Założenia

Proponowana technologia zakłada następujący algorytm postępowania z ziarnem:

  1. Próba automatycznie podawana będzie do komory pomiarowej.
  2. W komorze zawierającej oświetlenie i zestaw elementów światłoczułych w zakresie od 300 - 2200 nm wykonywane będzie zdjęcie spadających lub przesuwających się pojedynczo ziaren.
  3. Obraz obiektów poddawany będzie analizie opracowanymi metodami.
  4. Elementy wykonawcze stanowiska rozdzielą mieszaninę na grupy jakościowe: ziarna całe, połówki, zanieczyszczenia, itp.

Wynikiem będzie raport z oceną jakości badanej mieszaniny. Końcowym testem będzie porównanie wyników uzyskiwanych zaproponowaną techniką i uznanymi metodami tradycyjnymi.


Proponowany system w stosunku do już oferowanych pozwoli na kompleksową ocenę jakości ziarna jęczmienia browarnego w tym:

  1. wyrównanie ziarna oraz podział na frakcję,
  2. określenie cech geometrycznych,
  3. masę tysiąca ziaren,
  4. celność ziarna,
  5. wilgotność ziarna,
  6. masową ilość zanieczyszczeń organicznych i mineralnych,
  7. ilość ziaren porażonych chorobami grzybowymi,
  8. ilość ziaren połamanych lub z wybitym zarodkiem,
  9. zawartość białka,
  10. oznaczenie jednorodności odmianowej.

Gotowy system będzie miał zastosowanie oprócz słodowni skupiających większość produkcji jęczmienia browarnego, także w przemyśle młynarskim i u przedsiębiorców zajmujących się skupem i przechowywaniem zboża. W przypadku korzystnej ceny takiego systemu (autorzy projektu zakładają niskie koszty wytworzenia) producenci posiadający duży areał uprawy zbóż, także będą potencjalnymi nabywcami.


Uzyskane wyniki w przyszłości posłużą do budowy prototypowego systemu mogącego mieć zastosowanie w ocenie mieszanin ziarnistych różnych gatunków zbóż w urządzeniach i maszynach zajmujących się sortowaniem i przetwórstwem ziarna zbóż. Po modyfikacji, można będzie takie systemy montować w kombajnach zbożowych w celu kontrolowania jakości ziarna on-line w czasie zbioru. W maszynach sortowniczych a szczególnie przy produkcji materiału nasiennego. Dzięki temu uzyska się materiał o znacznie lepszej jakości hodowlanej. W magazynach zbożowych w czasie skupu, gdzie na podstawie uzyskanych informacji, można będzie wstępnie sortować przyjmowany surowiec i kierować do odpowiedniej grupy jakościowej.


W celu uprzemysłowienia wyników powyższych badań, konieczne jest rozwiązanie szeregu problemów badawczo-rozwojowych o tzw. badania przemysłowe.

Obejmują one:

  • identyfikację kompletnego zestawu parametrów określonych przez dokumenty normatywne (PN/ISO) i wymagania odbiorców ziarna,
  • identyfikację zmienności parametrów ziarna będącego w obrocie handlowym,
  • opracowanie metody automatycznej, wysokowydajnej manipulacji materiałem (ziarno, zanieczyszczenia mineralne i organiczne, szkodniki, etc) odpornej na zakłócenia i zanieczyszczenia,
  • optymalizację metod akwizycji wielodziedzinowej obrazów (2D, 3D, spektralna, etc.), które umożliwią klasyfikację oraz będą minimalizowały liczbę informacji (zdjęć) i kosztów ich analizy, klasyfikacji oraz koszty sprzętu,
  • optymalizację algorytmów analizy obrazów i klasyfikacji cech, które zapewnią przetwarzanie w czasie rzeczywistym, dostateczny poziom niepewności pomiarowej i klasyfikacyjnej oraz odporność na zakłócenia,
  • opracowanie metod uczenia maszynowego umożliwiających parametryzację algorytmów klasyfikacji stosownie do zmienności surowca (zmienność zależna od lokalizacji geograficznej upraw, warunków uprawy, etc.),
  • opracowanie metod kalibracji i adiustacji systemu wyznaczania parametrów metrologicznych i klasyfikacji,
  • opracowanie metod walidacji urządzenia, aby mogło zostać zatwierdzone jako nowa metoda i urządzenie oceny jakości ziarna dla zastąpienia dotychczasowych metod manualnych (konieczne wsparcie przemysłowe) oraz
  • analizę zmienności mieszanin ziarnistych, skuteczności ich klasyfikacji i odporności na zakłócenia w warunkach przemysłowych.

Realizację powyższych zadań przewidziano jako proces trzy-etapowy, współbieżnie realizowany przez każdego z partnerów naukowych konsorcjum: (1) badania podstawowe i przemysłowe, (2) opracowanie metodyki automatycznej oceny parametrów technologicznych (wytworzenie aparatury badawczej) oraz (3) weryfikacja, optymalizacja i walidacja w warunkach zbliżonych do przemysłowego.

Projekt przewiduje 9 zadań:

  1. Pomiar właściwości fizycznych i oznaczenie podstawowego składu chemicznego ziarna jęczmienia browarnego
  2. Opracowanie metod akwizycji obrazów i manipulacji ziarnem
  3. Opracowanie algorytmów do analizy obrazów cyfrowych i ich klasyfikacji
  4. Opracowanie modelowego stanowiska badawczego do oceny technologicznej ziarna
  5. Implementacja algorytmów analizy i klasyfikacji  obrazów
  6. Badanie zintegrowanego systemu klasyfikacji i oceny technologicznej ziarna
  7. Weryfikacja i optymalizacja układów automatycznej manipulacji i obrazowania
  8. Weryfikacja i optymalizacja oprogramowania analizy i klasyfikacji obrazów
  9. Walidacja metody automatycznej klasyfikacji i oceny technologicznej ziarna