Graphical interface for computer vision for determining the size of root crops in the car body | Графический интерфейс для компьютерного зрения по определению размеров корнеплодов в кузове автомобиля

English. An objective assessment of root crop pile quality in the truck body is important to separate flows of vehicles at a beet receiving point. A prototype of a computer vision system to determine the dimensional characteristics of root crops in the bulk of a heavy-duty truck when distributing them into piles for operational and long-term storage at a sugar plant beet point or sending root crops for processing was developed based on the research conducted by laboratory. The prototype consists of a hardware and software complex comprising a microcontroller, a laser rangefinder, light sources, an RGB camera, and an LED display; a server; and an operator workstation. It was tested at a sugar plant beet point. Based on the research results, a block diagram of the operation was developed, and the necessary hardware and software complex of the computer vision system was suggested. A block diagram of the graphical interface for computer vision for determining the size of root crops in the truck body was developed, and a program development environment and programming language were selected. When using a neural network for recognizing images of sugar beet root crops, the Python programming language and the PyCharm Community Edition 2024.1.4 development environment were adopted. The program's work cycle includes operation of the tabs "Status", "Details", "Analysis", "Archive" and "Settings"; Data logging to; Processing data obtained from external sources (external surveillance cameras). The QtDesigner graphical application development tool, which is in the PySide6 library, was chosen to create a graphical interface.

Russian. Для разделения потоков машин на свеклопункте важна объективная оценка массива корнеплодов в кузове грузовой машины. На основании проведённых лабораторией исследований был разработан прототип системы компьютерного зрения для определения размерных характеристик корнеплодов в насыпи кузова большегрузного автомобиля при распределении их по кагатам на оперативное и длительное хранение на свеклопункте сахарного завода или направление корнеплодов на переработку. Прототип состоит из программно-аппаратного комплекса, включающего микроконтроллер, лазерный дальномер, источники освещения, RGB камеру, а также светодиодное табло; сервера; АРМ оператора. Он был апробирован на свеклопункте сахарного завода. По результатам исследований были разработана блок-схем работы и предложен необходимый аппаратно-программный комплекс системы компьютерного зрения. Разработана блок-схема работы графического интерфейса для компьютерного зрения по определению размеров корнеплодов в кузове автомобиля, выбрана среда разработки программы и язык программирования. При использовании нейросети по распознаванию образов корнеплодов сахарной свёклы был принят язык программирования Python и среда разработки PyCharm Community Edition 2024.1.4. Цикл работы программы включает работу вкладок "Статус", "Сведения", "Анализ", "Архив" и "Настройки"; Запись данных в базу данных; Обработка данных, полученных из внешних источников (наружных камер наблюдения). При создании графического интерфейса был выбран инструмент разработки графических приложений QtDesigner, который размещен в библиотеке PySide6.