Нейросеть для оценки качества овощей и фруктов разработали в Новосибирске

Студенты НГТУ НЭТИ создали «умного» сортировщика, который может идентифицировать гнилые и недозрелые апельсины, бананы, клубнику и помидоры. Эта разработка находит применение в сельском хозяйстве и логистике. Об этом сообщает сайт Ferra.

По информации Новосибирского государственного технического университета, одной из ключевых задач для авторов проекта — студентов факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Дмитрия Шипунова, Александра Седельникова и Семёна Симоняка — стало обучение нейросети различать недозрелые и испорченные продукты, которые могут иметь схожий цвет.

«Мы применили уникальную архитектуру триплетной сети, которая анализирует не только пары изображений, но и несколько примеров: эталонный, положительный и два отрицательных. Это позволило создать более точные границы между классами и существенно уменьшить количество ошибок», — отметил руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц.

Для обучения использовались четыре вида продуктов: бананы, апельсины, помидоры и клубника. Разработка была протестирована на изображениях из открытых источников, и «умный» сортировщик показывал правильный ответ почти в девяноста процентах случаев, также успешно определяя качество других овощей и фруктов.

Протестировав прототип в лаборатории на статичных фотографиях, команда теперь готовит его к промышленному использованию.

«В планах команды адаптировать интеллектуальную систему для работы с видеопотоком с конвейера, чтобы тестировать её на сельскохозяйственных продуктах в движении, а также расширить базу для выявления новых дефектов и культур», — добавил Егор Антонянц.

В будущем данная технология сможет использоваться в логистических центрах, магазинах и на агропредприятиях.

Ранее в НГТУ обучили нейросеть распознавать изображения, созданные искусственным интеллектом.