ИИ-систему для контроля качества удобрений разработали ученые НовГУ

Уникальную ИИ-систему, которая способна самостоятельно адаптироваться под различные технологические процессы в производстве удобрений, разработали ученые ПИШ НовГУ. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу вуза.

Система использует нейросети и технологии компьютерного зрения для анализа гранул минеральных удобрений в реальном времени. Это позволяет обеспечивать непрерывный контроль качества производимой продукции.

Система устанавливается над конвейерной лентой и сканирует движущиеся гранулы удобрений с помощью специальной камеры. Нейросеть в реальном времени распознает контуры гранул, определяет их размеры на основе расстояния до фокуса камеры и сравнивает с эталонными показателями. Результаты анализа сразу же отображаются на графиках, позволяя оперативно корректировать производственный процесс,
- сообщают разработчики.

Главное преимущество системы – ее способность к самообучению при работе с различными типами минеральных удобрений. Контроль размера гранулу удобрений на производстве крайне важен, т .к. от размера напрямую зависит время растворения вещества в почве.

Если размер будет меньше необходимого, гранулы будут оседать на почву «пылью» и разноситься ветром, а если больше – не долетят до нужной точки.
Владислав Рысев - автор разработки

По словам ученого, идея использовать нейросеть возникла, когда обычные методы обнаружения контуров – операторы Робертса, Собеля, LoG, метод Канни – не сработали. Из-за маленького размера и одинакового цвета гранулы на изображении выглядели как «белая каша».

Система сможет самостоятельно обучаться и сканировать как маленькие гранулы удобрений на химических производствах, так и большие объекты на крупных предприятиях, например, каменные породы, круглые детали, другие виды удобрений. 

Источник: ГлавАгроном