Влияние разработки инструментов и оптимальных методов очистки посевных культур семян с применением машинного зрения на развитие экономики аграрного сектора; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2

Manylion Llyfryddiaeth
Parent link:Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов V Международной научной конференции, 17-21 декабря 2018 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; Томский государственный педагогический университет (ТГПУ) ; под ред. О. Г. Берестневой [и др.].— , 2018
Ч. 2.— 2018.— [С. 21-25]
Prif Awdur: Власов А. В.
Awdur Corfforaethol: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
Awduron Eraill: Потягайлов С. В. Сергей Витальевич
Crynodeb:Заглавие с титульного экрана
One of the major problems in agricultural production is the problem of procurement of cereal crops raw material, which should be pure and clean. Increasing the purity of raw materials allows to enhance yield, relevance and profitability of production. This article proposes a use of computer vision technologies as a photoseparation - an additional stage of more accurate cleaning of grain crop's seeds, which increases the purity of the harvest. The possibility of development and modification of the photoseparation method with the help of intelligent machine vision is described for the subsequent optimization of the technological process and expansion of the sorting properties.
Iaith:Rwseg
Cyhoeddwyd: 2018
Cyfres:Информационные технологии и моделирование в экономике
Pynciau:
Mynediad Ar-lein:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/52305
Fformat: Electronig Pennod Llyfr
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=628899
Disgrifiad
Crynodeb:Заглавие с титульного экрана
One of the major problems in agricultural production is the problem of procurement of cereal crops raw material, which should be pure and clean. Increasing the purity of raw materials allows to enhance yield, relevance and profitability of production. This article proposes a use of computer vision technologies as a photoseparation - an additional stage of more accurate cleaning of grain crop's seeds, which increases the purity of the harvest. The possibility of development and modification of the photoseparation method with the help of intelligent machine vision is described for the subsequent optimization of the technological process and expansion of the sorting properties.