В Новосибирском государственном техническом университете разработали интеллектуальную систему для автоматической оценки качества сельскохозяйственной продукции. Нейросеть по обычным фотографиям определяет внешние дефекты и степень свежести фруктов и овощей.
Технология предназначена для предприятий АПК, логистических центров и розничных сетей. Учёные решили проблему, с которой сталкиваются традиционные системы компьютерного зрения — они требуют идеальных условий съёмки или десятков тысяч размеченных примеров.
Система использует триплетную сеть — особую архитектуру, которая учитывает не просто пары изображений, а сразу несколько примеров. Это позволяет ей различать гниль и незрелость, которые на многих фото выглядят похоже.
«Сложность была в том, чтобы научить нейросеть различать гниль и незрелость — и там, и там присутствуют зеленоватые или коричневатые оттенки», — пояснил руководитель проекта Егор Антонянц.
Нейросеть протестировали на бананах, апельсинах, клубнике и томатах. Точность — до 89%. При этом система работает с обычными фото, сделанными при разном освещении и под разными углами.
В планах — адаптировать систему для работы с видеопотоком с конвейерной ленты, чтобы тестировать продукцию в движении. Также хотят расширить базу для новых видов дефектов и культур.
Фото: GigaChat
