Плодный график: ИИ обеспечит высокое качество мандаринов на прилавках
Российские специалисты создали программный комплекс с системой компьютерного зрения для контроля качества овощей и фруктов. Разработчики уже применяют изобретение для сортировки мандаринов и яблок в исследовательских целях. В отличие от аналогов система следит за плодом на протяжении всего пути по отборочной линии, что позволяет оценить его состояние со всех ракурсов. По мнению экспертов, применение искусственного интеллекта — важный шаг вперед в подобных технологиях. Однако остается вопрос, сможет ли он так же точно оценивать качество продуктов, как это сейчас делают с помощью проб.
Анализ плодов со всех ракурсов
Специалисты Сколтеха разработали программный комплекс для анализа качества плодоовощной продукции на основе искусственного интеллекта. В отличие от аналогов система способна обнаруживать дефекты на всей поверхности объекта, а не только с той стороны, которая первая попадает в поле зрения камеры. Это делается за счет того, что ИИ выделяет каждый отдельный фрукт или овощ среди других и сопровождает его в процессе движения по сортировочной линии. В ходе него плод меняет свое положение и компьютер видит его состояние с разных ракурсов. С помощью мультиспектрального объектива разработка фиксирует процессы гниения, раньше чем их может заметить человек невооруженным взглядом. При этом система не просто определяет факт порчи продукта, но может классифицировать его: забраковать или направить на вторичную переработку.
— Наша система способна с помощью мультиспектральной камеры выявлять признаки гниения на плодах до того, как они станут видимы человеческому глазу. Она работает в ближайшем инфракрасном диапазоне с длиной волны 900–950 нанометров. Если появится более чувствительное оборудование, то мы сможем делать это еще раньше. Для распознавания овощей и фруктов мы используем искусственный интеллект, который обучаем на снимках, ведь фактически видео — это высокая последовательность кадров, — сказал младший инженер-исследователь Проектного центра агротехнологий Сколтеха Никита Стасенко.
Разработчики уже испытали возможности системы на яблоках и теперь адаптируют ее для работы с цитрусовыми, в частности с мандаринами. Предполагается, что комплекс будет включать несколько камер, которые размещаются над сортировочной линией, и компьютер. На текущем этапе система обрабатывает изображения со скоростью 17 кадров в секунду. Если с плодом что-то не так, то ИИ сигнализирует об этом технологу, следящему за процессом. Сейчас создатели обучают искусственный интеллект оценивать степень повреждения объектов в соответствии с чек-листами, которые используют для сортировки овощей и фруктов на базах. Например, плоды с плесенью отбраковывают, а если обнаруживают у них только первые признаки гниения, то отправляют на вторичную переработку.
— В наших планах представить первый образец системы, готовый к практическому использованию, через три-четыре месяца, — сказал Никита Стасенко.
Нужна высокая точность оценки качества
По словам заведующей отделом холодильной обработки плодов и овощей ГНУ ВНИИ консервной и овощесушильной промышленности Натальи Шишкиной, технологии автоматической сортировки плодовой продукции очень нужны отрасли, однако их внедрение упирается в вопрос финансирования.
— В принципе это интересно. Такие системы необходимы отрасли, но у нас мало денег, поэтому приходится использовать гораздо более простые способы контроля. Но за инструментальными методами будущее, — сказала она «Известиям».
Российские производители плодоовощной продукции активно внедряют системы автоматической сортировки западного производства. Их готовность использовать отечественные разработки будет зависеть от их качества, сказал главный технолог общества «Плодовое» Павел Тюрин.
— Такие системы очень полезны. Многие болезни плодов нельзя определить на глаз. Например, у яблок встречаются радиальная и боковая стекловидность, внешние загнивы, червяки. А новые технологии позволяют убрать такие продукты, и в сеть идет уже более качественная продукция. Сейчас мы устанавливаем такую линию голландского производства. Мы готовы использовать российское оборудование, если оно будет показывать высокое качество работы, простое в обслуживании, по приемлемой цене и по совокупности параметров будет лучше, чем у конкурентов, — сказал он «Известиям».
Разработка специалистов Сколтеха крайне актуальна на современном этапе, однако вызывает вопросы, насколько точно изобретение сможет определять признаки гниения овощей и фруктов без отбора проб, который до сих пор используют при приемке, считает доцент Аграрно-технологического института РУДН Регина Гурина.
— Для того чтобы создать программный комплекс на основе ИИ, необходимо изучить десятки тысяч образцов различных фруктов и овощей, создать актуальную базу и постоянно ее пополнять. Некоторые экзотические фрукты стали появляться на полках в наших магазинах не так давно и появляются до сих пор, меняются поставщики. Сейчас метод служит для проведения экспериментов по оценке качества послеуборочных фруктов и овощей, что позволит создать базу данных и их обработать. Но пока это тест-система, — сказала Регина Гурина.
Преимущество комплекса, по сравнению с существующими решениями, в том, что создатели активно внедряют ИИ для оценки не только по внешнему виду, но и с возможностью посмотреть на процессы внутри фруктов и овощей без проникновения в них, отметила специалист.
