Обоснование оптимальных параметров видеосъёмки и режима работы конвейера для сортировки плодов яблони с использованием компьютерного зрения

Abstract

В статье представлены результаты экспериментального обоснования параметров системы компьютерного зрения для сортировки плодов яблони на конвейерной линии. Проведено сравнение моделей детекции и сегментации YOLO12s и YOLO11m-seg. Построены поверхности отклика точности распознавания. Полученные зависимости и рекомендованные параметры могут быть использованы при проектировании промышленных систем сортировки плодов, основанных на современных алгоритмах глубокого обучения (архитектуры YOLO). The paper presents experimentally substantiated parameters of a computer vision system for sorting apple fruits on a conveyor line. YOLO12s and YOLO11m-seg detection and segmentation models were compared. Response surfaces of recognition accuracy were constructed. The obtained dependencies and recommended parameters can be used for designing industrial fruit sorting systems based on modern deep learning algorithms (YOLO architectures).