<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Юрин А. Н.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ СОРТИРОВКИ ЯБЛОК</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>сортировка яблок</keyword>
    <keyword>дефекты плодов</keyword>
    <keyword>обучающая выборка</keyword>
    <keyword>парша</keyword>
    <keyword>гниль</keyword>
    <keyword>нажим</keyword>
    <keyword>прокол</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2024</year>
    <pub-dates>
     <date>2024-08-07</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Механизация и электрификация сельского хозяйства</journal>
   <abstract>Статья посвящена актуальности создания технического средства для автоматизации процесса сортировки яблок, в частности, основного ее элемента – системы технического зрения. В статье представлено обоснование способа обучения искусственной нейронной сети (ИНС) дефектам плодов, предложена её архитектура для решения данной задачи, обоснованы критерии оценки точности и полноты распознавания дефектов, а также приведены результаты функционирования системы технического зрения (СТЗ) с применением предложенной ИНС. Разработанная СТЗ внедрена в линию сортировки и фасовки яблок ЛСП-4, успешно прошедшую приемочные испытания и производственную проверку в ОАО «Остромечево» Брестской области. В ходе приемочных испытаний линии ЛСП-4 установлено, что она обеспечивает точность сортировки по размеру 75,4 %, по наличию дефектов – 73,1 % и производительность труда – 1,8 т/ч.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/7253</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/7225</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
