УСТРОЙСТВО ПОЛУЧЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕРНОВОЙ СМЕСИ

Полезная модель относится к робототехническим устройствам, а именно к устройствам регистрации изображений, специально предназначенным для обучения нейронной сети.
В настоящее время широко применяются методы использования нейросетей глубокого обучения для распознавания изображений элементов зерновых смесей.
Распознавание изображений зерновой смеси применяется в компьютерных системах контроля и сортировки сырья, в экспертных системах мониторинга показателей безопасности и качества в процессе производства и т.д. Успешно развиваются технологии сортировки агрокультурной продукции по геометрической форме, цветовой окраске и распределению цветовых пятен плода, т.е. по принципу фотоэлектронного сепарирования.
Ряд актуальных задач в зерноперерабатывающей промышленности, растениеводстве, селекции, семеноводстве, сортоиспытаниях и т.п. требует высокоточного (до сотых долей %) распознавания изображений семян зерновых колосовых, зернобобовых, крупяных, технических и масличных культур.
Для реализации указанных задач используют обучаемые нейронные сети.
В частности, в статье «Распознавание изображений зерновых смесей методами глубокого обучения с использованием библиотек KERAS И TENSORFLOW» А. А. Крыловецкий, Д. М. Суходолов. Воронежский государственный университет. ВЕСТНИК ВГУ, СЕРИЯ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, 2018, № 2 (http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/analiz/2018/02/2018-02-17.pdf) проведено сравнение результатов для трех различных архитектур, реализованных в пакетах VGG16, VGG19 и MobileNet на наборе изображений зерен различных растений. Выявлен относительный вклад морфологических, цветовых и текстурных признаков в решение задачи классификации изображений зерен с помощью нейросетей глубокого обучения.
Использование нейросетей глубокого обучения в реальных задачах классификации изображений элементов зерновых смесей требует разработки архитектуры сети, учитывающей специфику задачи. В частности, необходимо значительно увеличить точность распознавания по морфологическим характеристикам. Также необходимо увеличение точности классификации только по цветовым и морфологическим признакам небольших фрагментов изображений.
Решение этих проблем связано с необходимостью обучения нейросетей по изображениям распознаваемым зерновым смесям.
В статье «Нейросетевое распознавание в технических системах зерноперерабатывающей и пищевой промышленности» Руденко О.В., Усатиков C.В. ГОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет», Краснодар. Современные проблемы науки и образования. 2011. № 3 (https://s.science-education.ru/pdf/2011/3/17.pdf) рассмотрена возможная достижимая точность распознавания и выделения примесей с помощью нейросетевых методов для различных сортов злаковых культур по вейвлет-спектру цветовой окраски и формы плодов плоского изображения зерновок. Разработаны нейросетевая модель классификатора, алгоритм работы и программы для ЭВМ-классификации сортов злаковых, разделение шлифованного и шелушеного риса одного сорта и выделение трудно отделимых примесей.
Общий алгоритм нейросетевого распознавания включает следующие этапы создания «обучающей» базы данных (БД) для спектрального анализа плоского изображения зерновок и последующего распознавания изображений:
фотосъемка зерновок на однотонном фоне для «обучающей» БД - известного сорта, для рабочего режима - сортосмеси, подлежащей распознаванию;
применение алгоритмов отделения фона и выделения пиксельных изображений отдельных единичных зерновок;
установить центр масс объекта, угол поворота относительно начальной системы координат и размеры каждого изображения, перенести начало координат в центр масс объекта и произвести поворот осей координат таким образом, чтобы ось абсцисс проходила вдоль максимального удлинения объекта;
нормализовать размеры объекта таким образом, чтобы вне зависимости от разрешения анализируемого изображения геометрические размеры всех объектов совпадали;
провести дискретное вейвлет-преобразование цветовых составляющих всех точек (пикселей), принадлежащих выделенной в предыдущих пунктах области; упорядочить полученные коэффициенты; отбросить незначащие элементы полученного упорядоченного массива;
для «обучающей» БД - сохранить полученные данные в БД единичных вейвлет-спектров;
для нейросетевых методов распознавания БД единичных вейвлет-спектров является обучающей выборкой. Разработать топологию и провести обучение НС;
для рабочего режима вейвлет-спектр элементов сортосмеси, подлежащей распознаванию, подается на вход разработанной НС. Выход НС идентифицирует элементы сортосмеси.
Данный подход применим для всех указанных выше задач с использованием обучаемых нейронных сетей.
Из указанного подхода очевидно, что обучение нейронной сети является ключевой и приоритетной задачей.
Обучение даже простой нейронной сети для вычисления количественных и качественных характеристик зерновой смеси по изображению требует от разработчика наличие датасета - набора обучающих изображений. Каждая индустриальная задача, решаемая методами машинного обучения, требует уникальную обучающую выборку изображений. Для определения засоренности зерновой смеси, доли битых зерен и габаритов зерна нейросетевыми методами необходимо получить изображение зерновой смеси, располагающейся в одной плоскости.
Для создания обучающего датасета требуется большое количество уникальных (отличающихся друг от друга) изображений (количество обучающей выборки влияет на качество работы нейронной сети).
За основу полезной модели было взято устройство по патенту Китая CN208383654(U) - испытательное устройство барабанного типа для моделирования процесса перемещения потока неоднородных частиц (песка и ила в водоеме), которое включает в себя кронштейн, установленный на кронштейне прозрачный цилиндр-барабан, приводящийся во вращение через зубчатую передачу от приводного двигателя, высокоскоростную камеру, лазерное оборудование для освещения зоны съемки высокоскоростной камеры, компьютер для хранения данных об изображениях, полученных от указанной камеры.
Данное устройство не используется для обучения нейронной сети.
Задачей настоящего технического решения является создание устройства получения большого количества уникальных изображений зерновой смеси для обучения нейронной сети.
Техническим результатом применения устройства получения обучающих изображений зерновой смеси является повышение точности регистрации большого потока изображений зерновой смеси высокоскоростной камерой без повреждения зерновой смеси, что приводит к эффективному обучению нейронной сети. К тому же достигается еще один эффект от введения данного технического решения в эксплуатацию, который основан на возможности эффективно создавать большое количество уникальных изображений зерновой смеси, достаточного для обучения нейронной сети и может быть применено для создания обучающей выборки из изображений любых зерновых смесей различных культур.
Обучение нейросети - дорогостоящий процесс, требующий огромных затрат на создание обучающей выборки. Предложенное устройство позволяет сэкономить на получении большого количества уникальных изображений для последующей разметки, может быть применено для создания обучающей выборки из уникальных изображений любых зерновых смесей различных культур достаточно быстро.
Для создания большого количества уникальных кадров исследуемой культуры достаточно лишь слегка изменить конфигурацию расположения зерен друг относительно друга, для чего подходит ротационный способ получения без установленных внутри ограничителей движения зерна.
При этом движение зерна (культур) в зоне фиксирования изображения должно происходить быстро, при сохранении целостности зерна (культуры).
На сегодняшний день существует большое количество зернообрабатывающей техники, где происходит быстрое перемещение зерна. Однако в такой технике до 15% зерна или другой культуры может разбиваться.
Целостность зерна или других культур является важным фактором для обучения нейросети, поскольку разбитое зерно или шелуха приводит к неправильной оценке морфологических, цветовых и текстурных признаков исследуемых культур.
Указанные технические результаты достигаются благодаря использованию предложенного устройства получения изображений для обучения нейронной сети, которое включает в себя скоростную камеру, барабан с прозрачными стенками, приводящийся в движение от приводного двигателя. При этом барабан устанавливается таким образом, что прозрачные стенки его корпуса располагаются перпендикулярно относительно главной оптической оси скоростной камеры, а также содержит датчик поворота барабана, установленный напротив стенки основания барабана, на которой нанесены метки.
В предпочтительном варианте выполнения технического решения устройство содержит модуль подсветки, обеспечивающий постоянство условий освещения, позволяя получать кадры с одинаковой яркостью.
Для обеспечения нахождения зерна в одной плоскости его прижимают к стеклу за счет быстрого вращения барабана и воздействия на зерно центробежной силы. В результате чего при вращении барабана зерно не падает с высоты, а как бы соскальзывает по стеклянным стенкам, постепенно перемешиваясь без повреждения зерен.
Далее полезная модель будет описана со ссылками на чертежи, где:
на фиг. 1 - устройство получения обучающих изображений зерновой смеси;
на фиг. 2 - устройство получения обучающих изображений зерновой смеси - общий вид конструкции.
Устройство получения обучающих изображений зерновой смеси, изображенное на фиг. 1 и 2, состоит из таких компонентов, узлов и частей, как
привод барабана (1),
скоростная цифровая камера (2),
модуль подсветки (3),
вращающийся барабан с прозрачными стенками (4),
роликовые опоры барабана (5),
датчик поворота барабана (6),
перепрограммируемый компьютер (7),
боковые прозрачные стенки (8),
метки (9).
Приведенные выше компоненты соединены между собой такими сборочными операциями как свинчивание с корпусом устройства (выполненным из листового алюминия), склейка (модуль 3), пайка (относится к проводке в месте неразъемных соединений проводки компонентов, описанных выше).
Барабан (4) выполнен по форме многоугольной призмы с прозрачными боковыми гранями - стенками (8) может быть соединен с роликовыми опорами барабана (5) исключительно силой гравитации, а с приводом барабана (1) через зубчатое зацепление.
Устройство работает следующим образом.
В барабан (4) через съемную крышку засыпается зерно.
Привод (1) барабана (4) с боковыми прозрачными стенками (8) (см. фиг. 2) обеспечивает вращение барабана с заданной скоростью. На стенку в основании барабана (4) нанесены специальные метки (9), использующиеся для фиксации факта поворота барабана (4). Метки нанесены в области каждой прозрачной стенки (8) барабана таким образом, чтобы датчик поворота барабана (6) мог фиксировать каждую метку и стенку соответственно при вращении барабана.
При этом прозрачная стенка (8) корпуса барабана всегда перпендикулярна главной оптической оси скоростной цифровой камеры (2).
Привод (1) приводит в движение барабан с прозрачными стенками, поворачивая его в одном направлении, обеспечивая перемешивание находящейся в ней зерновой смеси, из-за чего конфигурация зерна на стенках барабана (8) при его повороте будет уникальной.
Модуль технического зрения с помощью скоростной цифровой камеры (2) обеспечивает получение четких цветных снимков и сохранение в собственном ПЗУ (постоянном запоминающем устройстве) перепрограммируемого компьютера (7).
Перепрограммируемый компьютер (7) обеспечивает программное управление оборудованием стенда и обеспечивать обмен информацией с модулем технического зрения.
Синхронизация вращения барабана (1) и съемки изображения на камеру (2) происходит с помощью оптического датчика (6), установленного сбоку барабана напротив стенки основания, на которой нанесены метки. При повороте барабана (4) на заданный угол происходит пересечение датчика поворота барабана (6) со специальной меткой (9), нанесенной на барабан (4). При каждом прохождения метки (9) мимо датчика (6) в перепрограммируемый компьютер (7) передается сигнал, после чего скоростная цифровая камера (2) делает снимок и сохраняет его в ПЗУ перепрограммируемого компьютера (7).
Датчик поворота барабана (6) считывает движение барабана за счет нанесенных меток (9), что позволяет синхронизировать получение снимка зерновой смеси, которая получается на каждой стенке барабана.
Модуль подсветки (3) гарантирует постоянство условий освещения, позволяя получать кадры с одинаковой яркостью.
Предложенное устройство повышает уровень автоматизации и скорости процесса получения изображений, использующихся в разметке (датасета).