Разработка элементов цифровой системы идентификации почвенных комков от клубней картофеля картофелеуборочного комбайна

Оснащение элементами автоматизации механических устройств очистки не в полной мере обеспечивает качество очистки товарной продукции от механических примесей. Внедрение системы цифровой идентификации разделяемых биологических объектов от механических примесей на основе гиперспектрального отражения поможет решить данную проблему. Исследования проведены с целью изучения подходов по обработке данных гиперспектрального отражения клубней картофеля и почвенных комков использованием модели нейронной сети YOLOv8 цифровой системы идентификации почвенных комков от клубней картофеля картофелеуборочного комбайна. Разработали конструктивную схему картофелеуборочного комбайна с цифровой системой идентификации биологических объектов на основе гиперспектрального отражения клубней картофеля и распознавания почвенных комков в автоматизированном режиме. Распознавание клубней картофеля и комков почвы на изображениях выполнили с помощью обученных моделей с выделением областей поражения. Получили кривые оценки точности и полноты распознавания комков почвы в диапазоне длин волн 500…700 нм. Оптимальный уровень уверенности для моделей нейронных сетей составил 0,28 для комков почвы и 0,37 – для клубней картофеля. Определили параметры расчета метрик бинарной и мультиклассовой классификации разработанных моделей сверточных нейронных сетей на различных диапазонах длин волн по классам «Картофель», «Почва на картофеле» и «Комок почвы». Установили, что при длине волны 600 нм достигается наивысшая средняя точность распознавания комков почвы mAP 0,329 и клубней картофеля mAP 0,407. Полученные гиперспектральные данные обладают значительным потенциалом для точной классификации и распознавания болезней и повреждений на клубнях и могут быть использованы для выявления незначительных изменений в состоянии клубней. Точность неинвазивного распознавания комков почвы и клубней картофеля с использованием гиперспектральных изображений сравнима с точностью экспертовлюдей (отклонение – не более 11,3%).

1. Cao T., Wang Y., Chen J. Analysis and simulation of potato combine harvesting machine. Сommunications, Signal Processing, and Systems. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2022;879:556-563. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0386-1_70

2. Dai F., Guo X.H., Zhao W. et al. Design and experiment of canvas belt combined operation machine for potato digging and plastic film collecting. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery. 2018;49(3):104-113. https://doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2018.03.012

3. Wang L., Liu F., Wang Q. et al. Design of a spring-finger potato picker and an experimental study of its picking performance. Agriculture. 2023;13(5):945. https://doi.org/10.3390/agriculture13050945

4. Mu G., Wang W., Zhang T. et al. Design and experiment with a double-roller sweet potato vine harvester. Agriculture. 2022;12(10):1559. https://doi.org/10.3390/agriculture12101559

5. Pasaman B., Zakharchuk V. The determination of the parameters of a ploughshare-rotor potato digger. Econtechmod. An International Quarterly Journal. 2012;01(2):43-47.

6. Бышов Н.В., Якутин Н.Н., Ковешников Р.Ю. и др. Модернизация копателя КСТ-1,4 // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Костычева. 2016. № 2. С. 75-78. EDN: WYJNSX

7. Indraja D., Ajkhilesh J., Vishal P. et al. A review paper based on design and development of an onion harvesting machine. Journal of Information and Computational Science. 2020;9(12):333-337.

8. Khura T., Mani I., Srivastava A. Design and development of tractor-drawn onion (Allium cepa) harvester. Indian Journal of Agricultural Sciences. 2011;81(6):528-532.

9. El-Rahman A., Magda M. Development and performance evaluation of a simple grading machine suitable for onion sets. Journal of Soil Sciences and Agricultural Engineering. 2011;2(2):213-226. https://doi.org/10.21608/jssae.2011.55418

10. Lu K., Xie S., Gai X., Ji X. Design and experiment of toggle lever-type potato picker. Agriculture. 2024;14:826. https://doi.org/10.21608/jssae.2011.55418

11. Lü J.Q., Sun H., Dui H., Peng M.M., Yu J.Y. Design and experiment on conveyor separation device of potato digger under heavy soil condition. Transactions of the CSAM. 2017;48(11):146-155. https://doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2017.11.018

12. Jia B., Sun W., Zhao Z. et al. Design and field test of a remotely controlled self-propelled potato harvester with manual sorting platform. American Journal of Potato Research. 2023;100:193-209. https://doi.org/10.1007/s12230-023-09909-3

13. Dorokhov A.S., Sibirev A.V., Aksenov A.G. The results of field tests of an onion set harvesting machine equipped with a shaker arrangement asymmetrical bar elevato. Engineering Technologies and Systems. 2020;30(1):133-148. https://doi.org/10.15507/2658-4123.030.202001.133-148