Дослідження збіжності методів кластеризації для розпізнавання та відбору яблук у процесі сортування на конвеєрній лінії

Цвіркун, Людмила Олександрівна та Цвиркун, Людмила Александровна та Цвіркун, Сергій Леонідович та Цвиркун, Сергей Леонидович (2019) Дослідження збіжності методів кластеризації для розпізнавання та відбору яблук у процесі сортування на конвеєрній лінії. Обладнання та технології харчових виробництв (1 (38)). с. 94-101. ISSN 2079-4827

Перегляд

Text Tsvirkun 16_08_2019+.pdf Завантажити (3MB) | Перегляд

Резюме

Зазначено, що методи і засоби алгоритмічного та інформаційного забезпе-чення автоматизованих систем управління не дозволяють досить ефективно ідентифікувати і відбирати яблука відповідно до їх характеристик. Унаслідок цього доволі складно отримати якісне управління технологічними процесами сортування фруктів. Розглянуто структуру сис¬теми управління сортуванням яблук з урахуванням обмеженої швидкодії виконавчого механіз¬му, за допомогою якої вибирається декілька яблук з найкращими характеристиками. Система забезпечує оцінку розміщення об’єктів обраних різновидів з урахуванням швидкодії виконавчого механізму, визначення розміру, кольору і місця розташування візуальних об’єктів у кадрі; на основі цієї інформації здійснюється вибір об’єктів, що підлягають відбору з потоку яблук, сег¬ментація кадру (пошук візуальних об’єктів). Зазначено, що належність яблук до певного різно¬виду визначається за сукупністю характеристик. Тому для визначення яблук, які підлягають відбору на конвеєрній лінії, необхідно дослідити методи кластеризації найбільш істотних ха¬рактеристик яблук, оскільки ідентифікація та відбір яблук здійснюються на основі заданих характеристик {d, m, g}. Досліджено можливість застосування методів чіткої і нечіткої клас¬теризації для первинного налаштування підсистеми розпізнавання різновидів яблук при форму¬ванні автоматизованого управління сортуванням плодів у потоці. Проаналізовано збіжність алгоритмів кластеризації характеристик об’єктів, яка перевірялася при розбитті на близькі до оптимальної кількості кластерів, що дозволило оцінити не тільки показники збіжності, а й додатково перевірити доцільність здійсненого раніше вибору оптимальної кількості кластерів. Було встановлено, що для формування автоматизованого управління сортуванням яблук у по¬тоці первинне налаштування підсистеми розпізнавання різновидів доцільно здійснювати з ви¬користанням алгоритму нечіткої кластеризації Густафсона-Кесселя.

Дії (потрібно увійти)

Перегляд елементу