ПІДВИЩЕННЯ РЕСУРСОЗБЕРЕЖЕННЯ ТА ЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ПРИСТРОЮ ДЛЯ СОРТУВАННЯ ЯБЛУК РІЗНОГО РІЗНОВИДУ
Ключові слова:
сортування, автоматизація, пристрій сортування, технологічні процеси, яблука, методи пошук особливих точок, відеоспостереженняАнотація
Мета. Метою статті є підвищення ресурсозбереження та ефективності функціонування пристрою для сортування яблук різного різновиду.
Методи. У роботі для сортування яблук різного різновиду, а саме сортів яблук Golden і Granny Smith, було застосовано методи пошук особливих точок: метод Харріса, метод SURF, метод SIFT, метод FAST та інші.
Результати. Зазначено, що в сучасних умовах надзвичайно актуальним постає питання удосконалення процесів і обладнання харчових виробництв. Покращити процес сортування яблук можливо за допомогою застосування системи відстеження об’єктів у потоці через ідентифікацію контурів об’єктів, а саме відеоспостереженням через унікальні особливі точки. В даний час існує велика кількість алгоритмів виділення особливих точок зображення, які передають інформацію про певні особливості зображення. На основі комплексного аналізу вважається, що під час оброки верхнього сегмента кадру fα(x, y, t) визначається контур яблука та його візуальні характеристики: розмір (d), вага (m), колір (g). На цьому етапі знаходяться особливі точки та обчислюються їхні дескриптори. Унікальні дескриптори особливих точок, що належать до вибраного об’єкта запам’ятовуються і надалі згідно їх розташування в нижньому фрагменті кадру fβ(x, y, t) оцінюється та підлягають відбору. Акцентується увага на тому, що у зв’язку з обмеженою швидкістю виконавчого сортувального механізму, важливою є оцінка відстаней між групами об’єктів, розташованих близько один до одного. Методом багатокритеріального вибору здійснюється вилучення яблук з найгіршими показниками із множини варіантів, які потрібно вибрати із загального потоку. Яблука, показники яких відповідають заданим умовам (розмір (d), вага (m), колір (g)) вилучаються із загального потоку і відправляються для подальшої переробки у харчовій промисловості. Запропоновано для підвищення ефективності пристрою для сортування яблук розпізнавати контури об’єктів, коли вони з’являються у кадрі і надалі проводити відеоспостереження за унікальними особливими точками зображення. Для дотримання умови достовірності було встановлено, що поріг для визначення значення взаємної кореляції має бути щонайменше 0,985. Перспективним напрямком подальших досліджень є аналіз методів обробки зображень відеопотоків для підвищення якості розпізнавання за рахунок усунення спотворень викликаних рухом потоку об’єктів у процесі спостереження відеокамерою.
ISSN 
