Розмір шрифта:
ПЕРЕДУМОВИ РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДУ КОНТРОЛЮ ЗАСМІЧЕННЯ ЗЕРНА ЗА ДОПОМОГОЮ МАШИННОГО ЗОРУ
Остання редакція: 2025-04-17
Анотація
В роботі проведено аналіз сучасних методів візуального контролю зерна. Розроблено програмне забезпечення для аналізу цифрових зображень зернових матеріалів. Проведено експериментальні дослідження та встановлено значення вагових коефіцієнтів п’яти основних компонентів зернових сумішей пшениці. Розроблений метод може бути використаний при створенні систем контролю та автоматизації процесів післязбиральної обробки зернових матеріалів.
Ключові слова
зерновий матеріал, пшениця, засміченість зерна, машинний зір
Посилання
1. Ruotong, M.U., Liang, W.U. (2023). A research review of global grain harvest losses. Resources Science, 45(9): 1789–1800.
2. Julka, N., Singh, A.P. (2022). Detection of foreign materials in wheat kernels using regional colour descriptors. Journal of Engineering Research (Kuwait), 10 (2 A), 195–209.
3. Rong, D., Wang, H., Xie, L., Ying, Y., Zhang, Y. (2020). Impurity detection of juglans using deep learning and machine vision. Computers and Electronics in Agriculture, 178, 105764.
4. Han, K., Zhang, N., Xie, H., Wang, Q., Ding, W.. (2023). An improved strategy of wheat kernel recognition based on deep learning. Dyna, 98(1). 91–97.
5. Ma, N., Su, Y., Yang, L., Li, Z., Yan, H. (2024). Wheat Seed Detection and Counting Method Based on Improved YOLOv8 Model. Sensors, 24(5), 1654.
Повний текст:
PDF