z-logo
open-access-imgOpen Access
Комп’ютерний зір у вирішенні проблеми розпізнавання форми кубічного пельменя.
Author(s) -
P. E. Golubkov,
Д. Путников,
V. A. Egorov
Publication year - 2020
Publication title -
avtomatizaciâ tehnologičeskih i biznes-processov
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2312-931X
pISSN - 2312-3125
DOI - 10.15673/atbp.v11i4.1593
Subject(s) - computer science , artificial intelligence
В статті вирішується задача розпізнавання форми продукції випускаємої новим комплексом обладнання з виробництва пельменної продукції особливої, кубічної форми. Випуск продукції складної важкореалізовуваної форми використовується для збільшення економічної складової і виключення підробок. При виготовленні товарів виникає ряд труднощів, які необхідно подолати. Однією з них є облягання фаршу з мінусовою температурою в тісто яке має кімнатну температуру. Провівши ряд активних експериментів з замороженим фаршем і теплим тістом, отримавши і обробивши отримані результати, ми прийшли до висновку, що створюване обладнання повинно мати не тільки систему автоматичного керування, що включає в себе можливість керувати комплексом, а й містити алгоритми, які дадуть можливість розраховувати за математичними моделями необхідну для підтримання властивостей тісту температуру. А також включити в можливості комплексу комп'ютерну обробку отриманої продукції і використовуючи сучасні технології комунікацій, забезпечити передачу інформації, яка буде доступна для віддаленої роботи як самого комплексу, так і інформації про вироблену ним продукцію. Використовуючи нову, важкореалізовану форму і сучасні технології, створений комплекс в майбутньому дасть можливість не тільки виробляти нову продукцію з формою захищеної від підробки, а й скоротити витрати виробництва. Ефективність буде обумовлена ще й в тому, що на продукцію такої форми, може бути підвищена ціна з міркування змісту в собі кращих інгредієнтів і можливість використання більш компактною упаковки. Так як в пачках маючих в собі напівфабрикати кубічної форми фактично буде відсутній вільне місце на відміну від сучасних пачок з пельменній продукцією, що містить до 20% повітря. Це, так само дасть приріст ефективності при зберіганні і переміщенні продукції. Варто звернути увагу ще і на те, що дане обладнання зможе виробляти нові види продукції напівфабрикатів, що включають в себе не тільки використовуються в даний час поширені інгредієнти, такі як свинина і яловичина, а й м'ясо птиці, риби і містити безліч різних рецептів фаршу і тіста. Що в свою чергу розширить асортимент виробляємої продукції напівфабрикатів. Кінцевою стадією приготування пельменя є його перевірка та відбраківка. Якщо форма пельменя відповідає регламенту, його відправляють на подальшу заморозку, в протилежному випадку, його відправляються на переробку, при цьому вноситься коригування у систему керування температурою нагріву. Сучасні комп’ютерні методи дозволяють отримувати  ці дані з фото. Існує 3 методи обробки фото для виявлення необхідних властивостей: статичні методи, методи порівняння із зразком, нейронні мережі. У роботі розглядається розпізнавання пельменя з використанням бібліотеки відкритого доступу OpenCV, яка вже має безліч функцій розпізнавання та постійно дописується новими.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here