Проблемы реализации. Хотя ИИ предлагает многообещающие решения, его
реализация не лишена проблем:
- Создание набора данных: жизненно важен комплексный набор данных, состоящий из
изображений различных коконов. Качество процесса разделения ИИ зависит от широты и
глубины этого набора данных.
- Интеграция с существующими системами: многие операции по шелководству все еще
могут полагаться на традиционные методы. Интеграция современных решений на базе
искусственного интеллекта может потребовать значительных изменений.
- Затраты: первоначальная настройка, включая обучение модели ИИ и ее интеграцию в
существующие системы, может быть дорогостоящей. Однако долгосрочные выгоды с точки
зрения эффективности и качества часто оправдывают затраты.
Методы: 1. Сбор данных: Первым шагом на пути к разделению коконов с помощью ИИ является сбор данных.
Собраны изображения в высоком разрешении различных коконов, как хороших, так и
дефектных. Каждое изображение маркируется, обозначая положение и качество кокона.
2. Обработка изображений: Эти изображения обрабатываются с использованием таких методов, как сверточные
нейронные сети (CNN). CNN, тип алгоритма глубокого обучения, превосходно справляется с
задачами распознавания изображений. Они могут выявить сложные закономерности и
различия, которые могут быть незаметны человеческому глазу.
3. Модельное обучение: Используя размеченный набор данных, модель ИИ обучается различать коконы разного
качества. Чем больше данных используется моделью, тем выше ее точность.
Преимущества:
1. Эффективность:
Namangan Institute of Engineering and Technology nammti.uz 10.25.2023
Pg.393
ИИ может обрабатывать и классифицировать коконы гораздо быстрее, чем ручные
методы, что приводит к увеличению производства.
