• В РФ создали нейросеть для автоматического контроля качества овощей и фруктов.
• Технология предназначена для внедрения в системы контроля качества на предприятиях АПК, в логистических центрах и розничных сетях.
• Контроль качества продукции на предприятиях пищевой промышленности и в логистических центрах часто приводит к субъективным ошибкам и затратам времени.
• Исследователи НГТУ решили эту проблему, создав умный «сортировщик».
• Разработчики провели исследование различных подходов к распознаванию дефектов и определили оптимальный для разных производственных задач.
• Нейросеть успешно протестирована на изображениях из открытых источников и показала высокую точность до 89%.
• В планах команды адаптировать нейросети и интеллектуальную систему для работы с видеопотоком и расширить базу для обнаружения новых видов дефектов и культур.

разработка не требует огромного количества изображений и работает с обычными фотографиями, сделанными при разном освещении и под разными углами. Нейронные сети были протестированы на изображениях из открытых источников, и они стабильно показывали высокую точность - до 89 % даже на тех продуктах, которые не встречались им во время обучения. Это позволит быстро адаптировать «сортировщик» под новый вид продукции без длительной и дорогостоящей переразметки. «Мы не просто создали очередной классификатор, а провели детальное сравнение принципиально разных подходов к обучению. Это позволило понять, как каждый метод видит дефекты и почему одна модель лучше справляется с поиском гнилой продукции, а другая - с определением незрелости. Теперь мы можем предложить предприятиям не универсальное, а оптимальное решение именно для их задач: где-то важнее не пропустить ни одного испорченного плода, а где-то - случайно не забраковать качественный товар», - рассказали ТАСС разработчики.