Разработка велась полтора года силами междисциплинарной команды программистов и инженеров. В отличие от классических алгоритмов, опирающихся на геометрию и цвет, система «Дарвин» анализирует изображения объектов на основе накопленной базы данных. Это дает возможность эффективно отделять сложносоставные примеси, такие как склероций в подсолнечнике или осколки кофейных зерен, которые невозможно отсеять стандартными методами.
СиСорт представит фотосепаратор с нейросетевым обучением
Российский производитель оборудования для очистки зерна «СиСорт» готовится к премьере новой серии фотосепараторов «Дарвин». Система использует нейросети с глубоким обучением, позволяя машинам распознавать тысячи признаков дефектов в потоке сырья, что раньше требовало использования дорогостоящих инфракрасных камер или ручной настройки оператором по ограниченным параметрам.
По словам руководителя отдела разработок Евгения Галкина, технология способна эволюционировать: библиотека моделей пополняется по мере внедрения оборудования у новых клиентов, что повышает точность распознавания для всего парка машин. Интеллектуальная система будет интегрирована во все модели фотосепараторов компании. Первые испытания на реальном производстве пройдут в Алтайском крае на мощностях «Сибагроцентра». Полноценный серийный выпуск устройств запланирован на осень 2026 года, однако возможность модернизации существующих аппаратов обсуждается уже сейчас.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!