Methodology for developing software for automated search for trash in a stream using computer vision equipment

В статье рассмотрены варианты современного решения проблематики поиска сорной примеси в потоке, это, в свою очередь, повышает эффективность производства, увеличивает имеющиеся ресурсы и улучшает продовольственную безопасность региона. Очистка зернового вороха является важным этапом послеуборочной обработки, который позволяет увеличить имеющиеся ресурсы сельскохозяйственного производства, уберечь зерно от возможных повреждений и сохранить его качество. Сорные примеси имеют разные физико-химические свойства. Принцип очистки зерна основан на различиях таких свойств и реальности отделения частицы с конкретным набором физико-химических свойств. Рассмотрены различные модели сепараторов, применяемых в современных условиях агропромышленного комплекса. Изучен автоматический анализатор примесей в зерне – это устройство, которое используется для определения качества зерна, наличия примесей и других параметров. Он оснащен встроенными весами для точного измерения веса и электронной обработкой данных для автоматического анализа результатов. Рассмотрено, что такое компьютерное зрение и каким образом можно применять его для сортировки зерновых культур. В промышленности компьютерное зрение помогает автоматизировать процессы контроля качества. Одной из сфер применения компьютерного зрения является разработка автономных транспортных средств, где системы CV используются для распознавания дорожных знаков и препятствий на дороге. Компьютерное зрение также может использоваться для обнаружения и идентификации объектов, что позволяет машинам работать более точно и эффективно, помогает уменьшить количество брака, повышает эффективность производства и уменьшает затраты на трудовые ресурсы. Технология компьютерного зрения также может помочь в обнаружении дефектов и производственных проблем. Например, многомерные камеры могут проверять наличие микробов на продукте и выявлять места с механическими повреждениями. В эпоху цифровых технологий важную роль играют скорость и точность обработки – именно эти качества нам предоставляет оборудование с применением компьютерного зрения. The article discusses the options for a modern solution to the problem of searching for trash in the stream, which in turn increases production efficiency, increases available resources and improves the food security of the region. Cleaning the grain heap is an important step in post-harvest processing, which allows you to increase the available resources of agricultural production, protect grain from possible damage and maintain its quality. Weed impurities have different physical and chemical properties. The principle of grain cleaning is based on the differences in such properties and the reality of separating a particle with a specific set of physical and chemical properties. Various models of separators used in modern conditions of the agro-industrial complex are considered. An automatic analyzer of impurities in grain has been studied - this is a device that is used to determine the quality of grain, the presence of impurities and other parameters. It is equipped with a built-in scale for accurate weight measurement and electronic data processing for automatic analysis of the results. It is considered what computer vision is, and how it can be used for sorting grain crops. In industry, computer vision helps automate quality control processes. One area of application for computer vision is the development of autonomous vehicles, where CV systems are used to recognize traffic signs and obstacles on the road. Computer vision can also be used to detect and identify objects, allowing machines to operate more accurately and efficiently, which helps reduce scrap, improves production efficiency, and reduces labor costs. Computer vision technology can also help detect defects and manufacturing problems. For example, multi-dimensional cameras can check for microbes on a product and identify places with mechanical damage. In the era of digital technology, processing speed and processing accuracy play a very important role, these are the qualities provided to us by equipment using computer vision.