AGRIS - 

2023

Yudaev, I.V. | Rozhkov, E.A.

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%. | 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%.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Alejnikov, A.F., Siberian Federal Scientific Center of Agrobiotechnology, Novosibirsk Region

The symptoms and biophysical processes occurring in garden strawberry plants when they are affected by the dominant type of disease (up to 80%) caused by pathogenic fungi have been described. The ineffectiveness of the visual assessment of the degree of damage to strawberry diseases by a conventional 5-point scale or as a percentage of the leaf plate area affected by fungi, with the involvement of qualified specialists, has been shown. To create diagnostic tools that allow early detection of fungal diseases of garden strawberries, one of the methods of computer vision was proposed by counting image pixels in the space of color channels of red, green and blue (R, G, B), which makes it possible to determine the degree of fungal diseases affecting an individual plant leaf. The algorithm includes capturing an image with a digital camera by focusing on a plant leaf placed on a substrate with a uniform background providing a contrasting selection of the object; converting a color image to black and white; dividing the image between areas with necrotic spots and healthy areas of the plant leaf by masking and removing pixels; counting the number of pixels in these two areas and calculating their ratio. Information about computer software for determining the degree of damage to a strawberry leaf by garden fungal diseases has been given. Java programming language (operating system Android Studio 3.4.1) was used as a language for the development of the logical part of the information system. In order to build a graphical interface, the software facilitating the development and integration of various modules of the LibGDX software project was used. The proposed algorithm is implemented for a personal computer and can be installed on a smartphone in the form of a software application, with the help of which any agricultural producer can carry out early diagnosis of fungal plant diseases. | Описаны симптомы и биофизические процессы, протекающие в землянике садовой при поражении ее доминирующим видом болезни (до 80%), вызванной грибами-возбудителями. Показана неэффективность визуальной оценки степени поражения болезнями земляники по условной 5-балльной шкале или в процентном отношении по площади, пораженной грибами листовой пластины, с привлечением квалифицированных специалистов. Для создания средств диагностики, позволяющих заранее обнаружить грибные болезни земляники садовой, предложен один из методов компьютерного зрения путем подсчета пикселей изображения в пространстве цветовых каналов красного, зеленого и синего цвета (R, G, B). Данный метод дает возможность определять степень поражения грибными болезнями отдельного листа растения. Алгоритм включает захват изображения с помощью цифровой камеры путем фокусировки на листе растения, размещенном на подложке с равномерным фоном, обеспечивающим контрастное выделение объекта; преобразование цветного изображения в черно-белое; разделение изображения между областями c некротическими пятнами и здоровыми областями листа растения с помощью маскирования и удаления пикселей; подсчет количества пикселей в этих 2-х областях и расчет их соотношения. Приведены сведения о компьютерной программе определения степени поражения листа земляники садовой грибными болезнями. В качестве языка для разработки логической части информационной системы использован язык программирования Java (операционная система Android Studio 3.4.1). Для построения графического интерфейса использовано обеспечение, облегчающее разработку и объединение разных модулей программного проекта LibGDX. Предлагаемый алгоритм реализован для персонального компьютера и может в виде программного приложения устанавливаться на смартфон, с помощью которого любой сельхозпроизводитель может осуществлять раннюю диагностику грибных болезней растений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Savin, I.Yu. | Andronov, D.P. | Shishkonakova, E.A. | Vernyuk, Yu.I.

The areas occupied by Sosnowsky's hogweed (Heracleum sosnowskyi Manden.) have significantly increased in recent years in Russia and abroad, which has led to the necessity of developing reliable methods of monitoring its habitats. The purpose of the research was to evaluate the possibilities of detecting Sosnowsky's hogweed by means of territory survey using an unmanned aerial vehicle. The research was carried out on the example of the key 70 ha area in the Tver region where Sosnovsky's hogweed grows in small massifs on the abandoned plots next to plowable fields. The area was photographed on June 30, 2021, in the growth phase of hogweed from the altitude of 100 m using unmanned aerial vehicle DJI Matrice 200 equipped with Zenmuse X4S gyrostabilized camera shooting in the visible range. The resulting color image was decomposed into 3 channels (R, G, and B). After that, several training classifications were performed to distinguish inflorescences and leaves of hogweed. After combining the inflorescence and leaf maps, we obtained a map of hogweed distribution in the study area. Its accuracy was estimated on the basis of the classification error matrix, and it was more than 95%. Consequently, plants of Sosnovsky's hogweed can be successfully automatically detected by images taken by an unmanned aerial vehicle with a standard camera during the flowering phase of the plants. It appeared that in contrast to satellite imagery, the detection algorithm for each mosaics of the drone images is individual. This is predetermined by the specifics of imaging, the type of ground cover of the study area (especially the type of vegetation cover), as well as the phenophase of hogweed at the time of imaging. It is impossible to use the developed algorithm on other territories without its adaptation. The detection accuracy can be improved by selecting the optimal time of survey or by using multitemporal images. | В последние годы в России и за рубежом значительно увеличились площади, занятые борщевиком Сосновского (Heracleum sosnowskyi Manden.), что привело к необходимости разработки надежных методов мониторинга его ареалов. Цель работы - оценка возможностей детектирования борщевика Сосновского по данным съемки территории с использованием беспилотного летательного аппарата. Исследования проведены на примере ключевого участка в Тверской области площадью 70 га, где борщевик Сосновского произрастает небольшими массивами на заброшенных участках, соседствующих с распахиваемыми полями. Съемку проводили 30 июня 2021 г. в фазе цветения борщевика с высоты 100 метров с использованием беспилотного летательного аппарата DJI Matrice 200, оснащенного гиростабилизируемой камерой Zenmuse X4S, ведущей съемку в видимом спектральном диапазоне. Полученное цветное изображение было разложено на 3 канала (R, G и B). После этого последовательно провели несколько классификаций с обучением для выделения соцветий и листьев борщевика. После объединения карт соцветий и карт листьев была получена карта распространения борщевика на территории исследований. Ее точность оценивали на основе построения матрицы ошибок классификации, и она составила более 95%. Следовательно, растения борщевика Сосновского в фазе цветения могут быть успешно автоматизированно детектированы по изображениям, получаемым с беспилотного летательного аппарата с помощью стандартной фотокамеры. При этом, в отличие от спутниковой съемки, алгоритм детектирования для каждой мозаики изображения, полученного с беспилотного летательного аппарата индивидуален. Это предопределяют специфика съемки, тип наземного покрова территории исследований (особенно тип растительного покрова), а также фенофаза борщевика в момент съемки. Использование разработанного алгоритма на других территориях невозможно без его адаптации. Точность детектирования может быть повышена путем подбора оптимального срока съемки или с использованием мультивременных изображений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Zykin, P.А., St. Petersburg State Univ. (Russian Federation) | Utkina, E.I., The N.V. Rudnitskij Zonal Research and Development Inst. of North-Eastern Agriculture, Kirov (Russian Federation) | Vojlokov, A.V., Russian Academy of Agricultural Sciences, Moscow (Russian Federation). The N.I. Vavilov Inst. of Common Genetics

There has been carried out an image analysis of size and color of rye kernels of different color that is controlled by known genes. There were studied 23 samples of rye with kernel color visually described as yellow, green, brown and violet. The GrainScan software developed for wheat was adapted for computer analysis of digital images of rye kernels obtained with scanner. The software along with size allows calculating three-coordinates of color in three-dimensional color space CIEL*a*b*. Based on coordinate values a* and b* calculation of two additional parameters - C* and h* describing the saturation (purity) and tone (the color itself) of the grains, respectively, was made. It is shown that the individual analysis of size and color characteristics of the kernels give low values of standard errors. This allows revealing pairs of forms, which differ from each other for any of the studied parameters. The color of the rye grain cannot be described as the saturated color of one of the tones. The values of h* made it possible to redistribute the four groups of samples with differently colored kernels into three ones in accordance with the lack of anthocyanins in caryopsis (anthocyaninless, yellow-kernel, brown-kernel samples), the presence of anthocyanins in the aleurone layer (green-kernel samples) and the presence of anthocyanins in the pericarp (violet-kernel samples). The data obtained are discussed in connection with literature data on visual description of colors of rye grain, type of pigments, and the coloring of the individual layers of rye kernel. | Проведен имидж-анализ размеров и цвета зерновок ржи разной окраски, контролируемой известными генами. Изучено 23 образца ржи с окраской зерна, визуально описанной как желтая, зеленая, коричневая и фиолетовая. Для компьютерного анализа цифровых изображений зерновок, полученных с помощью сканера, адаптировали программу GrainScan, используемую для работы с пшеницей. Программа помимо размеров позволяет установить три координаты цвета, рассчитанные в цветовом трехмерном пространстве CIEL*a*b*. На основании значений координат a* и b* произведен расчет двух дополнительных параметров – C* и h*, характеризующих насыщенность (чистоту) и тон (собственно цвет) зерновок соответственно. Показано, что индивидуальный анализ размеров и цветовых характеристик зерновок дает малые значения стандартных ошибок. Это позволяет установить пары форм, различающиеся по любому из параметров. Цвет зерна ржи нельзя описать как насыщенный цвет одного из тонов. Значения h* позволили перераспределить четыре группы образцов с разной окраской зерна в три в соответствии с отсутствием антоцианов в зерновке (безантоциановые, желтозерные и коричневозерные образцы), наличием антоцианов в алейроновом слое (зеленозерные образцы) и наличием антоцианов в перикарпе (фиолетовозерные образцы). Полученные данные обсуждаются в связи с литературными данными по визуальному описанию цвета зерна ржи, типу пигментов и окраске отдельных слоев зерновки у ржи.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2016

Tkachenko, N.A., All-Russia Research and Development Inst. of Land and Forest Improvement, Volgograd

The results of assessment of forest reclamation and mapping of lands of the Volgograd region based on remote sensing methods and geographic information systems (GIS) technologies are presented in the paper. For a comprehensive assessment of the territory the forest reclamation classification developed in the All-Russia Research and Development Institute of Land and Forest Improvement, is used. The use of high resolution satellite images has revealed the interpretive features of forest reclamation categories (FRC) and forest reclamation types (FRT) of lands. The different combinations of FRC and FRT allowed identifying the contours of forest reclamation settlements (FRA) and draw up the forest reclamation maps of the research region. It was found that 66% of the territory (1747.2 thousand ha) refers to FRA IV "b" - lands with loamy and clay soils with limited availability of groundwater (5-10 m), 15.3% (407.2 thousand ha) - FRA III "b" - lands with sandy soils with limited availability of groundwater (5-10 m), 10% (265.7 thousand ha) FRA IV "g" - lands with loamy and clay soils with unavailable groundwater (10 m). The rest of the FRA are much rarer and occupy an area of 0.1 to 4%. The created map of forest reclamation will provide the development of the recommendations on arrangement of degraded and poorly productive lands, measures for surface and radical improvement of natural grassland and the creation of protective forest plantations aimed at ensuring the agroecological sustainability of landscapes. | Представлены результаты лесомелиоративной оценки и картографирования земель Волгоградского Заволжья на основе дистанционных методов исследования и геоинформационных технологий. Для всесторонней оценки территории использована лесомелиоративная классификация, разработанная во Всероссийском научно-исследовательском институте агролесомелиорации. Применение космических снимков высокого разрешения позволило выявить дешифровочные признаки лесомелиоративных категорий (ЛМК) и лесомелиоративных типов (ЛМТ) земель. Сочетание в различных комбинациях ЛМК и ЛМТ позволили выделить контуры лесомелиоративных выделов (ЛМВ) и составить лесомелиоративную карту региона исследования. Установлено, что 66% территории (1747,2 тыс. га) относится к ЛМВ IV "б" (земли с суглинистыми и глинистыми почвами с ограниченно доступными грунтовыми водами (5-10 м)), 15,3% (407,2 тыс. га) – ЛМВ III "б" (земли с супесчаными почвами с ограниченно доступными грунтовыми водами (5-10 м)), 10% (265,7 тыс. га) – ЛМВ IV "г" (земли с суглинистыми и глинистыми почвами с недоступными грунтовыми водами (более 10 м)). Остальные ЛМВ встречаются значительно реже и занимают площадь от 0,1 до 4%. Составленная лесомелиоративная карта позволит разработать рекомендации по обустройству деградированных и малопродуктивных земель, мероприятия по поверхностному и коренному улучшению естественных кормовых угодий и созданию защитных лесных насаждений, направленные на обеспечение агроэкологической устойчивости ландшафтов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2014

Ageev, O.V. | Fatykhov, Yu.A., Kaliningrad State Technical Univ.

Relevance of using modern video in fishing industry mechatronic equipment is demonstrated. Mechatronic complex generalized structure for primary fish processing is developed. Scientific methods for calibrating fish morphometric parameters on the basis of laser location and technical vision are investigated. The photometric and triangular methods of measuring raw materials parameters are recommended. Basic tasks and functions of the videocomputer module (VCM) are formulated and its structural scheme is developed. It is recommended to use the source of light for a working zone on the basis of LED lamps Cree with light flux not less than 2000 LM. CMOS-matrix is used as a photosensor of videosensor. The universal serial bus USB with the transfer speed not less than 400 Mbit/s is recommended for transferring data from the videosensor to a computer. RAW format is chosen for presenting data in the VCM. The order of video information digital processing on a computer using algorithms of histogram equalization, filtration, dilation, contours search, pouring, image subtraction, closing the contours, stripes selection, regions selection, fish head and trunk coordinates calculation are recommended. Three-dimensional parameters of raw materials and products are measured by means of VCM with the exactness of not less than 0.5 mm. The prototype VCM has a conveyor belt 900mm wide, 1500 mm long. The speed of the conveyor belt is provided 0.1-0.3 m/s, the processing capacity of piece objects constitutes 1800 units an hour. The cost of the module doesn't transcend 60000 roubles. The product is used in different technological lines of food processing and fish canning plants. Developing the VCM allows upgrading raw materials processing and ready-to-cook food, and also to improve the traceability of fish-processing manufactures. The module is recommended to application on food processing and fish canning plants of small and medium business, in supermarkets and catering organizations. | Показана актуальность применения цифровой видеотехники в мехатронном оборудовании рыбной отрасли. Разработана обобщённая структура мехатронного комплекса для первичной обработки рыбы. Исследованы научные принципы точного измерения морфометрических параметров рыбы на основе лазерной локации и технического зрения. Рекомендованы фотометрический и триангуляционный методы измерения пространственных параметров пищевого сырья. Сформулированы основные задачи и функции видеокомпьютерного модуля (ВКМ), предложена его структурная схема. Рекомендуется использовать источник освещения рабочей зоны на основе светодиодов Cree со световым потоком не менее 2000 лм. В качестве фоточувствительного элемента видеодатчика использована КМОП-матрица. Рекомендуется для передачи данных от видеодатчика в ЭВМ применять универсальную последовательную шину USB со скоростью передачи не менее 400 Мбит/с. Для представления данных в ВКМ выбран формат RAW. Рекомендована последовательность цифровой обработки видеоинформации на ЭВМ с использованием алгоритмов гистограммной эквализации, фильтрации, дилатации, поиска контуров, заливки, вычитания изображения, замыкания контуров, выборки полос, выделения областей, расчёта координат головы и тушки рыбы. Пространственные параметры сырья и продукции измеряются с помощью ВКМ с точностью не менее 0,5 мм. Опытный образец ВКМ имеет конвейерную ленту шириной 900 мм, общей длиной 1500 мм. Обеспечивается скорость конвейерной ленты 0,1 – 0,3 м/с, производительность обработки штучных объектов составляет 1800 шт/ч. Стоимость изделия не превышает 60000 руб. Изделие применяется в различных технологических линиях пищевых и рыбоконсервных производств. Разработка ВКМ позволяет улучшить качество обработки сырья и полуфабрикатов, а также улучшить прослеживаемость рыбообрабатывающих производств. ВКМ рекомендован к применению на пищевых и рыбоперерабатывающих предприятиях малого и среднего бизнеса, в супермаркетах и организациях общественного питания.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation