Інтелектуальна система сортування плодів овочевих культур

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧерепанська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorПідбуцький, Микита Юрійович
dc.date.accessioned2025-01-15T12:33:05Z
dc.date.available2025-01-15T12:33:05Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація складається з вступу, семи розділів, висновків та переліку посилань. Також ця дисертація містить 182 сторінки, в тому числі 65 рисунків, 32 таблиці, 125 джерел. Метою магістерської дисертації є підвищення продуктивності, надійності та ритмічності технологічного процесу сортування плодів овочевих культур шляхом розробки інтелектуальної системи автоматизованого сортування. Для досягнення цієї мети були використані методи машинного навчання, комп'ютерного зору та алгоритми глибинного навчання. Результати роботи показали високу точність класифікації плодів, що дозволяє ефективно використовувати систему в реальних виробничих умовах. У магістерській дисертації проведено аналіз сучасних методів та засобів сортування, зокрема механічних, оптичних та інтелектуальних методів. Рекомендації щодо впровадження розробленої системи включають її інтеграцію на підприємствах сільського господарства для автоматизації процесу сортування, що зменшить витрати на ручну працю, підвищить продуктивність і забезпечить стабільну якість продукції.
dc.description.abstractotherThe Master's thesis consists of an introduction, seven chapters, conclusions, and a list of references. It also contains 182 pages, including 65 figures, 32 tables, and 125 sources. The aim of the Master's thesis is to improve the productivity, reliability, and rhythm of the technological process for sorting fruits of vegetable crops by developing an intelligent automated sorting system. To achieve this goal, methods of machine learning, computer vision, and deep learning algorithms were employed. The results of the work demonstrated a high classification accuracy of the fruits, which allows for the effective use of the system in real production environments. The Master's thesis presents an analysis of modern sorting methods and tools, including mechanical, optical, and intelligent methods. Recommendations for implementing the developed system include its integration into agricultural enterprises for automating the sorting process, which will reduce labor costs, increase productivity, and ensure stable product quality.
dc.format.extent181 с.
dc.identifier.citationПідбуцький, М. Ю. Інтелектуальна система сортування плодів овочевих культур : магістерська дис. : 174 Автоматизація, комп'ютерно-інтегровані технології та робототехніка / Підбуцький Микита Юрійович. – Київ, 2024. – 181 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71913
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectавтоматизація сортування
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectкомп'ютерний зір
dc.subjectсільське господарство
dc.subjectсортування плодів
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectкласифікація
dc.subjectінтелектуальні системи
dc.subjectтехнології
dc.subjectautomation of sorting
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectneural network
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectagriculture
dc.subjectfruit sorting
dc.subjectmachine learning
dc.subjectclassification
dc.subjectintelligent systems
dc.subjecttechnologies
dc.titleІнтелектуальна система сортування плодів овочевих культур
dc.title.alternativeIntelligent sorting system for vegetable crops
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pidbutskyi_magistr.pdf
Розмір:
2.96 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АСНК)
Магістерські роботи