Automation of technological and business processes

ISSN-print: 2312-3125
ISSN-online: 2312-931X
ISO: 26324:2012
Архiви

Комп’ютерний зір у вирішенні проблеми розпізнавання форми кубічного пельменя.

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

П. Голубков
Д. Путников
В. Егоров

Анотація

В статті вирішується задача розпізнавання форми продукції випускаємої новим комплексом обладнання з виробництва пельменної продукції особливої, кубічної форми. Випуск продукції складної важкореалізовуваної форми використовується для збільшення економічної складової і виключення підробок. При виготовленні товарів виникає ряд труднощів, які необхідно подолати. Однією з них є облягання фаршу з мінусовою температурою в тісто яке має кімнатну температуру. Провівши ряд активних експериментів з замороженим фаршем і теплим тістом, отримавши і обробивши отримані результати, ми прийшли до висновку, що створюване обладнання повинно мати не тільки систему автоматичного керування, що включає в себе можливість керувати комплексом, а й містити алгоритми, які дадуть можливість розраховувати за математичними моделями необхідну для підтримання властивостей тісту температуру. А також включити в можливості комплексу комп'ютерну обробку отриманої продукції і використовуючи сучасні технології комунікацій, забезпечити передачу інформації, яка буде доступна для віддаленої роботи як самого комплексу, так і інформації про вироблену ним продукцію. Використовуючи нову, важкореалізовану форму і сучасні технології, створений комплекс в майбутньому дасть можливість не тільки виробляти нову продукцію з формою захищеної від підробки, а й скоротити витрати виробництва. Ефективність буде обумовлена ще й в тому, що на продукцію такої форми, може бути підвищена ціна з міркування змісту в собі кращих інгредієнтів і можливість використання більш компактною упаковки. Так як в пачках маючих в собі напівфабрикати кубічної форми фактично буде відсутній вільне місце на відміну від сучасних пачок з пельменній продукцією, що містить до 20% повітря. Це, так само дасть приріст ефективності при зберіганні і переміщенні продукції. Варто звернути увагу ще і на те, що дане обладнання зможе виробляти нові види продукції напівфабрикатів, що включають в себе не тільки використовуються в даний час поширені інгредієнти, такі як свинина і яловичина, а й м'ясо птиці, риби і містити безліч різних рецептів фаршу і тіста. Що в свою чергу розширить асортимент виробляємої продукції напівфабрикатів. Кінцевою стадією приготування пельменя є його перевірка та відбраківка. Якщо форма пельменя відповідає регламенту, його відправляють на подальшу заморозку, в протилежному випадку, його відправляються на переробку, при цьому вноситься коригування у систему керування температурою нагріву. Сучасні комп’ютерні методи дозволяють отримувати  ці дані з фото. Існує 3 методи обробки фото для виявлення необхідних властивостей: статичні методи, методи порівняння із зразком, нейронні мережі. У роботі розглядається розпізнавання пельменя з використанням бібліотеки відкритого доступу OpenCV, яка вже має безліч функцій розпізнавання та постійно дописується новими.

Ключові слова:
харчова промисловість, напівфабрикати, пельмені, виробництво, робототехніка, OpenCV, комп’ютерний зір, відкритий код, розпізнавання зображення, алгоритм розпізнавання

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Голубков, П., Путников, Д., & Егоров, В. (2020). Комп’ютерний зір у вирішенні проблеми розпізнавання форми кубічного пельменя. Automation of Technological and Business Processes, 11(4), 4-10. https://doi.org/10.15673/atbp.v11i4.1593
Розділ
АВТОМАТИЧНІ І АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ

Посилання

[1] M. R. Berry, J. G. Bradshaw, and A. L. Kohnhorst, “Heating Characteristics of Ravioli in Brine and in Tomato Sauce Processed in Agitating Retorts,”Journal of Food Science, vol. 50, no. 3, pp. 815–822, 1985;
https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.1985.tb13803.x
[2] M. T. Morgan and T. A. Haley, “Design of Food Process Controls Systems,” in Handbook of Farm Dairy and Food Machinery, 2007, pp. 485–552; https://doi.org/10.1016/B978-081551538-8.50019-4
[3] C. K. Martin, T. Nicklas, B. Gunturk, J. B. Correa, H. R. Allen, and C. Champagne, “Measuring food intake with digital photography,” J. Hum. Nutr. Diet., vol. 27, no. SUPPL.1, pp. 72–81, 2014; https://doi.org/10.1111/jhn.12014
[4]A. Yousefi-Darani, O. Paquet-Durand, V. Zettel, and B. Hitzmann, “Closed loop control system for dough fermentation based on image processing,”J. Food Process Eng., vol. 41, no. 5, 2018; https://doi.org/10.1111/jfpe.12801
[5] J. Lima, J. F. P. Moreira, and R. M. Sousa, “Remote supervision of production processes in the food industry,” in IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, 2016, vol. 2016–January, pp. 1123–1127;
[6] D. Kolberg and D. Zühlke, “Lean Automation enabled by Industry 4.0 Technologies,” in IFAC-PapersOnLine, 2015, vol. 48, no. 3, pp. 1870–1875. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.06.359