Система автоматизированной оценки качества мяса на основе интеграции компьютерного зрения и трансферного обучения

Аннотация

Исса Али, Каргин В.А., Назойкин Е.А., Сохинов Д.Ю.

Дата поступления статьи: 01.09.2025

В настоящей статье рассматривается проблема повышения точности и объективности оценки качества мяса. Представлен подход к автоматизированной оценке качества продукта, основанный на интеграции системы компьютерного зрения (СКЗ) и методов глубокого обучения. Здесь использована сверточная нейронная сеть VGG-16, предварительно обученная на большом наборе данных ImageNet, что позволило эффективно применить трансферное обучение. Описан процесс предварительной обработки данных, архитектура используемой нейронной сети. Приведены результаты обучения и валидации модели, демонстрирующие высокую точность классификации образцов мяса по признаку «свежее/испорченное». Подчеркивается потенциал предложенного подхода для автоматизации контроля качества в мясной промышленности и снижения влияния субъективных факторов.

Ключевые слова: компьютерное зрение, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, трансферное обучение, оценка качества мяса, автоматизация процесса, классификация изображений, автоматизация контроля качества

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

4.3.1 - Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса