Ученые Передовой инженерной школы (ПИШ) Новгородского государственного университета (НовГУ) разработали уникальную систему искусственного интеллекта. Она может адаптироваться под различные технологические процессы на производстве удобрений, используя нейросетевые алгоритмы и технологии компьютерного зрения. Новая разработка обеспечивает постоянный контроль качества продукции, анализируя гранулы минеральных удобрений в реальном времени.

Система располагается над конвейерной лентой и осуществляет сканирование движущихся гранул с применением специализированной камеры. В реальном времени нейросеть распознает контуры гранул, измеряет их размеры на базе фокусного расстояния камеры и сопоставляет с установленными стандартами. Результаты анализа немедленно отображаются на графиках, что позволяет быстро корректировать производственный процесс, сообщили в пресс-службе университета.

Одним из основных достоинств данной разработки является ее способность самообучаться при работе с различными видами удобрений. Контроль размера гранул в производстве удобрений имеет критическое значение, так как от этого зависят их скорость растворения в почве, как объясняет автор проекта Владислав Рысев.

Если гранулы слишком малы, они оседают "пылью" и разносит ветер, а если крупны — не достигают цели. Мысль использовать нейросеть зародилась после неудачи традиционных методов обнаружения контуров, таких как операторы Робертса, Собеля, LoG и метод Канни. "Проблема заключалась в том, что маленькие гранулы одного цвета казались на изображении как белая каша," - подчеркнул Рысев.

Эта система обучается и может сканировать не только мелкие гранулы удобрений на химических производствах, но и крупные объекты на больших предприятиях, включая каменные породы и различные детали.

Разработка была осуществлена при поддержке Министерства науки и высшего образования России в рамках программы "Десятилетие науки и технологий".