Тамбовские учёные разработали уникальную систему для сортировки сахарной свёклы

Учёные ТГТУ разработали уникальную систему технического зрения для сортировки свёклы на сахарных заводах. Она позволяет выявлять крупные корнеплоды, пригодные для долгого хранения, отделяя их от мелких и повреждённых плодов, требующих скорейшей переработки. Сегодня умная система уже апробируется на базе сахарного завода в Курской области. Об этом сообщили на сайте газеты «Притамбовье».

Сахарная свёкла является одной из стратегических культур, обеспечивающих продовольственную безопасность России, поэтому перед агробизнесом стоит задача наращивать мощности по переработке свекольных корнеплодов. Для этого необходимо развиваться в двух направлениях: увеличивать посевные площади, а также минимизировать потери при транспортировке и хранении свёклы.

Преимущество в хранении — у крупных корнеплодов, также они значительно меньше теряют массу и сахарозу. От мелких и повреждённых плодов в кузовах большегрузов их зачастую отделяют работники сахзаводов на глаз. Тамбовские учёные обучили нейронные сети распознавать именно большие плоды, таким образом определяя долю крупной свёклы в кузове каждой большегрузной машины. После анализа система принимает решение и даёт водителю сигнал об отправке партии на хранение или на переработку. Разработка не только заменяет человека, но и повышает точность калибровки до 95 процентов.

— Лазерный дальномер самостоятельно определяет, что грузовик подъехал, а затем встал на линию. Мы написали программу таким образом, чтобы она не изучала другие объекты, попадающие в камеру, например, легковые автомобили или людей. Также учли и факт сезонности: сахарную свёклу убирают поздней осенью, а с полей её вывозят до конца января. Чтобы снимки были качественными и ранним утром, когда ещё темно, и ночью — включается прожектор. То есть после того, как большегруз остановился, срабатывает прожектор, а уже далее происходит серия снимков. Создаётся кадр в любых условиях, а затем алгоритм нейросети обрабатывает его. Именно на этом этапе и определяется крупность сахарной свёклы, — рассказал один из авторов проекта, студент 4-го курса ТГТУ Данила Николюкин.

Прототип системы технического зрения получился универсальным и очень компактным. Комплекс включает микроконтроллер, лазерный дальномер, источники освещения, RGB камеру, светодиодное табло, сервер и АРМ оператор.

По словам авторов проекта, для обучения нейронной сети материал собирался в ходе уборочной кампании 2022 года, в течение сезона 2023-го установка будет проходить тестирование в реальных условиях. Если прототип удовлетворит требования заказчиков, то через год на базе ТГТУ займутся серийным выпуском комплекса. Проект по созданию системы технического зрения для сортировки свёклы на сахарных заводах разрабатывался в составе научно-образовательных центров мирового уровня «Инженерия будущего». Учёные тамбовского техуниверситета входят в комитет «Умное агро» и занимаются направлением по цифровизации агропромышленного комплекса.

Параллельно с этим проектом молодые учёные начали работать над другой задумкой. Новая идея разработчиков — перенести систему технического зрения для сортировки свёклы непосредственно в поле — на комбайн, чтобы определять крупность и повреждённость корнеплодов ещё до того, как сахарная свёкла попадёт на завод. Транспортировка плодов с полей на заводы длится примерно с ноября по январь. Зачастую к концу января часть сахарной свёклы, которая, к примеру, была повреждена — портится и в итоге так и остаётся в поле.

— Чтобы этого избежать, создаём прототип технического зрения, который будет решать один очень важный вопрос — в какой последовательности отгружать сахарную свёклу с полей. То есть сначала повреждённые и мелкие корнеплоды, так как они быстрее портятся и хранятся гораздо меньше, и только потом — крупную и целиковую свёклу, которая сможет храниться гораздо дольше, — прокомментировал разработчик Данила Николюкин.