Ученые Новгородского государственного университета (НовГУ) создали систему на основе ИИ и технического зрения для анализа размеров гранул удобрений непосредственно на производственной линии. В отличие от мировых аналогов, которые требуют индивидуальной настройки для каждого предприятия, разработка способна самостоятельно обучаться под разные производства.
Автор инновации — магистрант Передовой инженерной школы вуза (ПИШ НовГУ), ассистент кафедры радиосистем Политехнического института НовГУ Владислав Рысев. Инновацию готовят для ПАО «Акрон» — одного из крупнейших в России производителей минеральных удобрений.
В основе системы — нейросеть, которая с помощью технического зрения в реальном времени анализирует удобрения на конвейере. Камера сканирует гранулы, нейросеть распознает их контуры, сравнивает с эталоном и определяет размеры на основе расстояния до камеры. Специалисты видят результат на графиках. Это позволяет оперативно контролировать качество продукта, избегать многократных ручных проверок и длительных простоев.
Контролировать размер гранул удобрений на производстве очень важно, поскольку от размера зависит их время растворения в почве. Во-вторых, на полях гранулы разбрасывают специальные машины. Если их размер будет меньше необходимого, они будут оседать на почву «пылью» и разноситься ветром. Если же размер гранул будет больше положенного, то они могут просто не долететь до нужной точки. Идея использовать нейросеть возникла, когда обычные методы обнаружения контуров — операторы Робертса, Собеля, LoG, метод Канни — не сработали. Дело в том, что гранулы маленькие и одного цвета, поэтому на изображении выглядели как «белая каша».
Ожидается, что через 2—3 месяца система станет полностью универсальной и сможет адаптироваться для анализа различных объектов — от мелких гранул до каменных пород. В настоящее время она уже прошла испытания на производстве.
Ранее Наука Mail писала о VR-тренажере для отработки аварий на производстве, который разработали в НовГУ.
