Avtomatsko ločevanje neoluščenega prosa od prosene kašeBrodarič, Marko (Avtor) Perš, Janez (Mentor) Ivanovska, Marija (Komentor) optično sortiranjeprosena kašaračunalniški vidgloboke nevronske mrežeenorazredno zaznavanje anomalijCS-FlowPaDiMProso je žito, ki je v zadnjih letih vse bolj razširjeno v prehrambeni industriji, saj ima številne ugodne učinke na zdravje ljudi, obenem pa s svojo robustno rastjo omogoča ekološki način pridelave. V postopkih obdelave so prosena zrna deležna večih stopenj čiščenja. Največ izgub od teh proizvede zadnja stopnja, ki ločuje neoluščena zrna prosa od prosene kaše, saj je le-te težko ločiti s sistemi sit in odsesav, ročno razvrščanje pa je časovno izredno počasno. V sklopu te magistrske naloge smo naslovili ta problem tako, da smo razvili mehanski sistem, ki nadzorovano upravlja z zrni, zajema slike ter izloča tujke in programski del, ki zajete slike obdela ter klasificira bodisi med dobra zrna bodisi med tujke. Le-tega smo zasnovali na podlagi enorazrednih metod za zaznavanje anomalij. Testirali smo obstoječi metodi PaDiM in CS-Flow. Z namenom izboljšanja uspešnosti delovanja omenjenih algoritmov pa smo razvili tudi svojo metodo. Tako smo pri 1 % neoluščenih zrn v končnem produktu dosegli manj kot 5 % zrn prosene kaše med odstranjenimi anomalijami. Tekom razvoja sistema je nastala tudi podatkovna zbirka zrn prosene kaše ter neoluščenega prosa.20232023-09-20 13:55:01Magistrsko delo/naloga150569VisID: 62474COBISS_ID: 167987459sl