Идентификация дефектов в клубнях картофеля для автоматизации процесса их сортировки

Предложен и описан способ идентификации и отделения некондиционных клубней картофеля из общего вороха на основе систем технического зрения и автоматической инспекции. Для сегментации внешних дефектов клубней картофеля на фоне транспортирующего конвейера в режиме реального времени использован метод, основанный на вычислении цветового порога. Для трекинга движущихся клубней картофеля использовался алгоритм центроидного трекинга. Для обучения искусственной нейронной сети был создан собственный набор данных, состоящий из изображений товарных и дефектных клубней картофеля. Представлены результаты экспериментальных исследований определения внутренних дефектов клубней картофеля с помощью метода ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и компьютерной томографии (КТ). Для создания скрытых дефектов в виде потемнений мякоти клубней был использован метод регулируемого удара о твердую поверхность. Описана методика проведения экспериментальных исследований и режимные параметры ЯМР и КТ. Проведен сравнительный анализ изображений, полученных при помощи ЯМР и КТ, с натурными снимками клубней в разрезе, что позволило с высокой точностью определить совпадение местоположения дефектов, выявленных неинвазивным методом с их реальным расположением в клубне. Работа продемонстрировала ценность ЯМР и КТ для детального неинвазивного способа определения скрытых дефектов клубней картофеля на автоматических сортировальных машинах. 

1. High speed potato grading and quality inspection based on a color vision system / J. C. Noordam, G. W. Otten, A. J. M. Timmermans, B. H. van Zwol // Control Systems. – 2017. – P. 15–24.

2. Golmohammadi, A. Design, development and evaluation of an online potato sorting system using machine vision / A. Golmohammadi, F. Bejaei, H. Behfar // International Journal of Agriculture and Crop Sciences. – 2013. – Vol. 6, N 7. – P. 396–402.

3. Caprara, C. Image analysis implementation for evaluation of external potato damage / C. Caprara, R. Martelli // Applied Mathematical Sciences. – 2015. – Vol. 9, N 81. – P. 4029–4041. https://doi.org/10.12988/ams.2015.52170

4. Tavakoli, M. Application of the image processing technique for sepa-rating sprouted potatoes in the sorting line / M. Tavakoli, N. Mohsen // Journal of Applied Environmental and Biological Sciences. – 2015. – Vol. 4, N 11S. – P. 223–227.

5. Comparison of X-ray CT and MRI of watercore disorder of different apple cultivars / E. Herremans, A. Melado-Herreros, T. Defraeye [et al.] // Postharvest Biology and Technology. – 2014. – Vol. 87. – P. 42–50. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2013.08.008

6. Томография в почвоведении: от первых опытов к современным методам (обзор) / К. Н. Абросимов, К. М. Герке, Д. С. Фомин [и др.] // Почвоведение. – 2021. – Т. 55, № 9. – С. 1097–1112.

7. Petrovic, A. M. Soil bulk density analysis in three dimensions by computed tomographic scanning / A. M. Petrovic, J. E. Siebert, P. E. Rieke // Soil Science Society of America Journal. – 1982. – Vol. 46, N 3. – P. 445–450. https://doi.org/10.2136/sssaj1982.03615995004600030001x

8. A non-destructive method for the morphological assessment of earthworm burrow systems in three dimensions by X-ray computed tomography / M. Joschko, O. Graff, P. C. Muller [et al.] // Biology and Fertility of Soils. – 1991. – Vol. 11. – P. 88–92. https://doi.org/10.1007/bf00336369

9. Crestana, S. Water physics study on soil using computerized tomography (in Portuguese): Ph. D. Thesis / S. Crestana. – Säo Paulo, 1985. – 151 p.

10. Hainsworth, J. M. The use of computed assisted tomography to determine spatial distribution of soil water content / J. M. Hainsworth, L. A. G. Aylmore // Australian Journal of Soil Research. – 1983. – Vol. 21, N 4. – P. 435–443. https://doi.org/10.1071/sr9830435

11. Microstructure analysis and detection of mealiness in ‘Forelle’ pear (Pyrus communis L.) by means of X-ray computed tomography / T. Muziri, K. I. Theron, D. Cantre [et al.] // Postharvest Biology and Technology. – 2016. – Vol. 120. – P. 145–156. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2016.06.006

12. MRI and X-ray CT study of spatial distribution of core breakdown in ‘Conference’ pears / J. Lammertyn, T. Dresselaers, P. Van Hecke [et al.] // Magnetic Resonance Imaging. – 2003. – Vol. 21, N 7. – P. 805–815. https://doi.org/10.1016/s0730725x(03)00105-x

13. Characterization of the 3-D microstructure of mango (Mangifera indica L. cv. Carabao) during ripening using X-ray computed microtomography / D. Cantre, E. Herremans, P. Verboven [et al.] // Innovative Food Science and Emerging Technologies. – 2014. – Vol. 24. – P. 28–39. https://doi.org/10.1016/j.ifset.2013.12.008

14. Multifractal properties of pore-size distribution in apple tissue using X-ray imaging / F. Mendoza, P. Verboven, Q. Tri Ho [et al.] // Journal of Food Engineering, – 2010. – Vol. 99, N 2. – P. 206–215. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2010.02.021