Search academic texts

Registration Number

2223U000018, Qualification work

popup.category

Бакалаврська робота

Title

popup.author

Сопов Сергій Сергійович

popup.publication

01-01-2023

popup.source_user

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

popup.source

https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5455

popup.publisher

Description

Мета дослідження : підвищення ефективності розпізнавання фруктів та оцінювання їх якості у промислових фруктових садах. Об'єкт дослідження : процес розпізнавання об'єктів у промисловому фруктовому саду для використання у робототехнічній системі. Предмет дослідження : моделі, методи, інформаційні технології та згорткова нейронна мережа для розпізнавання фруктів у промисловому саду. Переваги даного програмного модуля включають надійну та швидку роботу, точне розпізнавання плодів, а також точний підрахунок їх кількості. Програмний модуль дозволяє на зображенні розпізнати плоди (банани, апельсини та яблука), визначити їх стан та кількість. Модуль використовує алгоритми розпізнавання, що базуються на характеристиках форми, кольору та текстури плодів, а також алгоритми підрахунку. Ключові слова : програмний модуль, розпізнавання об'єктів, плоди, промисловий фруктовий сад, згорткова нейромережа, фрукти, стиглість, автоматизація, якість продукції. The software module allows for the recognition of fruits (bananas, oranges, and apples) in images and determines their condition and quantity. The module utilizes recognition algorithms based on shape characteristics, color, and texture of the fruits, as well as counting algorithms. Research object: Object recognition process in an industrial fruit orchard for use in a robotics system. Research subject: Models, methods, information technologies, and convolutional neural network for fruit recognition in an industrial orchard. Research goal: To enhance the efficiency of fruit recognition and quality assessment in industrial fruit orchards. The advantages of this software module include reliable and fast operation, accurate fruit recognition, and precise counting of their quantity. Keywords: software module, object recognition, fruits, industrial fruit orchard, convolutional neural network, fruit, ripeness, spoilage, automation, product quality.

popup.nrat_date

2025-09-29