INVESTIGATION OF METHODS FOR DETECTING DEFECTS OF WHEAT SEEDS BY IMAGE WITH MODERN PHOTO SEPARATORS
Authors: Юдаев И.В. , Рожков Е.А. 
Published: January 2024

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). Был проведен анализ процесса 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 исследования точности работы существующих методов обнаружения дефектов семян были проведены исследования по разделению на группы двух партий зерна, по 100 штук в каждой, с помощью специализированного программно-аппаратного комплекса кафедры физики ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ. В результате проведенного исследования были рассмотрены особенности обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению методом корреляции и с помощью преобразования Фурье, которые используются в современных фотосепараторах. Согласно полученным результатам, установкой принимается решение о принадлежности анализируемого объекта к той или иной группе. В результате проведенного экспериментального исследования по сравнению эффективности использования двух методов выделения дефектов семян пшеницы были рассчитаны погрешности и точность при разделении семян на группы с использованием вышеописанных методов. Установлено, что у каждого метода обнаружения дефектов семян пшеницы есть определенные особенности, однако оба метода основаны на принципах работы нейронных сетей и искусственного интеллекта и позволяют с достаточной точностью судить о принадлежности семян пшеницы к той или иной группе. Также было установлено, что усредненная точность корреляционного метода выделения дефектов составляет 90,6 %, а метода преобразования Фурье – 89,27 %.

The most effective technology of grain separation into separate groups is optoelectronic sorting of seeds by photo separators. The purpose of the research is to perform an analytical review of the existing methods for the identification of selective criteria and defects detection of wheat seeds by image and to evaluate the effectiveness of the application of these methods in modern optoelectronic grain sorters (photo separators). The analysis of the process of identifying defects by the analytical unit of the installation was carried out, 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 study the accuracy of the existing methods for detecting seed defects, studies were conducted on the division into groups of two batches of grain of 100 pieces each using a specialized hardware and software complex of the Physics Department of the Kuban State Agrarian University. As a result of the study, the features of detecting defects in wheat seeds by the correlation method and using the Fourier transform, which are used in modern photo separators, 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 an experimental study on comparing the effectiveness of using two methods for identifying wheat seed defects, errors and accuracy were calculated when dividing seeds into groups using the methods described above. It has been found that each method of detecting wheat seed defects has certain features, however, both methods are based on the principles of neural networks and artificial intelligence and allow us to judge with sufficient accuracy whether wheat seeds belong to a particular group. It has also been found that the average accuracy of the correlation method for identifying defects is 90.6 %, and the Fourier transform method is 89.27 %.