Студенты готовы поставить на рынок разработку, позволяющую автоматизировать процесс анализа сельскохозяйственных культур. Ее могут использовать сельхозпроизводители и переработчики
Передовое решение для сельскохозяйственной отрасли края предлагают студенты алтайского технического вуза. Ее суть заключается в "машинном зрении" – практике, которая в агросекторе почти не распространена. Все это время культуры анализируют преимущественно вручную с микрометром и ситом, перебирая зернышко за зернышком. Новый подход все изменит.
Расстояние между зернами необходимо, чтобы "Гранулометрия" увидела их все без ошибок. Программа, пользуясь методом жука, обводит каждую крупицу отдельно и высчитывает ее длину, ширину, периметр и площадь.
Разработка экономит время на исследование в три-четыре раза. В перспективе, это можно использовать и в рамках посевной, и для переработчиков, которые поставляют на рынок готовую продукцию.
"На настоящий момент мы можем определять крупность, выровненность, стекловидность зерна, фракционный состав гречихи. А также крупность помола муки, которая напрямую влияет на качество хлеба", – отметил доцент кафедры технологии и переработки зерна АлтГТУ Станислав Есин.
Для использования разработки нужен компьютер с программой и сканер. В теории, подойдет и офисное оборудование. Однако есть прямая зависимость между используемой техникой и качеством исследований.
"Погрешность измерения зависит от разрешающей способности сканера. Если мы сканировали 600 точек на дюйм, то погрешность измерения составляет 0,04. Если мы сканируем 1200, соответственно, погрешность составляет 0,02", – пояснил инженер кафедры переработки зерна АлтГТУ Евгений Кладов.
Специалист должен понимать строение зерна, рассказывает студент АлтГТУ Илья Литвиненко. Тогда можно объективно оценивать, правильно ли сформировался контур, либо нужно настроить программу.
Сейчас университет ищет предприятия, которые проявят интерес к современному подходу в исследовании зерна. По желанию конкретного производителя, инженеры вуза могут доработать программу для анализа любых видов зерновых культур.