Обоснование метода и алгоритма определения показателей качества яблок и автоматической сортировки их на категории
жүктеу/скачать 85,62 Kb.
|
Статья Магистранта Нуртулеуова Алишера
| Принцип работы алгоритма машины.Процесс измерения и сортировки яблок цикличен, продолжительность цикла 0,25 секунд. Оператор устанавливает два яблока в пустые каретки в зоне подачи яблок 1, шаговый двигатель перемещает барабан с каретками по часовой стрелке в зону, где установлен тензометрический датчик 2, который определяет массу яблок и передаёт полученные значения в компьютер, в следующем цикле яблоко перемещается под объектив камеры 3, которая захватывает изображение с яблоком и передаёт информацию на компьютер. По изображению яблока программа определяет геометрические параметры изображения яблока. Компьютер вычисляет объем, плотность, размеры яблока и на основе интеллектуального алгоритма классификации яблок принимает решение о категории яблока и формирует команду на сброс яблок исполнительным механизмом в соответствующую зону согласно стандарту (зоны 4-11). За этот же промежуток следующее яблоко поступает на тензометрический датчик и цикл повторяется. [4]
Выводы При сортировке происходит выбраковка из исходной массы образцов, имеющих несоответствующие размеры, а также повреждения, полученные вследствие механических воздействий или фито заболеваний. В настоящее время сортировка, как правило, предусматривает ручной труд, при котором человек длительное время совершает монотонную и утомительную работу.Базовые исследования, направленные на поиск альтернативных методов сортировки сельскохозяйственной продукции. Главными критериями являются упрощение ручного труда и автоматизация процесса сортировки яблок на предприятие.Проведённые мной исследования показали различия в видах сортировок старых и новых образцов. Оптический сортировщик позволяет: Удалить сложные примеси с минимальным уровнем потерь; Отделить порченную продукцию; Получить качественный и визуально привлекательный продукт; Отказаться от ручной сортировки; Продавать продукты дороже за счет высокой степени очистки. Оптические приемы идентификации и контроля качества веществ и материалов, которые основаны на анализе изображения и спектральных свойств объектов, обладают рядом достоинств перед прочими методами (механическими, весовыми и т.д.) обладают высокими быстродействием и достоверностью, могут быть использованы в раз- персональных областях научно-технической и хозяйственной работы.[6] Анализ разработанных роботизированных комплексов для отбраковки объектов растительного происхождения позволяет сделать вывод о том, что наиболее перспективное направление в данной сфере - это применение систем технического зрения. Также в последнее время применение нейронных сетей и нечеткой логики в алгоритмах обработки изображений становится более востребовано. жүктеу/скачать 85,62 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|