Тарабрин Дмитрий Сергеевич, канд. техн. наук, старший научный сотрудник
AuthorID: 798160
396030, Воронежская область, Рамонский район, п. ВНИИСС, 92
Dmitriy S. Tarabrin, CSc (Eng), Senior Research Engineer
396030, Voronezh Region, Ramon District, 92
Гулевский Вячеслав Анатольевич, д-р техн. наук, профессор кафедры математики
AuthorID: 305636
394087, г. Воронеж, ул. Мичурина 1
Vyacheslav A. Gulevsky, DSc (Eng), Professor
394087, Voronezh Region, Voronezh, Michurina Str. 1
Фотосепараторы демонстрируют высокую эффективность при очистке посевного материала от засорителей. Однако при обработке мелкосемянных культур разрешение камер фотосепараторов не позволяет эффективно детектировать трудноотделимые примеси. Исследования проведены с целью определения оптимальных настроек систем фотосепаратора SmartSort C для удаления семян карантинной повилики при конечной очистке люцерны сорта «Артемида» урожая 2024 г. Сортировку образцов с последующим анализом очищенной фракции и отходов производили при следующих параметрах работы фотосепаратора: задержка эжекторов – 2,6, 27 и 3,3 мс; давление – 1 и 2 бар; освещение – белый свет и белый свет совместно с инфракрасным излучением. Эффективность выделения семян повилики определяли при засоренности семенами люцерны 0,63; 0,32; 0,14%. При сравнении изображений снимков с RGB камер фотосепаратора, полученных при инфракрасном освещении совместно с белым светом на фоне инфракрасного спектра, обнаружили, что семена люцерны с более гладкой текстурой оболочки засвечены и выглядят как белые пятна, тогда как семена повилики с шероховатой оболочкой контрастируют черными точками. При инфракрасном освещении совместно с белым светом контрастность семян повилики увеличилась на 40%. Увеличение засоренности семенами повилики на 0,1% приводит к снижению качества очистки семян люцерны фотосепаратором в среднем на 1,16%. Полного удаления семян повилики из семян люцерны удалось достичь при использовании ИК-фона и подсветкой белым светом, давлении пневмосистемы 2,0 бар, задержке срабатывания эжекторов 2,6 мс, удельной загрузке машины на 1 лоток 85 кг/ч и при уровне засоренности 0,14%. Результаты исследований могут быть использованы при внедрении систем машинного обучения и искусственного интеллекта в программное обеспечение разрабатываемых отечественных фотосепараторов.
Color sorters demonstrate high efficiency in cleaning seed material from contaminants. However, when processing small-seeded crops, the resolution of color sorter cameras does not ensure the effective detection of hardto-separate impurities. The study aimed to determine the optimal settings for the SmartSort C color sorter systems for removing quarantine dodder seeds during the final cleaning of the Artemida alfalfa variety harvested in 2024. The authors used the following operating parameters of a color sorter to sort samples and subsequently analyze the cleaned purified fraction and waste: an ejector response delay of 2.6, 27 and 3.3 ms, a pressure of 1 and 2 bar, illumination – white light and white light combined with infrared (IR) radiation. The efficiency of dodder seed separation was determined for alfalfa seed contamination of 0.63, 0.32, and 0.14%. When comparing the images from the RGB cameras of the color sorter obtained with IR illumination together with white light against the background of the IR spectrum, it was found that alfalfa seeds with a smoother shell texture are overexposed and look like white spots, while dodder seeds with a rough shell contrast with black dots. When IR illumination was combined with white light, the contrast of dodder seeds increased by 40%. An increase in dodder seed contamination by 0.1% leads to a decrease in the quality of alfalfa seed cleaning by the color sorter, on average, by 1.16%. The complete removal of dodder seeds from alfalfa seeds by means of an IR background and white light illumination was observed at a pneumatic system pressure of 2.0 bar, an ejector response delay of 2.6 milliseconds, a specific machine load per one tray of 85 kg/h and a contamination level of 0.14%. The study results can be used in the implementation of machine learning and artificial intelligence systems in the software of domestic color sorters.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.