Investigation of methods for detecting defects of wheat seeds by image with modern photo separators | Исследование методов обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению современными фотосепараторами

Inglés. The most effective technology of grain separation into groups is optoelectronic sorting of seeds by color sorters. The purpose of the research is to perform a comparative analysis of the existing methods for the identification of selective criteria and defect detection in wheat seeds by image and to evaluate the use effectiveness of these methods in modern optoelectronic grain sorters (color sorters). The process of identifying defects by the analytical unit of the installation has been analyzed. It consists of several stages: image acquisition and processing; filtering; selection of the analyzed object; selection of significant areas of the object; determination of the set parameters. To define the accuracy of the existing methods for detecting seed defects in the Kuban State Agrarian University, relevant studies were conducted. Two grain batches of 100 pieces each were graded in groups using a specialized hardware and software complex. The features of image detecting defects in wheat seeds by the methods, which are used in modern color sorters: correlation and using Fourier transformation, were considered. According to the results obtained, the installation makes a decision on whether the analyzed object belongs to a particular group. As a result of the experiment, errors and accuracy were calculated when dividing seeds into groups using the methods described above. It has been found that each method has certain features, however, both methods are based on the principles of neural networks and artificial intelligence and allow judging with sufficient accuracy whether wheat seeds belong to a particular group. The average accuracy of the correlation method for identifying defects is 90.6%, and the Fourier transformation method is 89.27%.

Ruso. Наиболее эффективной технологией сепарации зерна на отдельные группы является оптико-электронная сортировка семян фотосепараторами. Цель исследования – провести сравнительный анализ существующих методов выделения селективных критериев и обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению и оценить эффективность применения данных методов в современных оптико-электронных сортировщиках зерна (фотосепараторах). Проанализирован процесс идентификации дефектов аналитическим блоком установки. Он состоит из нескольких этапов: получение и обработка изображения, фильтрация, выделение анализируемого объекта, выделение значимых областей объекта, определение заданных параметров. Для определения точности существующих методов обнаружения дефектов семян в Кубанском ГАУ провели соответствующие исследования. Две партии зерна по 100 штук в каждой сортировали на группы с помощью специализированного программно-аппаратного комплекса. Были рассмотрены особенности обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению методами, которые используются в современных фотосепараторах: корреляции и с помощью преобразования Фурье. Согласно полученным результатам, установкой принимается решение о принадлежности анализируемого объекта к той или иной группе. В результате проведенного эксперимента были рассчитаны погрешности и точность при разделении семян на группы с использованием вышеописанных методов. Установлено, что у каждого метода есть определенные особенности, однако они оба основаны на принципах работы нейронных сетей и искусственного интеллекта и позволяют с достаточной точностью судить о принадлежности семян пшеницы к той или иной группе. Усредненная точность корреляционного метода выделения дефектов составляет 90,6%, а метода преобразования Фурье – 89,27%.