СиСорт разработал фотосепаратор, эволюционирующий в процессе работы

Компания представит на Всероссийском дне поля, который пройдет в Алтайском крае с 16 по 18 июля, фотосепаратор с системой технического зрения на основе искусственного интеллекта с глубоким машинным обучением. Разработка велась полтора года. Это новая серия фотосепараторов «СмартСорт», которую назвали «Дарвин». О ключевых отличиях новой технологии, задачах, которые она решает, о будущей эволюции фотосепаратора и естественном отборе для слабых семян и испорченных зерен рассказал руководитель отдела разработок «СиСорт» Евгений Галкин.

«Обновленная серия фотосепаратора получила название «Дарвин» в честь английского биолога Чарльза Дарвина. Сортировщики претерпевают эволюционный переход  в сторону технологий искусственного интеллекта, что позволяет ускорить труды человечества по выведению полезных сортов семян, повысить урожайность и безопасность продуктов сельского хозяйства.  Аппарат призван провести управляемый «естественный отбор» для слабых и поврежденных зерен и семян», — говорит Евгений Галкин.

Термин «искусственный интеллект» в применении к фотосепараторам часто трактуется по-разному, и здесь важно понимать, на каком этапе он задействован.

«Новая технология, о которой мы говорим, — это сортировка с использованием искусственного интеллекта с глубоким обучением. Глубокое обучение — это подвид искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. Нужно четко разделять, где этот интеллект применяется. Его можно использовать для проектирования аппарата на уровне инженерии и разработки. Можно применять при настройке — наш режим Smart, используемый в фотосепараторах предыдущей серии, давно задействует технологию искусственного интеллекта, облегчая работу оператора. Но в самой сортировке искусственный интеллект раньше не работал», — рассказывает руководитель отдела разработок «СиСорт» Евгений Галкин.

В основе работы новой системы лежат не традиционные алгоритмы, а модели, построенные на большом объеме данных.

«В нашем случае — это большое количество изображений дефектных объектов. Это позволяет нам получить модели анализа, алгоритмы, которые способны работать в процессе сортировки и выполнять базовые функции машины: находить дефекты и принимать решение, какие зерна и примеси нужно убрать из общего потока. 

Классические методы сортировки оперируют десятками параметров — цветом, длиной, шириной, округлостью. Новая технология работает иначе.

«Применительно к новой технологии мы говорим о тысячах признаков. Это дает беспрецедентные возможности для удаления сложноотличимых примесей», — отмечает Евгений Галкин.

Одно из наглядных применений — очистка подсолнечника от склероция. Раньше для решения этой задачи требовалось специальное дорогостоящее оборудование.

«Многие компании использовали инфракрасные INGAAS камеры для спектрального анализа, чтобы выявить цветовой контраст. Сейчас это не нужно. Тысячи признаков, вшитых в ИИ, позволяют на обычной цветной картинке продукта увидеть эти дефекты. Подобно тому, как человеческий мозг анализирует дефекты и понимает: это склероций, а это семечко. Внутри нашего сознания эти признаки вычисляются, но мы не осознаем, как это работает, а выдаем готовый результат. То же самое происходит внутри машины», — рассказывает Евгений Галкин.

Обучение нейросети может происходить как на стороне производителя, так и с участием заказчика. В обоих случаях требуется большой массив изображений продукта. После обучения клиент получает готовое решение. Если при эксплуатации появляются новые типы примесей, модель можно доработать — заказчик делает снимки, высылает в компанию, и специалисты «СиСорт» строят новую модель. Накопленный опыт работы с разными продуктами будет только увеличивать базу знаний системы. Таким образом фотосепаратор серии «Дарвин» продолжит эволюционировать и после покупки. 

«По мере внедрения технологии в жизнь с каждым последующим клиентом библиотека моделей будет пополняться. Знаний ИИ о многообразии продуктов, которые существуют в России, станет больше», — говорит Евгений Галкин.

Спектр применения новой технологии в сельском хозяйстве охватывает несколько ключевых направлений.

«Прежде всего — разделение зерновых друг от друга: пшеница, ячмень, овес. Для семеноводов важна чистота сорта. Вторая группа задач — крупы: отделение оболочки от ядра. Например, в овсяных хлопьях никому не нравится оболочка. Классически это решалось дорогостоящими инфракрасными камерами. С искусственным интеллектом эти задачи решаются дешевле и стабильнее. Далее — подсолнечник: склероций и темная палочка», — перечисляет Евгений Галкин.

Также технология подходит для зерновых и бобовых культур, поврежденных насекомыми, — убирает образцы с проеденными отверстиями. Эффективно разделяет колотые и неколотые зерна, что важно как для производителей крупы, так и для семеноводов. Помогает удалять из потока семена других растений, в том числе карантинных.

Отдельная область, где классические методы сортировки показывают ограниченную эффективность, — кофейные зерна, особенно при отбраковке осколков.

«В кофе мы сейчас традиционными технологиями убираем ломаные зерна, но не 100%. Зернышки вращаются, размеры объектов меняются, классические признаки — длина, ширина — малоэффективны. При этом для нас очевидно, что зернышко цельное, а не осколок. Фотосепаратор серии «Дарвин», как и мы, тоже может это определить и эффективно решать задачу», — говорит Евгений Галкин.

Эксперименты показали, что нейросеть способна сортировать кофе и по эстетическим критериям, повторяя оценку человека. Хотя прямого запроса от кофейной отрасли на такую функцию пока нет.

«Но есть спрос у конечного потребителя: покупатели кофе за 3000 и более рублей за килограмм ожидают видеть красивые зернышки. Наша технология может дать дополнительное преимущество тем, кто кофе производит», — отмечает Евгений Галкин.

В непищевых сегментах, таких как переработка пластика или цветных металлов, новая система также находит применение, повышая достоверность распознавания материалов в сложных оптических условиях.

«Например, пластиковые гранулы — эффективнее находить дефектные гранулы с посторонними вкраплениями, что сказывается на качестве конечных изделий. В переработке — разделение лома цветных металлов, например, медных и алюминиевых проводов, изделий из свинца. Эти смеси блестят и переливаются, на снимках даже человеку порой сложно понять, что он видит. Нейросети, анализируя эти картинки, с большей достоверностью определяют материал, и качество сортировки повышается», — подчеркивает Евгений Галкин.

Система будет внедряться во все модели фотосепараторов компании «СиСорт». Основой служит новая цветная камера собственной разработки, которую уже показывали на выставке «ЮгАгро» в Краснодаре. Внешне она не отличается от прежней, но внутри содержит дополнительную электронику для работы нейросетей. Все работы велись силами компании, использовались общедоступные библиотеки и компоненты. Специалистам пришлось поломать голову при разработке архитектуры системы, интеграции элементов друг с другом и адаптации к жестким условиям эксплуатации.

Сам алгоритм нейросети не является ноу-хау компании, однако инженерное решение по его интеграции в реальный производственный процесс уникально.

На реализацию проекта ушло полтора года, в нем участвовала междисциплинарная команда разработчиков: программисты, математики, электроники, конструкторы.

Все новые разработки «СиСорт» проходят полный цикл испытаний, включая климатические и на электромагнитную совместимость. Сейчас завершается тестирование электроники и управляющего программного обеспечения, нейросеть уже справляется со склероцием, ведется работа над темной палочкой и темными листиками. Ближайшие планы — испытания на реальном производстве у компании «Сибагроцентр» в Алтайском крае.

На Всероссийском дне поля новинку покажут в работе на трехлотковом аппарате: одна секция с искусственным интеллектом, другая — с классической сортировкой по цвету и форме. Посетители смогут протестировать оборудование на своих образцах. Серийный выпуск фотосепараторов «СмартСорт» серии «Дарвин» запланирован на осень 2026 года. Часть клиентов уже подтвердили намерения о приобретении или модернизации действующих машин.

Компания «СиСорт» — производитель фотосепараторов и транспортного оборудования, а также поставщик семенных комплексов. Завод расположен в Барнауле Алтайского края. Подразделения компании также работают в Краснодаре, Самаре, Воронеже и Новосибирске. При этом оборудование «СиСорт» выбирают аграрии и компании другого профиля из 33 стран мира. Российский рынок остается для предприятия основным, поэтому все новинки компания презентует в первую очередь в РФ.