Abstract
В статье рассмотрены обоснование методов и алгоритмов определения показателей качества яблок с использованием машинного зрения для дальнешей сортировкой их на категории. Основными показателями качества согласно стандартам является его внешний вид (окрас), размер (величина), вес и форма. Для исследования работоспособности алгоритма и программы получения и обработки изображения, а также вычисления его характерных признаков оценки показателей качества разработана и изготовлена экспериментальная автоматизированная установка (АУ), основными компонентами которой являются оптическая камера, тензометрический датчик и микрокомпьютер Raspberry Pi4 на основе которого было создана эта установка. В результате исследований было установлено, что наиболее современным и актуальным решением является определении основных стандартов качеств с помощью автоматизации процесса сортировки с использованием оптико-электронных методов, а именно с использованием средств машинного зрения. Результаты статистической обработки показали, что значения диаметров при ручном измерении и измерении на АУ незначительно отличаются, значения массы яблок при ручном взвешивании на весах и измеренные на АУ автоматизированным методом практически совпадают, относительная ошибка не превышает 0,8 %. Большим преимуществом использование машинного зрения при определении показателей качества яблок, является то, что есть более точная возможность определять долю окраса яблок, а данный показатель является одним из важнейших показателей качества, который влияет на продажную стоимость.