Публикации автора

Закладка картофеля на хранение является критически важной и трудоемкой операцией, эффективность которой определяется конструкцией применяемых машин от качественного функционирования которых зависит минимизация повреждений клубней. Таким образом, актуальной проблемой является обоснование конструкции рабочих органов, способных минимизировать динамические нагрузки на продукцию и обеспечить равномерное распределение продукции. Целью исследования является определение закономерностей для обоснования функционирующих элементов автоматизированной машины для закладки картофеля на хранение. Проведение исследований выполнялось в условиях ФГБНУ ФНАЦ ВИМ в 2024-2025 годы при использовании программ «SolidWorks», «Excel». Методы исследования базировались на комплексном теоретическом подходе, объединяющем математическую статистику, теорию случайных процессов для описания стохастического характера изменения плотности клубненосного вороха. Процесс транспортировки материала моделировался системой дифференциальных уравнений, преобразованных в операторную форму для анализа динамических свойств питателя как нелинейного звена с распределенной подачей. Проведен сравнительный анализ трех геометрических форм рабочей поверхности питателя на скорость подъема клубня: спирали Архимеда, логарифмической и гиперболической спиралей. Варьирование скоростей между типами исследуемых поверхностей в диапазоне углов π/8–3π/8 находится в пределах 1–5%. Выявлено, что при увеличении угла поворота до π/2 только поверхность, выполненная по спирали Архимеда, обеспечивает линейный рост скорости подъема до максимального значения 1,6 м/с, в то время как логарифмическая и гиперболическая спирали дают прирост лишь до 1,0 м/с или снижение скорости. Полученные закономерности создают научно-техническую основу для проектирования автоматизированных машин для загрузки картофеля в хранилища, адаптированных для работы в условиях крестьянско-фермерских хозяйств с ограниченными площадями. Применение питателя, рабочая поверхность которого выполнена по спирали Архимеда, позволит повысить производительность за счет увеличения скорости подачи продукции, снизить ее травмирование и обеспечить более равномерное формирование насыпи.

Возможность своевременно отличать заболевшие сельскохозяйственные культуры от здоровых играет реша­ющую роль в обеспечении продовольственной безопасности и минимизации экономических потерь. Машинное зрение в сочетании с алгоритмами глубокого обучения позволяет эффективно и точно отслеживать состояние посадок картофеля, выявляя симптомы заболеваний, что является более продуктивным подходом по сравнению с традиционными методами визуальной оценки. (Цель исследования) Сравнительный анализ одноэтапного и двухэтапного подходов к распознаванию заболевших и здоровых растений картофеля на основе алгоритмов глубокого обучения. (Материалы и методы) В исследовании использовали два подхода к процессу обучения нейронной сети с целью распознаванию заболевших и здоровых растений картофеля: одноэтапный и двухэтапный. В рамках одноэтапного подхода применялся один алгоритм глубокого обучения для одновременной классификации и локализации растений. Двухэтапный подход включал использование двух алгоритмов: первый определял границы растений, а второй классифицировал их как здоровые или заболевшие. С целью обучения алгоритмов использовались различные базы данных, включая снимки листьев и кустов картофеля. (Результаты и обсуждение) Проведен сравнительный анализ эффективности одноэтапного и двухэтапного подходов к распознаванию заболевших растений картофеля с использованием алгоритмов глубокого обучения. По каждому методу обучения было определено общее среднеквадратичное отклонение и среднеквадратичное отклонение для координат, построены матрицы запутанности. (Выводы) Двухэтапный подход продемонстрировал высокую эффективность в дифференциации больных и здоровых кустов картофеля, несмотря на небольшое снижение точности определения координат по сравнению с методом двухэтапного обучения, где использовались снимки как отдельных листьев, так и растений в целом. Данные методы имеют уникальные преимущества и могут быть интегрированы с современными технологиями для более эффективного выявления фитопатологий.

Работу проводили с целью теоретических исследований разрабатываемых рабочих органов автоматизированной машины для удаления из почвы зараженных растений картофеля и овощных культур. Выполнено теоретическое обоснование манипулятора автоматизированной машины для удаления из почвы зараженных растений картофеля и овощных культур. При проведении теоретических исследований разработана функциональная модель системы для удаления из почвы зараженных растений картофеля и овощных культур, учитывающая параметры, оказывающие влияние на качество работы системы: входные воздействия - количество зараженных растений картофеля, расположенных на единицу площади поля, а также конструктивные особенности (геометрические параметры) манипулятора автоматизированной машины k(t), V(t) - рабочие скорости исполнительных приводов, I(t) - режимы согласования совместной работы приводов. Выполнено компьютерное моделирование автоматизированного устройства с цифровой системой управления для удаления зараженных растений картофеля и овощных культур, а также разработаны модели клубней картофеля в среде программы Rocky DEM, представляющие собой неразрушаемый многогранник с 23 гранями, а почвенные комки являлись разрушаемым многогранником с 25 гранями, минимально возможное разрушение которых использовалось до размерности 10 мм. Получено условие обеспечения гарантированного захвата и извлечения клубневого гнезда при расстоянии между осями рядом расположенных кустов растения не более рабочей ширины захвата автоматизированного манипулятора. Наиболее эффективно почвенные комки разрушаются при частоте колебаний планчатого транспортёра 45…60 Гц и амплитуде колебаний 0,03 м, а качество сепарации картофельного вороха от почвенных комков повышается при частоте колебаний 15.40 Гц и амплитуде колебаний менее 0,02 м.