Opracowanie przemysłowej metody automatycznej oceny parametrów technologicznych i klasyfikacji ziarna z zastosowaniem analizy obrazów
W związku z coraz większymi wymogami stawianymi producentom, co do jakości produkowanego ziarna zbóż istnieje potrzeba stworzenia obiektywnego, powtarzalnego, szybkiego oraz taniego systemu oceny jakości. Warunki te może spełnić system oparty na wielospektralnych systemach wizyjnych. Celem projektu jest opracowanie automatycznej kompleksowej technologii oceny jakości mieszaniny ziarnistej.
System zostanie zbudowany z wykorzystaniem zaawansowanych systemów wizyjnych. Przewiduje się opracowanie autorskich algorytmów analizujących obrazy obiektów, na podstawie których elementy wykonawcze podzielą mieszaninę na poszczególne grupy jakościowe. Poprawność działania opracowanych algorytmów oraz modułu wykonawczego zostanie zweryfikowana w warunkach przemysłowych. Wyniki uzyskane w projekcie, posłużą do budowy przemysłowego systemu, który będzie miał zastosowanie w przemyśle zbożowym, w tym słodowniach, elewatorach zbożowych, młynach i producentów urządzeń sortujących i czyszczących.
Kierownik: dr hab. P. Zapotoczny – kierownik (Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie) W części dot. PŁ – dr hab. Piotr Szczypiński
Lata: 2015 – 2018
Rodzaj projektu: NCBiR; badania stosowane
Najważniejsze publikacje, które powstały w wyniku realizacji projektu:
Computer vision quality assessment of barley kernels, Izabella Korczyńska, Aleksandra Jarosik, Piotr M. Szczypiński, Piotr Zapotoczny, EFITA/WCCA/CIGR Conference, Poznań (referat) 3D reconstruction of barley kernels, Mateusz Owczarek, Piotr M. Szczypiński, EFITA/WCCA/CIGR Conference, Poznań 2015 (referat)
Prace magisterskie:
Aleksandra Jarosik, Opracowanie obrazowej metody klasyfikacji ziarniaków jęczmienia o różnym charakterze defektów, 2015, magisterska
Dominik Dubiak, Opracowanie ontologii ziarniaków jęczmienia dla celów budowy systemu ekspertowego, 2015, magisterska