ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА И АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЯБЛОК И АВТОМАТИЧЕСКОЙ СОРТИРОВКИ ИХ НА КАТЕГОРИИ

2021

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.37884/3-2021/14
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В статье рассмотрены обоснование методов и алгоритмов определения показателей качества яблок и автоматическое сортировки их на категории. Основными показателями качества являются согласно ГОСТ 34314-2017 относят: внешний вид, размер (величина), запах, вкус и допускаемые отклонения. Важной операцией при закладке яблок на хранение представляет собой его сортировка по размерам, отделение комков грязи, а также плодов, которые поражены гнилью и фитофторозом. Необходимость сортировки яблок вызвана тем, что в процессе хранения примерно некоторая часть плодов поражаются различными гнилями, основную часть из которых представляет серая гниль. Издержки ручного труда на отделение загнивших плодов перед хранением составляют 20...30% общих трудозатрат на производство яблок. В статье были рассмотрены виды методов и алгоритмов работы различных сортировочных структур старых образцов, в виде механических сортировок через калибровку определяющих размер или же в виде весовых сортировок при помощи весов определяющих вес яблок. Недостатками данных машин выступают застревание сырья в отверстиях, механические повреждения (поцарапывание) поверхности изделия, невозможность оперативной регулировки сортировочного процесса, и как следствие очень условная точность сортировки. В результате исследований было установлено, что в наиболее современным и верным решением является определении основных стандартов качеств с помощью автоматизации процесса сортировки с использованием оптико-электронных методов,а именно устройством захвата изображение или же машинным зрением. Оптико-электронным метод используются для оптической сортировки фруктов по цветовым параметрам, в результате чего из продуктов удаляются примеси, разные по цвету. Оптический сортировщик предоставляет возможность убирать порченные и некондиционные продукты.