📄Работа №187450
Тема: РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ДЛЯ СОРТИРОВКИ ИЗЮМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Робототехника
Объем:
52 листов
Год:
2025
Просмотров:
60
4520
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 3
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Обзор существующих решений 5
2 Разработка алгоритма для сортировки изюма 6
2.1 Описание программной и аппаратной частей мини-ЭВМ 6
2.1.1 Характеристики 6
2.1.2 Среда разработки 8
2.1.3 Камера и её характеристики 9
2.2 Разработка алгоритма сортировки 9
2.2.1 Цветовые модели. Их применение в компьютерном зрении 10
2.2.2 Методы наложение масок 12
2.2.3 Сегментация фона 14
2.2.4 Метод Отсу 15
2.2.5 ORB обнаружение 16
2.3 Практическая реализация алгоритма обнаружения 17
2.3.1 Реализация цветового фильтра 18
2.3.2 Реализация сегментации фона 19
2.3.3 Реализация пороговой классификации 19
2.3.4 ORB классификация 20
2.3.5 Использование интерфейса GPIO 21
2.4 Разработка графического интерфейса для алгоритма 21
2.5 Определение цветовых интервалов для обнаружения изюма 23
3 Разработка прототипа установки для сортировки изюма 24
3.2 Описание имеющегося прототипа установки 24
3.3 Внесение изменений в установку 26
3.3.1 Создание внешнего корпуса для установки 26
3.3.2 Разработка оптимальной формы желоба 27
3.3.3 Расчет оптимального угла наклона желоба 28
3.6 Внедрение пневмопушек 30
3.7 Экспериментальная проверка алгоритма сортировки изюма 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 33
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 34
ПРИЛОЖЕНИЕ A Результаты обнаружения изюма 36
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Управление GPIO 38
ПРИЛОЖЕНИЕ В Код алгоритма сортировки 39
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Обзор существующих решений 5
2 Разработка алгоритма для сортировки изюма 6
2.1 Описание программной и аппаратной частей мини-ЭВМ 6
2.1.1 Характеристики 6
2.1.2 Среда разработки 8
2.1.3 Камера и её характеристики 9
2.2 Разработка алгоритма сортировки 9
2.2.1 Цветовые модели. Их применение в компьютерном зрении 10
2.2.2 Методы наложение масок 12
2.2.3 Сегментация фона 14
2.2.4 Метод Отсу 15
2.2.5 ORB обнаружение 16
2.3 Практическая реализация алгоритма обнаружения 17
2.3.1 Реализация цветового фильтра 18
2.3.2 Реализация сегментации фона 19
2.3.3 Реализация пороговой классификации 19
2.3.4 ORB классификация 20
2.3.5 Использование интерфейса GPIO 21
2.4 Разработка графического интерфейса для алгоритма 21
2.5 Определение цветовых интервалов для обнаружения изюма 23
3 Разработка прототипа установки для сортировки изюма 24
3.2 Описание имеющегося прототипа установки 24
3.3 Внесение изменений в установку 26
3.3.1 Создание внешнего корпуса для установки 26
3.3.2 Разработка оптимальной формы желоба 27
3.3.3 Расчет оптимального угла наклона желоба 28
3.6 Внедрение пневмопушек 30
3.7 Экспериментальная проверка алгоритма сортировки изюма 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 33
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 34
ПРИЛОЖЕНИЕ A Результаты обнаружения изюма 36
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Управление GPIO 38
ПРИЛОЖЕНИЕ В Код алгоритма сортировки 39
📖 Введение
Актуальность использования технологий компьютерного зрения с каждым годом только растет, ведь оно способно решать множество самых разнообразных задач, к примеру: сегментация, определение определенных черт лица или других деталей на изображении, сортировка объектов по определенным признакам, обучение нейросетей, системы управления механизмами и роботами и так далее.
В эру развития цифровых технологий полным ходом идёт процесс автоматизации производств, за счёт внедрения микроконтроллеров, которые управляют производственными процессами, а для повышения качества управления имеет смысл внедрение систем технического и компьютерного зрения, которые помогают в решении поставленных задач и позволяют при надобности контролировать процесс дистанционно, без личного присутствия инженера.
В данной работе рассматриваются возможности библиотеки компьютерного зрения OpenCV и мини-ЭВМ Raspberry Pi для реализации алгоритма сортировки на примере изюма.
Согласно статистике [1] сервиса statista.com годовое производство изюма на сезон 2022/2023 года достигло 1,306,700 тонн, две трети из этого числа производится в развивающихся странах [2], где в основном применяется человеческий труд на всех этапах производства: от подготовки гроздей к сушке, до упаковки для дальнейшей продажи.
К примеру Узбекистан, по данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO), за 2021 год произвел до 70 тысяч тонн изюма, на более чем 30 000 фермерских хозяйствах с использованием ручного труда, поэтому сложно говорить о каком бы то ни было уровне автоматизации процесса производства изюма.
Сам процесс производства подразделяется на: сбор изюма, его сушку, сбор готового изюма, сортировку и упаковку. Автоматизацию первых этапов в условиях фермерских хозяйств реализовать будет сложно, что не скажешь о его сортировке, где внимательности человеческих глаз бывает недостаточно.
Ввиду этого объектом исследования является обнаружение изюма двух разных видов.
Предметом исследования является обработка видеопотока для обнаружения изюма и проектирование прототипа установки для корректной сортировки. Необходимость разработки прототипа обусловлена чувствительностью алгоритма к окружающим факторам, таким как: освещенность, качество камеры, наличие зашумленности видеопотока, а также с целью практической проверки работоспособности алгоритма.
Целью исследования является разработка алгоритма для сортировки изюма с использованием системы компьютерного зрения с помощью библиоткеи OpenCV, а также реализация графического интерфейса на языке программирования Python в среде разработки Visual Code на мини-ЭВМ Raspberry Pi.
Решаемые задачи:
1. Разработка и базовая оптимизация алгоритма сортировки
2. Наладка работы установки для сортировки
3. Повышение точности определения изюма в условиях работы установки
4. Разработка простейшего графического интерфейса для удобной работы
В эру развития цифровых технологий полным ходом идёт процесс автоматизации производств, за счёт внедрения микроконтроллеров, которые управляют производственными процессами, а для повышения качества управления имеет смысл внедрение систем технического и компьютерного зрения, которые помогают в решении поставленных задач и позволяют при надобности контролировать процесс дистанционно, без личного присутствия инженера.
В данной работе рассматриваются возможности библиотеки компьютерного зрения OpenCV и мини-ЭВМ Raspberry Pi для реализации алгоритма сортировки на примере изюма.
Согласно статистике [1] сервиса statista.com годовое производство изюма на сезон 2022/2023 года достигло 1,306,700 тонн, две трети из этого числа производится в развивающихся странах [2], где в основном применяется человеческий труд на всех этапах производства: от подготовки гроздей к сушке, до упаковки для дальнейшей продажи.
К примеру Узбекистан, по данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO), за 2021 год произвел до 70 тысяч тонн изюма, на более чем 30 000 фермерских хозяйствах с использованием ручного труда, поэтому сложно говорить о каком бы то ни было уровне автоматизации процесса производства изюма.
Сам процесс производства подразделяется на: сбор изюма, его сушку, сбор готового изюма, сортировку и упаковку. Автоматизацию первых этапов в условиях фермерских хозяйств реализовать будет сложно, что не скажешь о его сортировке, где внимательности человеческих глаз бывает недостаточно.
Ввиду этого объектом исследования является обнаружение изюма двух разных видов.
Предметом исследования является обработка видеопотока для обнаружения изюма и проектирование прототипа установки для корректной сортировки. Необходимость разработки прототипа обусловлена чувствительностью алгоритма к окружающим факторам, таким как: освещенность, качество камеры, наличие зашумленности видеопотока, а также с целью практической проверки работоспособности алгоритма.
Целью исследования является разработка алгоритма для сортировки изюма с использованием системы компьютерного зрения с помощью библиоткеи OpenCV, а также реализация графического интерфейса на языке программирования Python в среде разработки Visual Code на мини-ЭВМ Raspberry Pi.
Решаемые задачи:
1. Разработка и базовая оптимизация алгоритма сортировки
2. Наладка работы установки для сортировки
3. Повышение точности определения изюма в условиях работы установки
4. Разработка простейшего графического интерфейса для удобной работы
✅ Заключение
В ходе работы был произведен обзор сущесвующих решений по задаче обнаружения и сортировки изюма, были некоторые особенности решений, которые затем были использованы для создания алгоритма сортировки изюма с использованием системы компьютерного зрения на языке Python на мини- ЭВМ Raspberry Pi 5. Алгоритм был реализован исключительно с использованием возможностей библиотеки OpenCV на основе цветовых отличий между сортами изюма, также был разработан простейший графический интерфейс для возможности настройки работы алгоритма.
Помимо программы для обнаружения изюма был собран прототип установки для сортировки изюма, который включал в себя саму установку, внешний корпус, источник освещения, камеру, а также пневмопушку.
Для проверки работоспособности алгоритма было проведено 2 эксперимента по обнаружению изюма, где была выявлена точность обнаружения выше 95%, и по сортировке изюма на прототипе установки, где точность была 94%, что говорит об эффективности работы как алгоритма, так и прототипа установки.
Помимо программы для обнаружения изюма был собран прототип установки для сортировки изюма, который включал в себя саму установку, внешний корпус, источник освещения, камеру, а также пневмопушку.
Для проверки работоспособности алгоритма было проведено 2 эксперимента по обнаружению изюма, где была выявлена точность обнаружения выше 95%, и по сортировке изюма на прототипе установки, где точность была 94%, что говорит об эффективности работы как алгоритма, так и прототипа установки.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.