Резюме проекта, выполненного в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 – 2020 годы» по этапу № 2/итоговый
Номер Соглашения Электронного бюджета: 075-15-2019-1844, Внутренний номер соглашения 05.604.21.0240. Уникальный идентификатор RFMEFI60419X0240.
Тема: «Разработка новых интеллектуальных робототехнических технологий мониторинга качества и сортировки фруктов»
Период выполнения: 02.12.2019 - 30.09.2020
Плановое финансирование проекта: 37.88 млн. руб.
Бюджетные средства 30.00 млн. руб., Внебюджетные средства 7.88 млн. руб.
Получатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тамбовский государственный технический университет"
Индустриальный партнер: акционерное общество "Научно-производственное объединение "Андроидная техника"
Ключевые слова: Гиперспектральный анализ, инфракрасное излучение, оптический диапазон, спектр, система технического зрения, роботизированный комплекс
1. Цель проекта
В проводимых ПНИ решена научно-техническая проблема обеспечения качества яблок, поставляемых потребителю или закладываемых на хранение, за счет использования роботизированного комплекса, действующего на основе обработки гиперспектральных изображений, получаемых системой технического зрения в видимом и инфракрасном диапазонах спектра оптического излучения.
Решение данной проблемы позволяет обеспечить длительное хранение яблок без потери их качества, поднять имидж российских садоводческих хозяйств, конкурентоспособность отечественных фруктов на рынке.
2. Основные результаты проекта
В реализованном проекте осуществляется автоматическое выявление яблок, движущихся по рольганговому конвейеру, имеющих фитозаболевания и механические повреждения, не совместимые с дальнейшим хранением или поставкой потребителю. Отбраковка происходит при помощи системы технического зрения на основе гиперспектральной камеры с линейным сканированием, анализ изображений которой проходит с использованием программных модулей на базе нейронных сетей, вегетационных индексов и специально разработанных алгоритмов. Достигнутый результат стал возможен благодаря выявленным закономерностям в спектре отраженного от растительных тканей яблок света в видимом и ближнем ИК диапазонах излучения. Для отбраковки яблок применяется коллаборативный манипулятор UR3, функционирующий с использованием разработанных исполнителями алгоритмов и программ.
Разработанные алгоритмы и программные модули позволяют определять из общей массы дефектные яблоки с вероятностью не хуже 86 %, что в настоящее время сравнимо с известными мировыми достижениями и соответствует требованиям технического задания. При этом ошибка второго рода (пропуск дефекта) составляет не более 3 %. Новизной принятых решений и полученных результатов является метод сканирования 100 % поверхности яблок, движущихся по конвейеру и одновременно вращающихся. Просмотр системой поверхности объекта осуществляется при помощи поворотного зеркала и гиперспектральной камеры, осуществляющей линейное сканирование. При этом движение зеркала синхронизировано с движением яблок по конвейеру.
3. Охраноспособные результаты интеллектуальной деятельности (РИД), полученные в рамках прикладного научного исследования и экспериментальной разработки
- Программа анализа и обработки изображения с гиперспектральной камеры, Балабанов П.В., Дивин А.Г., Егоров А.С., Жиркова А.А., Нсено П.Д.Ю. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020613017, 06.03.2020. Заявка № 2020612115 от 27.02.2020.
- Обработка изображений объектов растительного происхождения в оптическом (видимом) диапазоне спектра излучения Балабанов П.В., Дивин А.Г., Егоров А.С., Жиркова А.А. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020613018, 06.03.2020. Заявка № 2020612166 от 27.02.2020.
4. Назначение и область применения результатов проекта
Достигнутые результаты будут использованы в программно-аппаратном обеспечении сортировочных комплексов для яблок, а после незначительной доработки для груш и других фруктов. Внедрение данных результатов позволит в перспективе снизить зависимость российских производителей от дорогостоящего импортного оборудования.
5. Эффекты от внедрения результатов проекта
- повышение сохранности и качества яблок, поставляемых потребителю;
- повышение конкурентоспособности отечественных агрокомплексов и садоводческих предприятий.
6. Формы и объемы коммерциализации результатов проекта
Достигнутые результаты будут использованы в программно-аппаратном обеспечении сортировочных комплексов для яблок, а после незначительной доработки для груш и других фруктов. Внедрение данных результатов позволит в перспективе снизить зависимость российских производителей от дорогостоящего импортного оборудования.