Алгоритм цифрової ідентифікації зернових матеріалів
Loading...
Files
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ЦНТУ
Abstract
Розглянуто питання застосування технологій машинного зору для підвищення точності та ефективності ідентифікації зернових матеріалів у процесі післязбиральної обробки. Визначено, що традиційні методи контролю якості зерна, зокрема візуальні, мікробіологічні та хімічні тести, мають суттєві обмеження при ідентифікації домішок, особливо тих, що подібні за фізичними та візуальними ознаками. Запропоновано алгоритм цифрової ідентифікації зерна, заснований на методах машинного зору та машинного навчання. The article examines the application of machine vision technologies to enhance the accuracy and efficiency of grain material identification during post-harvest processing. It has been determined that traditional grain quality control methods, including visual, microbiological, and chemical tests, have significant limitations in identifying impurities, especially those similar in physical and visual characteristics. In response to these challenges, a digital grain identification algorithm based on machine vision and machine learning methods is proposed.
Description
Keywords
машинний зір, цифрова ідентифікація, зернові матеріали, якість зерна, машинне навчання, післязбиральна обробка, machine vision, digital identification, grain materials, grain quality, machine learning, post-harvest processing
Citation
Алгоритм цифрової ідентифікації зернових матеріалів / С. П. Степаненко, В. І. Днесь, А. М. Борис [та ін.] // Конструювання, виробництво та експлуатація сільськогосподарських машин : загальнодерж. міжвід. наук.-техн. зб. – Кропивницький : ЦНТУ, 2024. – Вип. 54. – С. 153-159.