Нейросеть для контроля качества овощей и фруктов создали в Новосибирске
Студенты НГТУ НЭТИ обучили «умного» сортировщика, который способен распознать гнилые и неспелые апельсины, бананы, клубнику и помидоры. Разработку можно использовать на сельхозпредприятиях и в логистических центрах.
Лидия Захарова
Как рассказали в Новосибирском государственном техническом университете, одной из главных задач для авторов проекта — студентов факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Дмитрия Шипунова, Александра Седельникова и Семёна Симоняка — было научить нейросеть отличать недозрелый фрукт или овощ от испорченного: в некоторых случаях они могут быть похожи по цвету.
«Мы использовали особую архитектуру триплетной сети, которая учитывает не просто пары изображений, а сразу несколько примеров: эталонный, положительный и два отрицательных. Это позволило создать более гибкие границы между классами и значительно снизить число ошибок», — пояснил руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц.
Для обучения взяли четыре продукта: бананы, апельсины, помидоры и клубнику. Разработку проверяли на изображениях из открытых источников. «Умный» сортировщик выдавал верный ответ почти в 90% случаев. При этом хорошо определял качество и других овощей и фруктов.
Испытания прототипа в лабораторных условиях на статичных фотографиях прошли успешно. Теперь его предстоит подготовить к промышленным реалиям.
«В планах команды адаптировать интеллектуальную систему для работы с видеопотоком с конвейерной ленты, чтобы тестировать его на сельскохозяйственных продуктах в движении, а также расширить базу для обнаружения новых видов дефектов и культур», — сообщил Егор Антонянц.
В будущем технологию можно будет применять в логистических центрах, магазинах, на агропредприятиях.
Ранее в НГТУ научили нейросеть распознавать снимки, сгенерированные ИИ.
Присоединяйтесь к каналу «Новосибирские новости» в МАКС.
