Zaznavanje faz valjenja piščancev s strojnim učenjem na robni napraviGobec, Matjaž (Avtor) Bešter, Janez (Mentor) Mali, Luka (Komentor) strojno učenjezaznavanje valjenja piščancevanaliza zvočnih signalovvgrajen sistemPerutninska proizvodnja, ki igra eno izmed ključnih vlog pri zagotavljanju prehranske varnosti, se sooča z izzivi, kako povečati produktivnost in dobrobit živali. Proces valjenja piščancev je še vedno tehnološko zastarel, kar ima za posledico višjo umrljivost, obenem pa zahteva veliko ročnega dela. V tej magistrski nalogi je predstavljen razvoj prototipa senzorja, ki z uporabo strojnega učenja na robni napravi zaznava proces valjenja piščancev v industrijskem inkubatorju. Kot vir informacij smo uporabili zvok, na podlagi katerega model zaznava fazo zunanjega prebijanja lupine in fazo izvalitve ter sledi deležu izvaljenih piščancev v zadnjih 72 urah procesa. Izvedli smo zbiranje zvočnih signalov v laboratorijskem in industrijskem inkubatorju, ki smo jih označili in vključili v podatkovno zbirko. V nadaljevanju smo razvili predprocesor, ki iz signalov odstrani šum in generira Mel spektrogram ter iz njega izlušči relevantne značilnosti. Za naš problem klasifikacije zvoka smo v razvojnem okolju Imagimob Studio razvili model konvolucijskih nevronskih mrež, ki vhodne podatke razvrsti v štiri ciljne razrede, to so zunanje prebijanje lupine, izvalitev, 1 % in 80 % delež izvaljenih piščancev. Uporabili smo Infineon Evaluation Kit, ki vsebuje dva mikrofona in na njem implementirali naš algoritem skupaj z optimiziranim modelom konvolucijskih nevronskih mrež. Za zaščito elektronskih komponent smo razvili in s tehniko 3D tiskanja natisnili ohišje, ki je skupaj z vezjem nameščeno v inkubator. Izdelana je bila aplikacija z uporabniškim vmesnikom, ki prikazuje informacije o poteku valjenja in omogoča enostaven pregled nad procesom. Rezultati evalvacije sistema v laboratorijskem okolju so potrdili uspešnost prototipa pri doseganju zastavljenih ciljev, pri čemer nadaljnji razvoj omogoča njegovo implementacijo v industriji.20252025-04-02 12:20:02Magistrsko delo/naloga168200VisID: 62948sl