В Новосибирске разработали нейросеть, которая по фотографиям определяет свежесть овощей и фруктов и выявляет внешние дефекты. Технологию планируют использовать для автоматизации контроля качества продукции на предприятиях АПК, в логистических центрах и торговых сетях.
Фото: Bzzz.news / Клава Назарова
Как сообщили ТАСС в Новосибирском государственном техническом университете, специалисты вуза создали систему, которая анализирует обычные фотографии продуктов, сделанные при разном освещении и под разными углами. Разработчики сравнили несколько подходов к машинному обучению и подобрали модели для разных задач, в том числе для выявления гнили и незрелости.
В университете отметили, что одной из сложностей стало различение похожих по цвету дефектов. Для этого использовали архитектуру триплетной нейросети, которая одновременно сопоставляет несколько изображений и точнее разделяет классы продукции.
В ходе испытаний точность системы достигала 89%, в том числе на продуктах, которые не использовались при обучении. Пока технологию проверили на бананах, апельсинах, клубнике и томатах.
Следующий этап – адаптация нейросети для анализа видеопотока с конвейерной ленты и испытания на реальных производственных линиях. Также разработчики планируют расширить перечень культур и типов дефектов.
Ранее Bzzz.news сообщал, что в России разработали нейросеть для выявления депрессии.
