.
Жиркова А.А., Балабанов П.В., Дивин А.Г., Егоров А.С., Макарова В.С. Система оптического контроля качества яблок / А.А. Жиркова, П.В. Балабанов, А.Г. Дивин, А.С. Егоров, В.С. Макарова [Текст] // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». — Пенза, 2021. — С. 20-23.
Балабанов П.В., Жиркова А.А., Дивин А.Г., Егоров А.С., Мищенко С.В., Шишкина Г.В. Информационно-измерительная система для управления процессом сортировки овощей и фруктов [Текст] / П. В. Балабанов, А.А. Жиркова, А.Г. Дивин, А.С. Егоров, С.В. Мищенко, Г.В. Шишкина // Вестник Тамбовского государственного технического университета. — 2022. — № 28 (4). — С. 526-533.
Родиков, С. А. Анализ цветности кожицы яблок и содержание а них хлорофилла / С. А. Родиков [Текст] // Материалы научн.-практ. конференции. — Мичуринск: Изд-во Мичуринского ГАУ, 2022. — С. 106-107.
Alikhanov J, Stanislav M. Penchev, Tsvetelina D. Georgieva., Moldazhanov A., Plamen I. Daskalov. An indirect approach for egg weight sorting using image processing. Journal of Food Measurement and Characterization. Springer US. -2018. – V. 12 – Iss. 1 P. 87-93 IF(0.536)
Нуртулеуов*, А., Молдажанов, А., Кулмахамбетова, А., & Зинченко, Д. (2021). Обоснование метода и алгоритма определения показателей качества яблок и автоматической сортировки их на категории. Izdenister Natigeler, (3 (91), 125–133. https://doi.org/10.37884/3-2021/14
Автоматизация сортировки и отбраковки [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/373/
OpenCV шаг за шагом. Поиск объекта по цвету – RGB [Электронный ресурс].-Режим доступа: http://robocraft.ru/blog/computervision/365.html
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Izdenister natigeler
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
