Исследователи Технического университета Мюнхена вместе с компанией Karevo разработали систему на базе искусственного интеллекта для сортировки картофеля. Она распознаёт семь типов дефектов с точностью до 95% и способна обрабатывать до 10 тонн клубней в час.
Технология может обнаруживать гниль, трещины и следы повреждений проволочником. Её задача — автоматизировать трудоёмкую сортировку, которая требует от работников постоянного внимания и обычно проходит в шумных и пыльных условиях.
Обучение на тысячах изображений
Для обучения модели использовали 100 тысяч снимков. Система анализирует внешний вид клубней и определяет возможные повреждения. При этом заявленная точность «до 95%» не означает, что установка безошибочно выявляет каждый дефектный экземпляр.
Сортировка без предварительной мойки
Одно из ключевых преимуществ разработки — возможность работать с немытым картофелем. Загрязнения и различия в цвете клубней, связанные с почвой и регионом выращивания, усложняют распознавание. Модель рассчитана на адаптацию к особенностям конкретного урожая.
Установка, по данным разработчиков, компактнее аналогов и обходится дешевле. Модульная конструкция упрощает обслуживание, а систему можно интегрировать в уже действующие сортировочные линии. Она может быть востребована на предприятиях, которым приходится обрабатывать большие партии продукции.
Автоматизация и контроль качества
Механизированная сортировка способна сократить объём ручного труда и сделать отбор продукции более стабильным. Однако фактическая выгода для хозяйств будет зависеть от условий внедрения: стоимость оборудования и сроки его окупаемости не указаны.
Распознавание видимых дефектов не заменяет лабораторную диагностику карантинных вредных организмов. Это отдельное направление, для которого применяют специализированные методы и оборудование.
