En las empresas de Altai, los cereales buenos antes de ser envasados son ahora inspeccionados por fotoseparadores de producción rusa. Las máquinas examinan cada grano y separan automáticamente lo que debe conservarse de las impurezas y los defectos. El equipo evalúa el color, la forma, la geometría, la textura y otras características externas, y los sistemas de inteligencia artificial pueden tenerlas en cuenta simultáneamente.

La empresa de Altai "SiSort" ha desarrollado fotoseparadores que inspeccionan los cereales en las empresas antes de su envasado y separan automáticamente los granos buenos de las impurezas y los defectos. Las muestras se fotografían, las imágenes se etiquetan como aptas y no aptas, luego se entrena la red neuronal y se realizan pruebas. La calibración completa puede llevar varios días, y una sola persona puede realizar todo el trabajo.

Para la configuración no se necesitan toneladas de material. Según el ingeniero jefe de "SiSort", Evgeny Galkin, bastan unos pocos miles de semillas.

La selección de un programa preestablecido, el cambio de configuraciones y el entrenamiento adicional de la red neuronal son operaciones diferentes. Si la empresa trabaja con un producto habitual, el operador selecciona un programa guardado con unos pocos clics y comprueba el nuevo lote.

Si las características de la materia prima o los requisitos de pureza han cambiado, se ajustan las configuraciones. Se requiere un nuevo entrenamiento si aparecen nuevos tipos de impurezas o defectos. Por lo tanto, primero se determina qué eliminar, qué producto conservar y qué calidad se debe lograr.

El efecto económico se deriva principalmente de la reducción de los defectos y el aumento del valor de la materia prima. En una de las empresas, después de instalar el fotoseparador, los defectos se redujeron del 5 al 2%, y el procesamiento se aceleró el doble. El modelo de IA también ayudó a aumentar la productividad en un 30%, según el informe.

En otro caso, la lluvia estropeó parte de la materia prima, pero después de eliminar los granos mohosos y dañados con la ayuda de la IA, el producto pudo venderse a un precio normal. Sin este procesamiento, todo el lote habría tenido que venderse mucho más barato.

La tecnología se presentó por primera vez en el mercado ruso en 2023: los estudiantes también participan en la configuración

Los estudiantes de tercer año de AltGTU, Ivan Rudnev y Yan Vrona, durante sus prácticas, participaron en la creación de un programa para la clasificación de trigo sarraceno de impurezas. Bajo la dirección del ingeniero Mikhail Yatsenko, procesaron y etiquetaron alrededor de 1500 imágenes en un día. El programa se creó para una tarea específica del cliente, después de lo cual se utilizó en la producción.

Para el trigo sarraceno, según Ivan Rudnev, el modo de aberración resultó ser el más efectivo, en el que la materia prima se clasifica en el espectro azul. La IA tiene en cuenta un conjunto de características.