автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.02, диссертация на тему:Электроннооптическое устройство оценки морфологических параметров клубней картофеля при сортосопровождении

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК

ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРИФИКАЦИИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА (ГНУ ВИЭСХ)

На правах рукописи

ПОКИДОВ Олег Викторович

I ♦

ЭЛЕКТРОННООПТИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ КЛУБНЕЙ КАРТОФЕЛЯ ПРИ СОРТОСОПРОВОЖДЕНИИ

Специальность 05.20.02 - электротехнологии и электрооборудование

в сельском хозяйстве

Автореферат

1«

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2005

Работа выполнена в Государственном научном учреждении Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства (ГНУ ВИЭСХ)

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук Баталов Алексей Михайлович

доктор технических наук, профессор Судник Юрнй Александрович кандидат технических наук, ст. н. с. Коршунов Борис Петрович

Всероссийский научно - исследовательский институт картофельного хозяйства (ВНИИКХ)

Защита диссертации состоится " 20 " СёАЛТЛ'Ь^А 2005г. в (Ь час на заседании диссертационного совета Д 006.037.01 в Государственном научном учреждении Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства (ГНУ ВИЭСХ) по адресу: 109456, Москва, 1-й Вешняков-ский проезд, д. 2.

Телефон: (095) 171-19-20 Телефакс: (095) 170-51-01 Е-та!1: viesh@dol.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГНУ ВИЭСХ. Автореферат разослан « 3 " аМ*j guio. 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук старший научный сотрудник

АЛ.Некрасов

¿MtiL

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы В Российской Федерации картофель является одним из главных продуют® для потребления. Вместе с тем, наша страна остаётся на од ном из последних мест по урожайности данной культуры (9 -10 т/га) при средней урожайности в развитых капиталистических странах 34,6 т/га.

Для повышения урожайности и снижения потерь картофеля необходимо обеспечение картофелеводческих хозяйств высокопродуктивным и сертифицированным семенным материалом. При многолетнем выращивании семян картофеля в условиях производства они быстро утрачивают свою продуктивность, в них накапливаются инфекции многих заболеваний и сорт практически перестаёт соответствовать требованиям UPOV (меяоднародный союз по охране новых сортов) на отличимость, однородность и стабильность (00С). Происходит вырождение сорта семенных клубней, что приводит к потере 30-40% урожая. Для предотвращения вырождения сорта семенного картофеля необходимо осуществлять ежегодное определение морфологических параметров ООС семенных клубней во время послеуборочного клубневого анализа.

В настоящее время не существует устройства, позволяющего производил, оценку степени выраженности морфологических параметров клубней семенного картофеля на ООС согласно методике UTOV. Применяемый визуальный способ существенно зависит от квалификации эксперта, позволяет производил, только грубую оценку морфологических параметров клубней и не имеет дальнейшей перспективы развития и совершенствования.

В результате исследований провод имых отечественными учёными Бородиным И.Ф, Башиловым AM, Гордеевым АС., Старовойтовым ВН., Пшеченковым КА, Андержано-вым АЛ, Алихановым Д М, Вороновым КВ., а также зарубежными учёными Alchanatis V., Heinemarm РЛ, Paulsen MR, Pearson T.C., Таз Y, были разработаны ошимо электронные устройства отделения примесей и загнивших клубней, сорггировки корнеклубнеплодов и плоде® по цвету, качеству, размерам, механическим повреждениям. Однако задачи разработки информационно-советующих устройств для процессов испытания сортов и производства семенного картофеля, осуществляющих ежегодное сопровождение морфологических параметров ООС семенных клубней во время послеуборочного клубневого анализа и позволяющее предотвратить вырождение семенного картофеля, до настоящего фемени не решались.

В связи с этим, разработка информационно-советующего алектронноотического устройства пред назначенного для предотвращения вырождения семенного материала путём более точной оценки морфологических параметров семенных клубней является актуальной задачей.

Цель работы: разработка злектронноошическиго устройства оценки степени выра-

3

женносга морфологических параметре» клубней картофеля (форма, цвет кожуры, цвет мякоти, цвет основания глазка), обеспечивающего обнаружение отклонений параметров сорта в процессе его испытания и три производстве семенного картофеля.

Задачи исследования:

1. Провести анализ способов и устройств контроля качества агропродукции и определить возможность применения их для оценки морфологических параметров клубней при сортоиспытании и сорторазмножении семенного картофеля.

2. Разработать функциональную схему информационного сопровождения данными о морфологических параметрах клубней при сортоиспытании и многолетнем производстве семенного картофеля.

3. Разработать структуру и автоматизированные алгоретмы алектронноогггического процесса оценки морфологических параметров клубней.

4. Исследовать характеристики цветовых и геометрических параметров клубней картофеля, составтьалфавет их классификации.

5. Разработать аппаратную часть и изготовить экспериментальный образец электронно-оптического устройства оценки морфологических параметров клубней картофеля.

6. Провести производственные испытания и определить экономическую эффективность алектронноогггического устройства оценки морфологических параметров клубней при испытании и размножении сортов семенного картофеля.

Методика исследований. В работе используются методы: цифровой и аналоговой обработки изображений, теории распознавания образов, теории оптико-электронных приборов, теории вероятностей и математической статистики, теории планирования эксперимента, теории математической обработки данных и компьютерного моделирования (MATLAB, Image Processing Toolbox, EXCEL и др.). В работе использована современная цифровая фотоаппаратура и вычислительная техника.

Научная новизна Разработано элеюронноогпическое устройство оценки морфологических параметров клубней обеспечивающее реализац ию электреггехналогии информационного сопровождения процессов испытания сортов картофеля и производства семенного материала Разработаны автоматизированные алгоритмы оценки степени выраженности морфологических параметров клубней (формы, цвета кожуры, цвета мякоти, цвета основания глазка). Разработан способ элекгроннооггтческий оценки морфологических параметров клубней картофеля в период послеуборочного клу(жевого анализа

Практическая ценность. На основе проведённых исследований разработано и изготовлено элеюроннооптическое устройство, позволяющее автоматически оценивать степень выраженности морфологических параметров клубня картофеля в соответствии с международным нормативно-методическим руководством, по системе UPOV, а также изготовлен мобильный (переносной) вариант данного устройства. Для сортоиспытательных станций и

4

семеноводческих хозяйств предложено автоматизированное электроннооттгическое устройство, позволяющее эффективно решапь проблему оценки морфологических п^иметров клуней.

На защиту выносятся:

- функциональная схема информационного сопровождения процессов сортоиспытания и производства семенного картофеля с помощью эиектроннооптического устройства, в период послеуборочной обработай кфгофеля;

- струюура аппаратной часта и рабочие параметры злектроннооптического устройства оценки сортовых признаков клубней картофеля;

- автоматизированные алгоритмы оценки морфологических параметров клубня (форма, цвет кожуры, цвет мякота, цвет основания глазка),

- результаты экспериментальных исследований рабспы эпеетроннооптаческого устройства оценки параметров клубней при информационном сопровождении производства семенного материала.

Совокупность сформулированных научных положений и результаты их практической реализации представляют собой ранение актуальной задачи по разработке электронно-огтшческого устройства автоматической оценки степени выраженности морфологических параметров клубней картофеля для процессов сортоиспытания и соргоразмножения семенного материала.

Реализация результатов работы. Мобильный вариант элекгронноотпического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней испытан в производственных условиях ГНУ "Елецкая опытная станция по картофелю" Елецкого района Липецкой области. Результаты исследований внедрены на Егорьевской сортоиспышгальной станции - филиала ФГУ Тоссоргкомиссия РФ по испытанию и охране селекционных достижений" Егорьевского района Московской области.

Апробация работы Основные положения и результаты исследований по теме диссертации доложены и одобрены: на 11-ой Международной научно - практической конференции 'Развитие информационного обеспечения и инновационной деятельности" (г. Москва, 2002 г.); на 3-й Ме>кдународной научно-технической конференции "Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве" (г. Москва, 2003 г.); на 4-й Международной научно-технической конференции "Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве" (г. Москва, 2004 г.); на 2-ой Всероссийской научной конференции "Проектирование инженерных и научных приложений в среде МАНАВ" (г. Москва, 2004 г.); на Международной научно-технической конференции "Автоматизация сельскохозяйственного производства" (г. Углич, 2004 г.).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 10 печатных работ, в тай числе получено положительное ранение о выдаче Патента РФ.

5

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх гнав, основных результатов и выводов, списка литературы включающего 91 наименование и приложений. Её содержание изложено на 161 странице, включая 16 таблиц и 63 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, показана её связь с планом НИР по фундаментальным и прикладным исследованиям, приведены научные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрена схема организации сортоиспытания и соргоразмноже-ния картофеля (рис. 1), на которой выделены этапы контроля морфологических параметре® ООС клубней. На этапе сортоиспытания контроль морфологических параметров клубней необходим для сертификации сорта картофеля, а на этапе размножения семян, подобный контроль осуществляется для ежегодного сопровождения морфологических параметров ООС сорта с целью своевременного выявления вырождения семенного материала.

Оценка сорта ! ["Контроль морфологических"! ' Сортосопровождение •-) параметров клубней ' I__гарэтофеля на ООС__|

Рис. 1. Схема организации соргоиспьпания и сорторазмножения картофеля

Проведённый аналитический обзор технических способов, используемых в области контроля качества агропродукции, показал, что применение элекгроннооптическопо способа, с использованием ПЗС-сенсора, является перспективным для решения проблемы оценки морфологических параметров клубней при сортоиспытании и соргоразмножении. Преимуществами предложенного способа являются: высокая информативность, оперативность, даетанционность, удобство обработай, хранения, накопления и передачи информации.

Анализ современных электронноогтгических устройств контроля качества агропродукции, позволил определить структуру процесса оценки морфологических параметров клубня и установшъ основные функциональные компоненты разрабатываемого электрон-нооптического устройства, в оостав которого входят зона осмотра объекта, блок цифровых видеодатчиков с системой освещения, блок обрабепки данных с прикладным программным обеспечением.

Процесс оценки морфологических параметров ООС клубней представляется в виде последоваггеяшоста трёх макроопераций: формирование изображения объекта, обнаружение морфологического параметра объекта и определение степени выраженности морфологического параметра объекта (нахождение класса параметра). Кроме этого, в первой главе сформулированы цепь и задачи исследования.

Во второй главе рассмотрена функциональная схема информационного сопровождения производства семенного картофеля, предегавшошэя собой биолоютеский конвейер (рис. 2).

ли, Л Г/2 £Л>

Рис. 2. Функциональная схема информационного сопровождения производства семенного картофеля на многолетнем цикле:

Со - объём сортового материала, необходимый для воспроизводства семян картофеля; 111. • - объём семян картофеля, полученного в у-ом цикле; Д£/|...(Л - объём семян картофеля отданных на производство продовольственного картофеля; v - время использования сорта картофеля; уш - информация соответствия морфологических параметров сорта требованиям иГОУ; уцр - информация о сортах прошедших испытание и допущенных к использованию; со' - объём сертифицированных семян элшы картофеля, закупаемых для полного соргообновления вырожденного семенного материала (сь=со).

На многолетнем интервале производства семенного картофеля биологический конвейер необходимо организовать таким образом, чтобы поток качественного (с точки зрения сортовых морфологических параметров) семенного материала необходимого для последующего воспроизводства был непрерывным:

со = [(/,-А(/,]Усг, =[[/2-АС/2]Уар1 = ...=[(Л-и]Ут,0 4-со' = сопя. (1) На каждом цикле производства происходит обязательная оценка морфологических параметров ООС сорта семенного картофеля (сигнал уа1). При уш= 1 (сорт удовлетворяет требованиям ЦГОУ на ООС) часть полученного урожая с& используется для дальнейшего производства семенного картофеля. При уш= 0 возделываемый сорт не соответствует требованиям ЦГОУ на ООС. Сорт выродился и необходимо осуществлять соргообновление се-

7

менного материла (цикл производства начинается заново). Полученный урожай семенного картофеля полностью отдаётся на производство продовольственного картофеля.

Продолжительность использования сорта семенного картофеля:

V=Tв^N, (2)

где Т,- период воспроизводства картофеля (0,5 -1 шд);

Ы-жизненный цикл сорта картофеля.

Кроме производства семян, подобный контроль морфологических параметров необходим при испытании сорта картофеля. Общее количество сортов картофеля допущенных к использованию по результатам сортоиспытания определится как

Р = 1- У, (3)

где Ь- общее количество сортов элит направленных на испытание;

Р - количество сортов допущенных к использованию по результатам испытания (у,ф= 1);

У - количество сортов не допущенных к использованию (у^р 0).

Для к-го цикла производства семенного картофеля схема информационного сопровождения сорта представлена на рис. 3. Оценка морфологических параметров сортов картофеля в процессах сортоиспытания и сорторазмножения семенного картофеля осуществляется в отдаю испытаний (блок ОИ).

I ' II

Рис. 3. Схема информационного сопровождения сорта семенного картофеля в к-ом цикле воспроизводства;

ОИ - отдел испытаний; БР - блок принятия решения по результатам оценки морфологических параметров сорта картофеля; I - журнал учёта объёма выборки клубней: 1 - сорт, 2 -объём выборки, 3 - номер репродукции клубней. П -журнал учёта результатов проведённой оценки морфологических параметров клубней: 4-оценка морфологических параметров каждого клубня по системе ЦРОУ, 5,6 - количество клубней из общей массы не соответствующих и соответствующих требованиям ЦРОУ на ООС соответственно.

В существующем варианте подобная оценка параметров и обработка полученной информации производится человеком-экспертом визуальным способом. При алекгронноогпи-

ческом способе, оценку морфатогических параметров ООС и поспеггуюи^ю обработку информации предполагается осуществлять при помощи электронноотического устройства.

Основным критерием, определяющим эффективность оценки параметров ООС партии copia семенного картофеля, является вероятность правильного принятия решения по результатам оценки:

Ргр = Р.Р., (4)

где Р„ ~ вероятность правильной оценки параметров сорта картофеля в период вегетации;

Рк - вероятность правильной оценки параметров сорта картофеля при клубневом анализе.

Принимая Р,-1 (допущение о безошибочной оценке параметров сорта картофеля в период вегетации) результирующая вероятность Рщ будет определяться вероятностью правильной оценки параметров при клубневом анализе.

При экспертной оценке степени выраженности параметров ООС клубней картофеля решение эксперта основывается на визуальном осмотре выборки клубней и зависит от: профессионализма эксперта, зрительного восприятия экспертом параметров клубня, а также от информационной пропускной способности эксперта. При высоком уровне профессионализма эксперта факторами, определяющими правильное решение, будут являться зрительное восприятие и информационная пропускная способность.

На рис. 4 приведены качественные характеристики спектральной чувствительности глаза человека и ПЗС - матрицы в видимом диапазоне длин волн. Из рис. 4 можно сделать вывод о том, что зрительное восприятие цвета человеком уступает восприятию цветовой информации ПЗС - матрицы, особенно в красной (Я = 620-700 нм) и синей (Л = 380-480 нм) областях видимого спектра Это приводит к потере часта информации об объекте.

Рис.4. Качественные характеристики спектральной чувствительности: 1 - глаз человека; 2 - ПЗС-матрица; В, R-синяя и красная области спектра соответственно.

9

С точки зрения информационной пропускной способности, теоретическая вероятность правильной оценки параметров парши картофеля одного сорта при клубневом анализе будет определяться обь&юм получаемой информации:

Л=/{У(0;4 (5)

где J(t) - поте« воспринимаемой информации от единицы выборки, бит/с; а - объём вьйорки клубней.

Выражение (5) можно записать следующим образом:

Р*=Рви-Рщ (6)

где Рви - вероятность восприягая единицы информации;

Рчи - вероятность многократной оценки единицы информации.

Верояшосгь безошибочного восприятия единицы информации определится как:

„ ДО

Рви=-~, (J)

т (>

где Jd(f) - максимально допустимое значение потока принимаемой информации; JiÁf) -реальный поток принимаемой информации.

Для обеспечения правильной оценки параметров ООС клубней экспертом необходимо выполнение условия:

Jp(t) < Jé(t\ (8)

где Mt) * 10 бит/с, максимально допустимое значение потока информации воспринимаемое без потерь человеком.

В результате расч&ш, реальный поток информации, принимаемый экспертом при проведении оценки всех параметров ООС для одного клубня составил 14 бит/с. Таким образом, теоретическая вероятность восприятия единицы информации без потерь для эксперт составила:

А,-:«®.!»- 0,714

т и

При проведении а оценок единицы выборки, для партии семенного картофеля одного сорта, вероятность многократной оценки единицы информации определится на основании формулы Пуассона:

' т а

Рпи~\ е (9)

где а,ю« - номинальный объём выборе» клубней сорта доя состаехсгаующей партии.

Исходи из того, что для элскфотлюоптического устройства оценки параметров значение допустимого информационного потока M(i) »14 бшУс, то соответствующая di теоретическая вероятность Рви—1.

Таким образом, теоретическая вероятность правильной оценки морфологических параметров единицы информации при клубневом анализе с помощью злектроннооптического устройства выше на 28,6%, что подтверждает эффективность применения злектроннооптического устройства для оценки морфологических параметров клубней.

В соответствии с установленной в 1-ой главе последовательностью, оценка параметров ООС клубней электронноогтшческим устройством начинается с операции формирования цифрового изображения объекта, которая осуществляет преобразование распределения яркости изображения сцены в двумерный массив - растр, каждый элемент которого представляет собой RGB (R,GJB - яркости соответственно красной, зелёной и синей составляющих цветного изображения) описание цвета пикселя.

Цифровое изображение объекта формируется в виде:

g(n, т) = {ад|/ = 1, n\j = Гт|}, (Ю)

где i,j-размер изображения в пикселях, ay - элемент изображения (пиксель).

Процесс оценки морфологических параметров клубней представляет собой последовательность ряда операций над полученным изображением: изображение объекта - параметр объекта - признаки параметра объекта - класс параметра объекта. При лом, определение морфологического параметра ООС клубня заключается в отнесении его в один из классов, описывающих множество возможных значений данного параметра.

На основании проведенных исследований, разработана структура оценки морфологических параметров клубней (рис. 5), осуществляющая оценку параметров в два этапа На первом этапе осуществляется предварительная обработка изображения объекта и вычисление набора признаков морфологического параметра клубня; на втором этапе происходит сравнение вычисленного набора признаков с признаковыми описаниями классов параметра и после^ющге определение степени его выраженности.

1 этап 2 этап

Рис. 5. Друхэтапная структура оценки морфологических параметров клубней: ПОИ - предварительная обработка изображения; g(n, т) - входное цифровое изображение объекта; В,(п,т)- изображение, соответствующее параметру объекта; {г } - вычисленный набор признаков параметра; АI = Г/(г0,2,,..., - имеющийся алфавит клас-

сов параметров; Ai - найденный класс морфологического параметра.

Для оценки цветовых параметров клубня была доказана необходимость использования процедуры обучения классификатора методом "обучение с учителем". Во время процедуры обучения осуществляется накопление необходимой информации для всех классов цветовых параметре», благодаря чему происходит формирование алфавита классов цветовых параметров клубня. Процесс обучения завершается при достижении желаемого результата оценки параметра, то есть когда все множества набора признаков, представляющие определённый класс будут отнесены эпекгроннооптическим устройством к этому классу.

В третьей главе разработана аппаратная часть эяектронногатшческош устройства оценки морфологических параметров клубней, исследованы цветовые характеристики параметре» клубней, на основании чего составлен алфавит классов данных параметров клубня, , разработаны блок-схемы алгоритмов оценки параметров клубня: формы, цвета кожуры, цвета мякоти, цвета основания глазка.

На рис. 6 показана схема электроннооптического устройства. В состав устройства входят инспекционный стол с зоной контроля и белым фоном, стандартный источник освещения типа А с рассеивающей поверхностью, цифровой фотоаппарат Nikon Coolpix 2500 (Япония) ёмкость ПЗС-маприцы 2 мегапикселя, персональный компьютер (ПК) Intel Celeron 1МГц. Объект (клубень или срез) поипучно подаётся в зону контроля, освещается источником света, после чего происходит регистрация цифрового изображения в режиме "макросъёмка" в файл формата JPEG. Через USB - интерфейс отснятые изображения поступают в ПК. Для статистической обработки полноцветных изображений объекта был использован пакет прикладных программ Image Processing Toolbox, входящий в состав системы MATLAB6.1.

В результате проведённых экспериментальных исследований была установлена последовательность оценки параметров клубня: форма клу&м и цвет кожуры (одао изображение); цвет основания глазка и цвет мякоти (2-е и 3-е изображение). Результирующие значения степени выраженности морфологических параметров для одного клубня записывались в ( память электроннооптического устройства и далее выводились на экран монитора.

Алгоритм оценки формы. В соответствии с документом IJPOV форма оценивается путём анализа двух характеристик кл^ня - длины и ширины, на основании формулы: ■>

где z, , z2 -длина и ширина клубня соответственно.

картофеля:

1 -система освещения; 2-цифровой фотоаппарат, З-ингффейссжш;^^ ром; 5 - клубень картофеля; 6 - инспекционный стол; 7 - штатив; 8 - фотовспышка

Таким образом, разделяющими границами будут прямые вида: г, = Ф • г2. Значения коэффициента Ф для всех классов данного параметра приведены в табл. 1.

Таблица 1

Значения коэффициента формы для различных классов параметров

ф <1,1 (1,1:1Д (13:1,5] (14:1,71 (17:2] >2

Класс А, а: Аз а4 а5 Аб

На рис. 7 показана блок - схема алгоритма оценки формы клубня. После операции считывания происходит преобразование полученного RGB - изображения в полутоновое изображение:

/ = V(R' + G' + B')> (!2)

ще R,G$ - яркости соответственно красной, зелёной и синей составляющих цветного изо-

, далее осуществляется высокочастотная фильтрация для повышения резкости

Процесс фильтрации происходит следующим образом: с целью удаления точечного шума на изображении применяется низкочастотная фильтрация путём свёртки с маской ви-1 I Г I 1 1 I 1 1

да

границ перед пороговым разделением. Маска фильтра в этом случае имеет вид:

о -1

- 1 5 О -1

Рис. 7. Блок - схема алгоритма оценки формы клубня

Д алее полутоновое изображение клубня прообразуется в бинарное изображение, в результате этого, осуществляется разделение всех отсчётов изображения на два класса по яркости: объект (клубень) и фон, исходя из условия:

\,если £(л,т)</ц

£(".«)= , (13)

0,если £п,т)>/а1

где - исходное полутоновое изображение; /„-пороговое значение яркости.

Пороговое значение яркости ^ выбирается исход я ю анализа гистограммы распределения вероятностей яркостей на изображении. В большинстве случаев для получаемых изображений объекта гистограмма распределения яркости носит ярко выраженный бимодальный характер, и пороговое значение яркости определяется как минимальное значение интенсивности между двумя максимумами. В другом случае, если гистограмма распределения вероятностей яркостей не имеет ярко выраженный бимодальный характер, то производится аппроксимация гистограммы суммой данных плотностей вероятности:

Р(/)=РМ/) + (1-Р)Р'(/), (14)

пае Р)(0, рз(0 - аналитически заданные функции плотности вероятностей для объекта и фона; р-доля шюшзди изображения занимаемая объектом В результате чего, эти параметры подлежат оценке, после которой порог выбирается в соответствии с принципом максимального правдоподобия из соотношения:

рр.(/о) = (1-р)М/с). (15)

Появившиеся после представленного преобразования дефекты на бинарном изображении ("пустоты" внутри объекта, "разрывы" контура клубня, мелкие обьеюы и точечный шум на изображении) устраняются последовательным применением медианной фильтрации, а также с помощ ью математических операций "замыкание" и "отмыкание".

На рис. 8 показано обработанное бинарное изображение объекта, по которому вычисляются базовые характеристики клубня - координаты прямоугольника описанного вокруг клубня:

N\(W)= max {n}, Ni{W) = min (иУ, N}(W)= max {m\ N*(W)= min {m\

(17)

(18) (19)

где W-область изображения, соответствующая объекту.

На основании базовых характеристик происходит вычисление соответствующих признаков объекта:

- размера по вертикали (длина клубня)

zi = max {и}- min {и}, (20)

- размера по горизонтали (шзфина клубня)

Z2= max {т}- min {т}. (21)

(л.т)б(С (л,т)ЕЖ v ' v '

JJpлее вычисленный вектор признаков формы{z} = {z, ,z2} сравнивается с имеющимся алфавтом классов, таким образом, происход ит оценка формы клубня.

Рис. 8. Определение базовых характеристик на бинарном изображении объекта.

Оценка цветовых параметров клубня начинается с выбора цветового пространства Координаты цвета в линейных цветовых пространствах не соответствуют человеческому пониманию топологии цвета, и в практическом плане расчёт цвета в подобных пространствах представляет собой трудаовьшсшнимую задачу. Исходя из этого, была доказана необходимость осуществлять оценку цветовых параметров клубня в нелинейной цветовой системе HSV (Н-цвеговой тон, S-насыщенностъ, V-яркость), которая получается из цветовой системы RGB путём следующих преобразований:

6R-G-B

H = агссо9-^= —. £22)

I-

)2+(G_l)2+(ß_l)2]'

5 = 1 -Зшш( (23)

V = Я + в + В . (24)

Цветовые характеристики параметров клубней определялись на основании анализа Н-юображеяия, которое характеризует цветовой тон

Был составлен алфавит классов цветовых параметров клубня. Для этого, с помощью статистической выборки эталонных клубней из 30 штук, представляющей каждый класс цветовых параметров были построены соответствующие гистограммы распределения значений цветового тона. На основании анализа всех гистограмм была выдвинута гипотеза о нормальном законе распределения значений цветового тона каждого класса всех цветовых параметров. Выдвинутая гипотеза была доказана с помощью критерия правдоподобия

X2 Пирсона;

' , ' . (25)

1=1 п

где Р,' - статистическая вероятность;

Р, - вероятность события, соответствующая нормальному закону распределения; л, = 30, объём выборки; к » л[п » 5

-число разрядов.

Принимая Р = 0,95 - вероятность попадания величины цветового тона на определённый интервал, а также зная закон распределения данной величины, искомый интервал воа-можных значений цветового тона (х; Хм) опред елялся путём решения уравнения:

р = /*'+■ _ Ixi

' Л « J Л ® >

(26)

СБ

где т -математическое ожидание значений цветового тона;

Ох - средаеквадратическое отклонение значений цветового тона; ф(х)-функция Лапласа Таким образом, были найдены оптические характеристики (значения цветового тона) цветовых параметров клубней и оосгавлен алфавит классов цветовых параметров клубней. На рис. 9 показана блок-схема алгоритма оценки ц вета кожуры. После считывания RGB-юображения клубня осуществлялось преобразование изображения в цветовую систему HSV. Д алее осуществляется разделение полученного изображения на составляющие, с послег^укяцим рассмотрением Н-изображения клубня.

С помощью последовательности алгебраических операций над полученным Н-юображением клубня была отделена от фона облапь, соответствующая клубню, которая на этапе сегментации разделялась на блоки т*п пикселей, в пределах которых было рассчитано среднее значение цветового тона:

1 п «-1

8=—

п-т

(27)

где §о - область изображения соответствующая блоку.

Цветовой тон клубня определялся путём нахождения среднего значения цветового тона всех блоков, принадлежащих областа клубня:

_ 1 * _

н = тЪ*>

л. ,ж)

(28)

гдеК-количество блоков, принадлежащих области клубня.

Алгоритм оценки цвета мякоти принципиально ничем не отличается от рассмотренного алгоритма, за исключением дополнительной фильтрации Н-изображения области среза Необходимость фильтрации обусловлена появлением на изображении "залипших" пикселей, за счёт наличия влаги во внутренних тканях клубня. В данном случае применялась низкочастотная фильтрация аналогичная той, которая применялась в алгоритме сценки формы клубня.

На рте. 10 изображена блок-схема алгоритма оценки цвета основания глазка. Операции считывания изображения, преобразования цветовых систем и выделение матрицы цветового тона (Н-юображения) аналогичны соответствующим операциям алгоритма определения цвеш кожуры.

Координаты пикселя, принадлежащего основанию глазка определялись, в интерактивном режиме по 1ЮВ-юображению объекта с помошуо манипулятора ("мышь"). Это было обусловлено тем, что не удалось обеспечить устойчивого распознавания области основания глазка на ц ифровом изображении.

Окрестность пикселей размером 3x3, принадлежащих основанию глазка, формировалась га основании того, что выбранный пиксель являлся центром згой окрестности. Сред нее значение цветового тона пикселей окрестности было найдено из выражения (27), принимая п =т=3. На основании вычисленного значения определялся класс данного параметра клубня.

Рис. 9. Блок-схема алгоритма оценки иэега кожуры.

Рис. 10. Блок-схема алгоритма оценки цвета основания глазка

В четвёртой главе приведены результаты производственных испытаний электронно-оптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней и дана оценка её экономической эффективности для процесса сортоиспытания и при сорторазмножении семенного картофеля.

Испытания электроннооптического устройства, внешний вид которого изображён на рте. 11, проводились на Елецкой опытной станции по картофелю, Елецкого района Липецкой области в 2004 году и предусматривали оценку морфологических параметров ООС для пробы объёмом а,„. =250 клубней (номинальная проба для проверки партии семенного картофеля 15 т), составленной из клубней с эталонными классами параметров.

Оценка морфологических параметров ООС клубней пробы производилась двумя способами: визуальным экспертным и разработанным элекгронноотпическим, отдельно для ка^ ждого параметра клубня. Результирующая величина Р„ была найдена как произведение вероятностей оценок соответствующих параметре®. В табл. 2 приведены результаты оценки морфологических параметров ООС клубней обоими способами.

Определение вероятности оценки морфологического параметра производилось экспериментально исходя из формулы:

= (29)

аг

где 01 - количество правильно оцененных объектов;

Яг- общее количество объектов представляющих шрамстр.

Таблица2

Вфояшосп, опрнки морфологических параметров ООС нробы клубней

№ ПярИМЕф Опоооб шлепки

ПП Виуанмый 'Аюкгрташиптгакий

1. Вероятоеть оценки параметра (РД %: фермы 99 99,1

щетвдкуры 91,2 99,5

цвета мякли 88,2 т

цвета основания пнзка 93,1 т

г Результирующая вероятность (IV) 74,1 97

Рис. 11. Внешний вид элжгрогаюошичЕского устройства:

1 -Персональный компьютер; 2 - монитор; 3 - цифровой фотоаппарат, 4 - пггагив; 5 - сисю-ма освещения; 6 - инспекционный стол с белым фоном; 7 - клубень картофеля; 8 - интерфейс сам.

Полученные экспериментальные значения величины Р„ для обоих способов практически полностью соответствуют теоретическим значениям еттвегствукяцих вероятностей. Это подтверждает высокую эффективность электроннооптического способа по сравнению с визуашшм способом оценки.

При проведении испытаний выборка состояла из чистых клубней, клубни с частицами земли существенно снижали вероятность «щенки цвета основания глазка (Р„= 66%) и цвета кожуры (Р„~ 90%). Исходя из этого, оценку морфологических параметров ООС необходимо производагь на чистых клубнях.

Для определения погрешности измерения формы клубня этаяраниоошическим аю-

собом была проведена десятикратная оценка д анного параметра для одного и того же клубня. В программу оценки формы был введён поправочный коэффициент, преобразующий разрешение изображения в метрическую систему измерения. Величина систематической ошибки измерения была принята равной ОД мм (систематическая ошибка измерения линейки). Учитывая, что форма клубня определяется согласно (11), величина систематической ошибки оценки формы определится по формуле:

— ЭФ ЭФ ЭФ = ±Ф(^&1+—&Д (30)

й?! ог2

где Ф -среднеезначение формы; —,— -частые производи!

Случайная ошибка «щенки формы клубня определится по формуле:

—,— - частные производные функции Ф по переменным Z\ ,z2 соответственно.

дф = ±ф .i(*ly+(éztyt (31)

z

где Azi, Az2 - доверительные интервалы длины и ширины при заданных доверительных вероятностях.

Суммарная ошибка оценки формы определится по формуле сложения ошибок:

£=л/дФг+ЭФ2 . (32)

Относительная погрешность измерения формы клубня:

У

е = 4|-100%. (33)

На основании статистической выборки из 10 измерений формы были найдены средние значения величин их абсолютные и среднеквадраггические ошибки, а также доверительные интервалы с надёжностью Р„=0,95. На основании этих величин было определено среднее значение параметра Ф и соответствующие ему ошибки и погрешность (30-33).

В результате соответствующих вычислений были получены следующие результаты: ЭФ = 0,026, ДФ = 0,0062 » ЭФ = 0,026 (случайная ошибка оказалась на порядок

меньше систематической), при этом относительная погрешность оценки формы клубня составила 1,64%. Принимая допущение о постоянстве значений суммарной ошибки и относительной погрешности для всех измерений формы элекгронноогтгическим устройством, можно записать окончательный результат в виде Ф = Ф+0,026 с надёжностью Р„=0,95.

Другим результатом проведённых испытаний стало окончательное обоснование параметров работы системы. По результатам испытаний оптимальный размер изображения (с точки зрения быстродействия и результирующей вероятности оценки) составил 640x480

пикселей, а для оценки цвета основания глазка 768х 1024 пикселя.

Дня оценки экономической эффективности за основу был взят метод сравнительной эффективности, заключающийся в попарном сопоставлении показателей базового и нового вариантш. В качестве критерия эффективности принимался прирост прибыли:

ЛР=Ра-Рб, (34)

где ДР - прирост прибыли;

- прибыли альтернативного и базового вариантов соответственна

Пред полагаемый экономический эффект за сезон от использования электронноопти-ческой системы оценки параметров для испытания торгов картофеля на сортоиспытательной станции заключался в сокращении затрат труда и составил на единицу оборудования 836 рублей. Для семеноводческого хозяйства площадью 45 га предполагаемый экономический эффект заключается в предупреждении потерь, возникающих при разведении вырожденного семенного материала, и составляет 226 тыс. руб. на пятилетнем интервале соргосопрово-ждения, со сроком окупаемости около года.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Аналитический обзор систем контроля качества агропродукции показал актуальность разработки атектронноошического устройства на основе ПЗС-сенсора для оценки морфологических параметре» клубней в процессах сортоиспытания и соргоразмножения, благодаря которому обеспечивается дистанционность, высокая информативность восприятия параметров, удобство обработай и хранения цифровой информации.

2. Для процессов сортоиспытания и соргоразмножения семян картофеля определена функциональная схема информационного сопровождения данными о морфологических параметрах клубней сортового картофеля, поступающих от электроннооптического устройства, предусматривающая сбор, обработку и принятие решения о степени выраженности или вырожденности сорта на многолетнем интервале воспроизводства

3. В результате теоретических исследований процесса анализа изображений, разработана двухэтапная структура сценки морфологических параметров клубней, предусматривающая: на первом этапе - предварительную обработку изображений и формирование набора признаков параметра клубня; на втором этапе - сравнение набора признаков с признаковыми описаниями классов параметра и определение степени его выраженности. .Доказана необходимость предварительного обучения устройства методом "обучение с учителем" для оценки цветовых параметров клубней, а для оценки формы клубня рассчитаны линейные функции, разграничивающие классы параметра.

4. Сравнительный анализ цветовых систем RGB и HSV позволил установить, что расчёт цвета и составление алфавита классов цветовых параметров клубней (цвет кожуры, цвет

21

мякши, цвет' основания глазка) необходимо производил в нелинейной цветовой системе HSV из-за простоты расчёт и минимальною числа признаков (координата Н), необходимых для описания цвета. Алфавит классов составлен по результатам исследования цветовых параметров клубней 15 эталонных сортов.

5. На («новации двухэтшшой струюуры элегароннооптической оценки морфологических параметров клубней разработаны автоматизированные алгоритмы определения степени выраженности: (]юрмы, цвета кожуры, цвета мякоти, цвета основания глазка, которые реализованы с помощью пакета складных программ Image Processing Toolbox, входящих в состав системы М ATLAB 6.1.

6. Разработана аппарашая часп. и изготовлен лаборагорно-стш щонарный вариант зиеюршноотического устройства оценки морфологических параметров клубней. Устройство содержит: персональный компьютер, цифровой фотоаппарат, шгаггав, интерфейс связи, систему освещения, зону кгапраля и фон. Формирование цифрового изображения и оценка параметров осуществляется индивидуально для каждого клубня. Экспериментально определены параметры рабош устройства, количество, размеры и формат цифровых изображений, а также последовательность оценки параметре® анализируемого клубня.

7. Производственные испытания злеиротюоптического устройства оценки параметров клубпей, проведённые в ГНУ "Елецкая опытная станция по картофелю" Елецкого района Липецкой области показали его высокую эффективность при соргосопровоиздении семенного материала по сравнению с визуальным экспертным способом. Вероятность безошибочной оценки параметров пробы клубной эталонных морфологических параметров составила 97%. Время оценки морфологических параметров одного клубня составило не менее 35 с.

8. Предполагаемый годовой экономический эффект за счёт предупреждения потерь связанных с разведением вырожденного семенного материала для семеноводческого хозяйства гшощадгло 45 га составил 45,2 тыс. руб., для сортоиспытательной станции при испытании сортов картофеля эффект заключался в сокращении затрат труда и составил 836 руб. в год на единицу оборудования.

Основные положении диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Башилов А.М., Покидов О.В. Возможности применения цифровых систем ввода изображений в производстве семенного картофеля. // Развитие информационного обеспечения и инновационной деятельности. Научные труды ВИМ, т. 143. - М.: ВИМ, 2002, с.76-84.

2. Башилов А М., Покидов О.В. Измерение площади листьев растений на основе анализа видооцифровых изображений // Знср! «обеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве. Труды 3-й Международной научно-технической конференции. Ч. 2.-М:

22

ГНУ ВИЭСХ, 2003, с. 94-98.

3. Покидов ОБ. Разработка алгоритма определения относительной площдда неоднородных областей на поверхности срсза клубней картофеля II Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве. Труды 3-й Международной научно-технической конференции. Ч. 2.-М: ГНУ ВИЭСХ, 2003, с. 230-234.

4. Башилов АМ, ГЬжидов ОБ, Сороксгтяга АА Анализ области применения видеоцифровых сислш кошроля качества агропродации за рубежом. // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. Серия "Элекгротехнсшогии, электрификация и автоматизация сельского хозяйства". Научный журнал. 2003. №3. с. 106-112.

5. Башилов АМ, Поквдов ОБ. Обоснование технологических операций и алгоритмов видеоцифровой регистрации качества клубней картофеля. // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. Серия "Элекгрогехнологии, электрификация и автоматизация сельского хозяйства". Научный журнал. 2003. №3. с. 118-123.

6. Покидов ОБ. Оценка формы клубней картофеля по цифровому изображению. // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве. Труды 4-й Международной научно-технической конференции. Ч. 2-М.: ГНУ ВИЭСХ, 2004, с. 316-320.

7. Покидов ОБ. Применение системы МАНАВ в аграрных технологиях. // Проектирование инженерных и научных приложений в среде МАТЪАВ. Труды 2-ой Всероссийской научной конференции. М.: ИГТУ РАН, 2004. с. 1790-1796.

8. Покидов ОБ. Видеоцифровая система определения цветовых параметров клубней картофеля. // Автоматизация сельскохазяйспзенного производства. Сборник докладов международной научно-технической конференции. Ч.2.-М: ВИМ, 2004, с. 373-379.

9. Башилов АМ, Покидов ОБ. Теоретическое исследование процесса анализа видеоцифровых изображений клубней и ростков картофеля. // Автоматизация и информатизация электрифицированного сельскохозяйственного производства - М: ГНУ ВИЭСХ, 2004,с. 158-165.

10. Заявка 2003136180 на Патент РФ. Способ самоорганизующейся реализации технологии производства атропродукции. /Башилов АМ, Покидов ОБ, Сороштяга АА 17.12.2003. //Положительное решение о выдаче Патента РФ 19.052005.

Подписано в печать 07.06.2005г. Тираж 120 экз.

Формат 60х84\16

Уч. - изд. л. 1.5 Заказ № 22

Отпечатано в ОО и ВП ОАО «РОСЭП» 111395, г. Москва, Аллея Первой Маевки, 15

P15850

PHE PyccKHH 4»oh^

2006-4 14315

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Обоснование применения электроннооптического способа контроля морфологических параметров ООС клубней для сортоиспытания и в производстве семенного картофеля.

1.2 Анализ современных систем машинного зрения для контроля качества агропродукции.

1.3 Цели и задачи исследования.

Глава 2. ЭЛЕКТРОННООПТИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО ИНФОРМАЦИОННОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ КЛУБНЕЙ ДЛЯ ПРОЦЕССА СОРТОИСПЫТАНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА СЕМЕННОГО КАРТОФЕЛЯ.

2.1 Функциональная схема информационного сопровождения морфологических параметров клубней для процесса сортоиспытания и производства семенного картофеля.

2.2 Исследование процесса формирования изображения объекта.

2.3 Теоретическое описание пространства признаков объекта.

2.4 Обоснование структуры оценки морфологических параметров клубней.

Глава 3. РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННООПТИЧЕСКОГО УСТРОЙСТВА ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ООС КЛУБНЕЙ.

3.1 Разработка аппаратной части электроннооптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней.

3.2 Оценка формы клубня.

3.3 Оценка цветовых параметров клубня.

3.3.1 Выбор цветового пространства.

3.3.2 Составление алфавита классов цветовых параметров клубня.

3.3.3 Оценка окраски кожуры клубня.

3.3.4 Оценка цвета основания глазка.

3.3.5 Оценка окраски мякоти клубня.

Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕКТРОННООГТГИЧЕСКО-ГО УСТРОЙСТВА ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ООС КЛУБНЕЙ.

4.1 Программа и методика исследований.

4.2 Испытания электроннооптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней.

4.3 Определение погрешности измерения формы клубня.

4.4 Расчёт надёжности электроннооптического устройства оценки морфологических параметров ООС клубней.

4.5 Оценка экономической эффективности.

Актуальность проблемы. В Российской Федерации картофель является одним из главных продуктов для потребления. Поэтому производство картофеля в нашей стране имеет важное народно - хозяйственное значение и составляет около 33 млн. т. в год [3.17]. По прогнозам Министерства сельского хозяйства Российской Федерации на 2005 год предусмотрено увеличение производства картофеля до 36 млн. т. [3.17]. Вместе с тем, наша страна остаётся на одном из последних мест по урожайности данной культуры (9-10 т/га) при средней урожайности в развитых капиталистических странах 34,6 т/га [2.45]. Низкий уровень урожайности характерен практически для всех категорий хозяйств и для всех регионов, как с благоприятными, так и с неблагоприятными условиями возделывания [3.18].

При многолетнем выращивании семян картофеля в условиях производства они быстро утрачивают свою продуктивность, в них накапливаются инфекции многих заболеваний, и этот сорт практически перестаёт соответствовать требованиям ЦРОУ (международный союз по охране новых сортов) на отличимость, однородность и стабильность (ООС). Происходит вырождение сорта семенных клубней, что приводит к потере 30-40% урожая [3.21], [6.5]. Для предотвращения вырождения сорта семенного картофеля необходимо осуществлять ежегодное сопровождение сорта картофеля путём оценки морфологических параметров ООС семенных клубней.

Наряду с контролем морфологических параметров ООС сорта в семеноводстве, не менее важное значение приобретает сортоиспытание семенного материала, то есть установление соответствия партии семян требованиям государственных и отраслевых стандартов [3.19]. В настоящий момент испытание сортов картофеля проводится по системе ЦРОУ в соответствии с международным нормативно - методическим руководством визуальным экспертным способом [2.2, 1.2]. Для оценки степени выраженности признаков отличимости, однородности и стабильности сортов картофеля используют определения, приведённые в таблице признаков (параметров) [2.2].

В нашей стране и за рубежом накоплен опыт в разработке устройств автоматического контроля и сортирования различных сельскохозяйственных культур по качеству. В результате исследований проводимых отечественными учёными Бородиным И.Ф., Башиловым A.M., Гордеевым A.C., Старовойтовым В.И., Пшеченковым К.А., Андержановым A.JL, Алихановым Д. М., Вороновым Н.В., а также зарубежными учёными Alchanatis V., Heinemann Р.Н., Paulsen M.R, Pearson T.C., Tao Y., были разработаны оптико электронные устройства отделения примесей и загнивших клубней, сортировки корнеклубнеплодов и плодов по цвету, качеству, размерам, механическим повреждениям. Из зарубежных учёных, также работающих в области контроля качества, следует отметить Alchanatis V., Fallik Е., Heinemann Р.Н., Morrow С.Т., Panigrahi S., Paulsen M.R, Pearson T.C., Tao Y., Toyofuku N. и другие. Однако задачи разработки информационно-советующих устройств для процессов испытания сортов и производства семенного картофеля, осуществляющих ежегодную оценку морфологических параметров ООС семенных клубней во время послеуборочного клубневого анализа и позволяющее предотвратить вырождение семенного картофеля, до настоящего времени не решались. Применяемый визуальный способ существенно зависит от уровня квалификации эксперта, позволяет производить только грубую оценку морфологических параметров клубней и не имеет дальнейшей перспективы развития и совершенствования.

С другой стороны, согласно концепции развития электрификации сельского хозяйства Росси на период до 2010 года, в области автоматизации и информатизации электрифицированного сельскохозяйственного производства, для процессов обработки и хранении продукции растениеводства, необходимо развивать автоматизированные информационно - управляющие системы контроля режимов и качества продукции, основанные на широком использовании оптических приборов и компьютерных баз данных [1.1].

В связи с этим, разработка информационно-советующего электроннооп-тического устройства предназначенного для предотвращения вырождения семенного материала путём более точной оценки морфологических параметров семенных клубней является актуальной задачей.

Цель работы. Разработка электроннооптического устройства оценки степени выраженности морфологических параметров клубней картофеля (форма, цвет кожуры, цвет мякоти, цвет основания глазка), обеспечивающей обнаружение отклонений параметров сорта в процессе его испытания и при производстве семенного картофеля.

Диссертационная научно - исследовательская работа выполнялась в лаборатории автоматизации электроприводов и поточных линий ГНУ Всероссийский научно - исследовательский институт электрификации сельского хозяйства в соответствии с планом на 2002 - 2005 гг по фундаментальным и приоритетным прикладным исследованиям "Разработать энергоресурсосберегающие технологии и новые электрофизические методы воздействия на биообъекты", этап 03.02.14 "Разработать информационно - аналитический метод анализа и управления автоматизированными сельскохозяйственными технологиями с использованием электронных средств контроля и обработки информации".

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка литературы и приложений.

ВЫВОДЫ:

В результате проведённых производственных испытаний установлено, что:

1. Способ и реализующее его электроннооптическое устройство оценки морфологических параметров клубней позволяет автоматически оценивать с приемлемой степенью достоверности основные морфологические признаки

2. Использование электроннооптического устройства оценки морфологических параметров клубней в технологическом процессе оценки степени выраженности признаков отличимости, однородности и стабильности сортов картофеля заменяет субъективную визуальную оценку инспекторами основных морфологических признаков клубней и способствует совершенствованию данного технологического процесса.

Заключение

Комиссия считает перспективным применение электроннооптического устройства оценки морфологических параметров клубней картофеля, в хозяйствах возделывающих картофель и занимающихся оценкой степени выраженности признаков отличимости, однородности и стабильности сортов картофеля. ктор |Ъсударственного научного учреждения "Елецкая опытная стан-^)елю", к. с. - х. н.

Сапрыкин ч/ а/ рекшра, к. с. - х. н. муД^.В. Сапрыкин

Зав. лабораторией автоматизации электроприводов ГНУ ВИЭСХ, д.т.н. ¿¿¿¿^ А. М. Башилов

Инженер лаборатории автоматизации электроприводов ГНУ ВИЭСХ ОЪ. Покидов

1. Официально — документальные материалы.

2. Концепция развития электрификации сельского хозяйства России.М.: Россельхозакадемия, 2002.

3. UPOV TG\23\5 GUIDELINES FOR THE CONDUCT OF NESTS FORDISTINCTNESS, HOMOGENEITY AND STABILITY.

4. ГОСТ 27.002 - 83. Надёжность в технике. Термины и определения.М.: Издательство стандартов, 1983.

5. ГОСТ 7001-91. Картофель семенной. Технические условия. — М.: Издательство стандартов, 1991.

6. ГОСТ 11856-89. Картофель семенной. Приёмка и методы анализа. - М.:Издательство стандартов, 1989.

7. ГОСТ 29268-91. Картофель семенной. Оздоровленный исходный материал. Технические условия. -М.: Издательство стандартов, 1991.

8. ГОСТ 29267-91. Картофель семенной. Оздоровленный исходный материал. Приёмка и методы анализа. - М.: Издательство стандартов, 1991. 2. Книги.

9. Старовойтов В.И., Башилов A.M., Андержанов А.Л. Автоматизацияконтроля качества картофеля, овощей и плодов. - М.: Агропромиздат, 1987.-197 с.

10. Семеноводство картофеля (методическое пособие) / Под ред. А.В. Корпгунова, Б.В. Анисимова/ М., 2002. - 326 с.

11. Методы компьютерной обработки изображений. / Под ред. А.В. Сойфера/ М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 -784 с.

12. Смирнов В,Д. Цифровые фотоаппараты. Базовые модели и основы теории. - СПб.: Изд - во "Петербургский ин - т печати", 2002. - 192 с.

13. Егорова Д., Колесник В.А. Оптико - электронное цифровое преобразование изображений. - М.: Радио и связь, 1991. - 208 с.

14. Абламейко СВ., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. -Мн. : Амалфея, 2000. - 303 с.

15. Гинзбург А., Милчев М., Солоницын Ю. Периферийные устройства. —СПб.: Питер, 2001.-448 с.

16. Гринберг А.Д., Гринберг Цифровые изображения: Практическое руководство / Пер. с англ.; - Мн.: ООО "Попурри", 1997. - 400 с.

17. Писарев Б.А. Сортовая агротехника картофеля. - М.: Агропромиздат,1990.-208 с.

18. Бульба: Попул. энцикл. справ, по биологии, возделыванию, хранению и использ. картофеля в кулинарии / Беларус. Энцыкл.; Гл. ред. "Беларус. Энцыкл.": Б.И. Саченко (гл. ред.) и др. -БелЭн, 1994. - 350 с.

19. Фор А. Восприятие и распознавание образов / Пер. с фр. А.В. Серединского; под ред. Г.П. Катыса. - М.: Машиностроение, 1989. - 272 с.

20. Селекция и распознавание на основе локационной информации /А.Л. Горелик, Ю.Л. Барабаш, О.В. Кривошеев, С. Эпштейн / Под ред. А.Л. Горелика. - М.: Радио и связь, 1990. - 240 с.

21. Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер с англ. / Подред. Б.Р. Левина. - М . : Сов. радио, 1980. - 408 с.

22. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учебное пособие. — М.: Высш. шк., 1983. — 295 с.

23. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин: Пер. с англ. / Под ред. Л. А. Мееровича и Я.З. Цыпкина. М.: Наука, 1971.-256 с.

24. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ.;М.:Мир, 1976.-511 с.

25. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. - М.: Энергоиздат, 1981. - 80 с.

26. Письменный Г.В., Михайлов Б.Б, Корнеев А.Ю. Системы технического зрения в робототехнике. - М.: Машиностроение, 1991. — 88 с.

27. Барабаш Ю.Л., Барский Б.В,, Зиновьев В.Т. Вопросы статистическойтеории распознавания. - М.: Советское радио, 1967. - 376 с.

28. Карелина А.В., Печерский Ю. Н. Теоретико - графические методы враспознавании образов. -Кишинев: Штиинца, 1978. - 92 с.

29. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. - М.:Наука, 1974.-416 с.

30. Верхаген К., Дёйн Р., Грун Ф., Иостен И., Вербек П. Распознаваниеобразов: состояние и перспективы: Пер. с англ.; - М.: Радио и связь, 1985.-104 с.

31. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознаванииизображений. - М.: Наука, 1976. - 328 с.

32. Кривошеев М.И., Кустарев А.К. Цветовые измерения. - М.:Энергоатомиздат, 1990. - 240 с.

33. Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений. - М.: Вузовская книга, 2001. - 320 с.

34. Сигеру Омату. Нейроуправление и его приложения. Кн. 2. : Пер. сангл. / Под ред. А.И. Галушкина, В.А. Птичкина. - М.: ИПРЖР, 2000. 272 с.

35. Дьяконов В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. - СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

36. Линдли К. Практическая обработка изображений на языке Си: Пер.с англ. - М . : Мир, 1996.-512 с.

37. Фленов М.Е. Библия Delphi. - СПб.: БХВ - Петербург, 2004. - 880с.

38. Ким Н.В. Обработка и анализ изображений в системах технического зрения: Учебное пособие. - М.: Изд - во МАИ, 2001. - 164 с.

39. Потёмкин В.Г. MATLAB 6: среда проектирования инженерныхприложений. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. - 448 с.

40. Потёмкин В.Г. Введение в MATLAB. - М.: Диалог - МИФИ, 2000.- 247 с.

41. Форсайт Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. — 928 с.

42. Шарыгин М.Е. Сканеры и цифровые камеры. / Под ред. О.В. Колесниченко, И.В. Шишигина. - СПб.: БХВ - Санкт-Петербург; Арлит, 2000.-384 с.

43. Закорюкин В.Б. Надёжность устройств автоматики: Учебное пособие / Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) - М., 2000. - 111 с.

44. Горелик А.В., Ермакова О.П. Надёжность информационных систем.Основы надёжности устройств ЖАТС. Курс лекций - М.: РГОТУПС, 2003.-89 с.

45. Карева B.C., Никитин Г.А., Едренкин Э.Д. Надёжность устройствавтоматики и телемеханики: Учебное пособие / Под ред. В.Б. Макарова. - Челябинск: ЧГТУ, 1993. - 57 с.

46. Методические рекомендации по технико - экономической оценкеавтоматизированных технологических процессов животноводства. — М.:ВИЭСХ,2003.-44с.

47. Контроль качества и сертификация семенного картофеля (практическое руководство). - М . : ФГНУ "Росинформагротех", 2003. - 316 с,

48. Теория вероятностей и её инженерные приложения: Учеб. пособие• для студ. втузов / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательский центр "Академия", 2003. - 464 с.

49. Краусп В.Р. Комплексная автоматизация в промышленном животноводстве. - М . : Машиностроение, 1980. - 2 1 4 с.

50. Водянников В.Т. Экономическая оценка энергетики АПК: Учебноепособие для студентов высших учебных заведений. - М.: ИКФ "ЭКМОС", 2002.-304C.

51. Котик М.А. Курс инженерной психологии. - 2-е изд. исп. и доп.Таллин: Валгус, 1978. - 364 с.

52. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. - М.: Наука, Главная редакция физико - математической литературы, 1980.-208 с.

53. Тульчеев В.В. Формирование и эффективное функционированиеагропромышленного комплекса Российской Федерации в рыночных условиях. - М.: ФГНУ "Росинформагротех", 2004. - 272 с.

54. Зайдель А.Н. Ошибки измерения физических величин. - Л.: Наука,1974.-108 с.

55. Гутер Р.С., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. - М.: Физматгиз, 1962. - 356 с. 3. Статьи.

56. Майоров В., Овчинников Л., Семин М. Рассуждения о телевизионныхкамерах // Компьютерра. - 1998. №14. - с. 46 - 53.

58. Panigrahi S., Misra M.K., Bern C , Marley S. Background Segmentation andDimensional Measurement of Corn Germplasm. // Transactions of the ASAE, 1995, V. 38, №1, p. 291 - 297.

59. Tao Y., Morrow СТ., Heinemann P.H., Sommer H.L Fourier - based Separation Technique for Shape Grading of Potatoes Using Mashine Vision. // Transactions of the ASAE, 1995, v. 38, №3, p. 949 - 957.

60. Tao Y. Closed - loop Search Method for On - line Automatic Calibration ofMulti - camera Inspection systems. // Transactions of the ASAE, 1998, v. 41, №5, p. 1549-1555.

61. Pearson Т.С, Doster M.A., Michailides T.J. Automated Detection of Pistachio Defects by Machine Vision. // Applied Engineering in Agriculture, 2002, V. 17, №5, p. 729 - 732.

62. Pearson Т., Toyofuku N. Automated Sorting of Pistachio Nuts with ClosedShells. // Applied Engineering in Agriculture, 2000, v. 16, №1, p. 91 - 94.

63. Tao Y., Heinemann P.H., Varghese Z., Morrow СТ., Sommer H.I. MachineVision for Color Inspection of Potatoes and Apples. // Transactions of the ASAE, 1995, V. 38, №5, p. 1555- 1561.

64. Ni В., Paulsen M.R, Reid J.F. Side Grading of Com Kernels with MachineVision. // Applied Engineering in Agriculture, 1998, v. 14, №5 p. 567-571.

65. Laykin S., Alchanatis V., Fallik E., Edan Y. Image - Processing Algorithms for Tomato Classification. // Transactions of the ASAE, 2002, v. 45, №3, p. 851-858.

66. Амангельдыев A. Измерения в типографии: что, чем и зачем? //Курсив. - 2002. №2. - с. 6 - 18.

67. Chao К., Park В., Chen Y.R., Hruschka W.R., Wheaton F.W. Design ofa Dual - camera System for Poultry Carcasses Inspection. // Applied Engineering in Agriculture, 2000, v. 16, №5 p. 581-587.

68. Chao K., Chen Y.R., Early H , Park B. Color Image Classification Systems for Poultry Viscera Inspection. // Applied Engineering in Agriculture, 1999, V. 15, №4 p. 363-369.

69. Гордеев A.C., Гурьянов Д.В., Рындюк К.Д. Имитационная модельопределения товарного сорта плодов. // Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB. Труды 2-ой Всероссийской научной конференции. М.: ИЛУ РАН, 2004. с. 1443-1452.

70. Zayas I.Y., Flinn P.W. Detection of Insects in Bulk Wheat Samples withMachine Vision. // Transactions of the ASAE, 1998, v. 41, №3, p. 883- 888.

71. Деллеман Я. Улучшение выращивания и продажи картофеля, увеличение его рыночной стоимости с помощью проектов по картофелю // Мир картофеля (специальный номер). - 2002. - с. 4,5.

72. Анисимов Б.В. Сертификация семенного картофеля: организационная структура и приоритетные направления // Картофель и овощи. 2002. №2. - с. 23,24.

73. У сков А.И. О системе сертификации семенного материала // Картофель и овощи. - 2002. №2. - с. 25,26.

74. Александрова И.Г. Колориметр для измерения цвета проекционныхэкранов ТВЧ // Тез. докл. Десятая науч. - техн. конф. Фотометрия и её метрологическое обеспечение - М.: ВНИИОФИ. - 1993. - с.54.

75. Joret G., Malterre Н. Les effets de la degenerescence sur les rendementset la composition de la pomme de terre. // Comptes rendus hebdomadaires des seances de L'Academic d'Agriculture de France, 1945, v. 31, №10, s. 503-504. 4. Патентные материалы.

76. Пат. №4946046, США. Аппарат для сортировки семян по цвету /

77. Пат. №5533628, США. Метод и аппарат для сортировки плодов по цвету, осуществляющий цветовые преобразования / Я. Тао, 1996, 209/580.

78. Пат. №2073571, РФ. Устройство для сортировки семян / ШахматовСИ., Арляпов А.В., 1997, В07С 5/342.

79. Пат. №19858168, Германия. Устройство для бесконтактного определения растительности на части поля / А. Хилькер, 1998 7А01В 69/00.

80. Авторефераты и диссертации.

81. Каверин В.А. Исследование условий применения и обоснование конструктивных параметров контейнеров для транспортирования томатов с полей на перерабатывающие предприятия: Дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. М.: 1971.

82. Алиханов Д.М. Разработка оптико - электронного устройства для сортирования семенных клубней картофеля по морфологическим признакам: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. М., 1983.

83. Гурьянов Д.В. Повышение эффективности сортирования яблок на основе цветных телевизионных датчиков: Автореф. дне. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. Зерноград., 2004. - 19 с.

84. Воронов Н.В. Разработка машины для дефектации картофеля в пищевой промышленности: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. Киев., 1991. - 20 с.

85. Родиков А. Электронно - оптический контроль при обработке и хранении плодов: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. Мичуринск., 1995.-22 с.

86. Михалёв А.Е. Исследование качества картофеля методом флуоресцнетного анализа: Автореф. дис. на соиск. учён, степени канд. техн. наук. М.: 1989.-22 с.