XXIV Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Разработка автономного механизма для анализа поступающего урожая и его последующей сортировки на группы с помощью конструктора Lego Education

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Мустепаненко Е.А. 1Горбунов В.И. 1Качалин И.С. 1

---

1Школа интерактивного развития "ТриКита"

Долгов Е.А. 1Волокитина Е.А. 1

---

1Школа интерактивного развития "ТриКита"

Работа в формате PDF

69.1 KB

Автор работы награжден дипломом победителя I степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителяСвидетельство руководителя

Введение

Сельское хозяйство является одной из важнейших отраслей экономики, обеспечивающей продовольственную безопасность человечества. В связи с ростом населения и увеличением спроса на качественную продукцию, возрастают требования к скорости и точности обработки урожая. Однако традиционные методы анализа и сортировки требуют больших трудозатрат, что делает их малоэффективными в современных условиях.

Автоматизация процессов анализа и сортировки урожая становится ключевым направлением в развитии сельского хозяйства. Использование роботизированных механизмов позволяет ускорить обработку продукции, повысить её качество и снизить потери. Данная работа посвящена разработке автономного механизма, использующего LEGO EV3 и EV3 Classroom, который способен анализировать поступающий урожай, выявлять бракованные плоды и сортировать продукцию в зависимости от её характеристик.

Цель работы: Разработка автономного механизма для анализа и сортировки урожая с использованием LEGO EV3 и EV3 Classroom.

Задачи:

1. Изучить существующие методы анализа и сортировки урожая.

2. Рассмотреть использование датчиков для автоматизации процесса.

3. Определить параметры оценки качества продукции.

4. Разработать конструкцию механизма на основе LEGO EV3.

5. Реализовать алгоритм управления в среде EV3 Classroom.

6. Провести тестирование системы и оценить её эффективность.

Глава 1. Анализ, сортировка урожая и современные технологии

1.1 Методы анализа и сортировки урожая

В настоящее время анализ и сортировка урожая осуществляются с помощью различных технологий:

• Механическая сортировка – разделение продуктов по размеру и весу с помощью конвейеров и вибрационных платформ.

• Оптические системы – анализ цвета и формы плодов с помощью камер и датчиков.

• Спектральный анализ – определение состава и спелости продукта на основе отражённого света.

• Ручная сортировка – наименее эффективный метод, требующий значительных трудозатрат.

1.2 Определение испорченного урожая

Качество урожая зависит от множества факторов, таких как погодные условия, болезни растений и условия хранения. Современные технологии позволяют автоматически определять признаки испорченного урожая:

• Изменение цвета плодов – гниющие фрукты часто приобретают тёмный или неестественный оттенок.

• Наличие плесени – определяется с помощью камер с ультрафиолетовым светом.

• Запах разложения – анализируется с помощью сенсоров газового состава.

• Изменение плотности продукта – мягкие или повреждённые плоды выявляются при механическом нажатии.

1.3 Использование механизмов сортировки на фермах

На современных агропромышленных комплексах широко применяются автоматизированные системы сортировки урожая:

• Конвейерные линии с датчиками – продукты автоматически анализируются и разделяются по категориям.

• Роботизированные манипуляторы – используют вакуумные захваты для бережной транспортировки фруктов и овощей.

• Автоматизированные сортировочные комплексы – интегрированные системы, объединяющие механическую, оптическую и химическую проверку качества.

Эти механизмы позволяют значительно сократить время обработки продукции и снизить уровень отходов.

1.4 Влияние человека на сортировку урожая

Несмотря на развитие автоматизированных технологий, человеческий фактор по-прежнему оказывает влияние на процессы сортировки:

• Ошибки в оценке качества – субъективность восприятия может привести к неправильному отбору продуктов.

• Низкая производительность – по сравнению с роботизированными системами люди обрабатывают урожай значительно медленнее.

• Усталость и утомляемость – человеческий труд требует частых перерывов, что снижает эффективность производства.

Автоматизация сортировки позволяет минимизировать влияние этих факторов и повысить точность работы.

1.5 Датчики для определения свежести продуктов в мировом сельском хозяйстве

Для автоматизированного контроля качества сельскохозяйственной продукции применяются следующие датчики:

• Газовые сенсоры – анализируют выбросы этилена, указывая на спелость и начало разложения плодов.

• Инфракрасные датчики – определяют содержание влаги и наличие повреждений.

• Гиперспектральные камеры – фиксируют изменения структуры тканей плодов, позволяя выявлять внутренние дефекты.

• Биохимические сенсоры – анализируют уровень сахаров и кислот в продукте для определения его спелости.

Эти технологии позволяют значительно повысить точность сортировки и минимизировать потери продукции на этапе переработки.

Глава 2. Разработка механизма сортировки урожая

2.1 Используемые компоненты

Для создания автономного механизма используются:

• LEGO EV3:

  • Программируемый блок – выполняет обработку данных и управление механизмами.

  • Моторы – обеспечивают перемещение продуктов и сортировочных элементов.

  • Датчик цвета – анализирует спелость и цвет урожая.

  • Датчик расстояния – фиксирует размеры продукта.

  • Датчик касания – используется для обнаружения твёрдости плодов.

• EV3 Classroom:

  • Алгоритмы управления процессом сортировки.

  • Обработка данных от датчиков.

  • Автоматизированные действия механизмов.

2.2 Алгоритм работы механизма

1. Поступление урожая на анализ – плоды загружаются на конвейер.

2. Определение параметров качества – с помощью датчиков оцениваются цвет, размер и твёрдость продукта.

3. Классификация урожая – продукт сортируется по заданным критериям (спелость, повреждения, цвет).

4. Перемещение в нужный контейнер – запуск моторизированного механизма, который направляет продукцию в соответствующий контейнер.

5. Выбракованный урожай – плоды с отклонениями перемещаются в контейнер для отходов или переработки.

6. Повторение процесса – цикл продолжается для всего поступающего урожая.

2.3 Тестирование и настройка системы

1. Проверка работы датчиков цвета, расстояния и касания.

2. Оптимизация алгоритма сортировки.

3. Анализ скорости и точности работы механизма.

4. Улучшение конструкции для минимизации ошибок при сортировке.

5. Тестирование на различных видах фруктов и овощей.

Заключение

Разработанный автономный механизм демонстрирует возможности автоматического анализа и сортировки урожая без участия человека. Использование LEGO EV3 и EV3 Classroom позволило создать эффективную систему, которая анализирует поступающие продукты, выявляет повреждённые или несоответствующие образцы и распределяет их по категориям.

Автоматизация данного процесса позволяет значительно повысить скорость и точность сортировки, снизить затраты на рабочую силу и минимизировать влияние человеческого фактора. Внедрение таких систем в сельское хозяйство позволяет:

• Улучшить контроль качества продукции.

• Снизить количество выбракованных продуктов.

• Повысить эффективность переработки и логистики урожая.

Перспективы развития:

1. Добавление камер высокого разрешения для детального анализа качества продукции.

2. Расширение функционала для сортировки разных типов плодов и овощей.

3. Интеграция с облачными сервисами для автоматизированного мониторинга и аналитики.

4. Включение механизма переработки испорченных продуктов в биотопливо или корм для животных.

Автоматизированные системы сортировки урожая – это будущее сельского хозяйства, позволяющее значительно повысить эффективность переработки продукции и минимизировать человеческий фактор.

Список использованных источников и литературы:

1. Ботаника для садоводов. Д. Ходж, 2019

2. Умный огород в деталях. Н. И. Курдюмов, 2011

3. Десять этапов проектирования малого сада. А. Сапелин, 2013

4. Белая книга садовода для детей. П. Каролина, 2024

5. Большая книга идей Lego. Машины и механизмы. Й. Исогава, 2021

Электронные источники:

6. https://education.lego.com/en-us/;

7. https://good-tips.pro/index.php/house-and-garden/orchard-and-garden/vegetables/plant-growth