Росийский ИИ обеспечит идеальный размер гранул для удобрений
Разработка позволит контролиовать размер гранул удобрений в реальном времени
Ученые Передовой инженерной школы Новгородского государственного университета создали ИИ-систему для контроля качества минеральных удобрений. Она адаптируется к разным технологическим процессам, используя нейросетевые алгоритмы и компьютерное зрение для анализа гранул в реальном времени.
Система самообучается при работе с разными типами удобрений, что делает ее универсальным инструментом для контроля качества продукции.
По словам автора разработки Владислава Рысева, гранулы удобрений маленькие и одного цвета, поэтому на изображении они выглядят как «белая каша».
По его словам, идея использовать нейросеть возникла, когда обычные методы обнаружения контуров - Робертса, Собеля, LoG, метод Канни - не сработали.
Для удобрений и не только
Система размещается над конвейерной лентой и сканирует гранулы удобрений с помощью специальной камеры. Нейросеть мгновенно распознает контуры гранул и определяет их размеры по расстоянию до фокуса. Результаты сравниваются с эталонными показателями, а данные отображаются на графиках в реальном времени. Это позволяет быстро корректировать производственный процесс.
Разработка подходит для сканирования как мелких гранул на химических заводах, так и крупных объектов на крупных предприятиях, включая каменные породы, круглые детали и другие виды удобрений.
Проект получил грантовую поддержку Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
