Разработка ученых ТГТУ поможет лучше сортировать и дольше хранить сахарную свеклу

Работы выполнены в рамках договора между ТГТУ, ООО «Агрохолод» и Автономной некоммерческой организацией «Институт регионального развития» (АНО «Институт регионального развития»). Проект разрабатывался в составе НОЦ мирового уровня "Инженерия будущего". Ученые ТГТУ входят в комитет НОЦ "Умное агро" и занимаются целым рядом научных проектов в области цифровизации агропромышленного комплекса.

Коллективу ученых была поставлена задача разработать технологию сортировки сахарной свеклы, которая позволит повысить эффективность отбора наиболее подходящих для хранения корнеплодов. Лучше всего хранится крупная свекла, так как она лучше вентилируется, отчего значительно меньше теряет массу и сахарозу. Ученым необходимо было разработать систему, которая позволяла бы быстро и эффективно определять долю крупной свеклы в кузове каждой большегрузной машины, приезжающей на свеклопункт, принимать решение и давать водителю сигнал об отправке партии свеклы на хранение или на переработку.

«Цель нашей разработки - снижение себестоимости производства сахара путем обеспечения сохранности массы и сахарозы сахарной свеклы за счет ее распределения по типам и срокам хранения кагатов в зависимости от физико-химических показателей насыпи корнеплодов. В результате работы мы с коллективом создали прототип интеллектуальной системы технического зрения для определения параметров насыпи сахарной свеклы в кузове большегрузных автомашин при распределении по типам кагатов на свеклопункте. Разработали алгоритм работы программы сортировки большегрузных автомашин, поступающих на свеклопункт. Создали базу данных изображений насыпи корнеплодов сахарной свеклы, база предназначена для обучения нейронной сети для распознавания контуров корнеплодов в насыпи кузова большегрузного автомобиля. Разработали архитектуру нейронной сети, обеспечивающей обработку изображений области контроля (области кузова автомашины, заполненного корнеплодами свеклы) с камеры, расположенной над кузовом», - рассказал руководитель проекта, заведующий кафедрой «Мехатроника и технологические измерения» ТГТУ Павел Балабанов.

Программно-аппаратный комплекс, разработанный учеными Тамбовского технического университета, включает микроконтроллер, лазерный дальномер, источники освещения, RGB камеру, светодиодное табло, сервер, АРМ оператор.

В ходе уборочного периода 2022 года ученые собирали материал для обучения нейронной сети, а затем создали прототип установки и передали его заказчику – компании «Агрохолод». В течение сезона 2023 года установка будет протестирована в реальных условиях. Как отмечают авторы разработки, ее эффективность будет значительно выше по сравнению с сортировкой свеклы на свеклопунктах с помощью ее оценки человеком, а не роботом.