Сортировка свежесобранного чайного листа – ключевой этап производства, который определяет сорт и стоимость конечного продукта. Однако автоматизированные линии часто ошибаются, принимая слипшиеся в комки листья за единый объект более низкого качества. Это приводит к неверной классификации и финансовым потерям. Существующие механические методы, такие как вибросита и специальные щетки, не справляются с задачей на промышленном уровне.
Группа китайских исследователей разработала нейросеть SDSI-YOLO, которая распознает отдельные листья даже в плотных комках. Алгоритм основан на популярной архитектуре компьютерного зрения YOLO, но его серьезно доработали для решения этой специфической задачи.
Разработчики внесли три ключевых изменения. Во-первых, они заменили стандартный модуль анализа изображений на новый, который лучше различает мельчайшие текстуры и границы слипшихся листьев. Во-вторых, внедрили адаптивный механизм, который заставляет нейросеть концентрироваться на самых четких и информативных участках изображения, а не на размытых границах комков. Наконец, они улучшили функцию, отвечающую за определение контуров объектов, научив ее точнее работать с вытянутыми и узкими формами, характерными для чайных листьев.
Для обучения и проверки алгоритма команда создала специальный стенд с конвейерной лентой и промышленной камерой высокого разрешения. Они собрали и вручную разметили базу из более чем 10 тыс. изображений, снятых в разные периоды сбора урожая. Испытания показали, что SDSI-YOLO превосходит десять других моделей-аналогов: ее точность достигла 92,6%. При этом новая нейросеть оказалась на треть компактнее базовой версии и работает быстрее.
Решение китайских ученых может найти широкое применение в чайной промышленности, где оно позволит автоматизировать сортировку, повысить качество продукции и сократить издержки. Технология также перспективна и для других отраслей, где требуется сортировать мелкие объекты неправильной формы, которые могут перекрывать друг друга на конвейере, – например, при переработке других сельхозкультур или сортировке отходов.