Актуальность точного прогнозирования содержания жира на поверхности мясной продукции обусловлена необходимостью обеспечения эффективного контроля качества в пищевой промышленности. В представленной статье предложен эффективный метод обнаружения и количественной оценки содержания жира на поверхности мяса, основанный на применении цветовой сегментации в пространстве тон-насыщенность-яркость. Использование различий в цветовых характеристиках жировой и мышечной ткани позволяет эффективно сегментировать изображения мясных образцов и производить расчет процентного содержания жира, а также анализировать особенности его распределения. Простота реализации и надежность алгоритма делают его перспективным для применения в системах автоматизированного контроля качества в режиме реального времени, обеспечивая удобство использования и высокую вычислительную эффективность.

Ключевые слова: компьютерное зрение, цветовая сегментация, обработка изображений, библиотека компьютерного зрения, веб-фреймворк, автоматизация контроля качества

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами , 4.3.3 - Пищевые системы

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