Учёные Новосибирского государственного технического университета создали метод автоматической классификации природных алмазов по цвету на основе алгоритмов машинного обучения. Разработка позволяет сортировать минералы по десяти категориям цветности со скоростью пять штук в секунду и точностью до 98%. Об этом сообщила пресс‑служба вуза.
Специалисты кафедры оптических информационных технологий физико‑технического факультета НГТУ предложили альтернативу как ручной сортировке, так и существующим методам автоматического отбора минералов. Новый способ учитывает даже минимальные различия в оттенках, которые трудно выявить при визуальной оценке.
Как устроен комплекс сортировки
Система состоит из трёх основных блоков: технического зрения, подачи алмазов и распределения их по классам. Минералы проходят через систему на основе камеры, которая фиксирует цвет каждого образца. Полученные данные сравниваются с заранее заданными параметрами, после чего алмазы автоматически распределяются по соответствующим контейнерам.
Как пояснила заведующая кафедрой ОИТ, кандидат технических наук Марина Завьялова, ключевую роль в разработке играет искусственный интеллект. Он анализирует данные от системы технического зрения, обучаясь на больших объёмах информации о цветах. Это позволяет улучшать точность сортировки и адаптироваться к новым условиям.
«ИИ будет обучаться на больших объёмах информации о цветах, что позволит ему улучшать точность сортировки и адаптироваться к новым условиям», — отметила Завьялова.
Технология основана на продвинутых алгоритмах машинного обучения, которые способны выявлять даже минимальные вариации оттенков. Такой подход делает возможным более точную классификацию алмазов по цвету в сравнении с методами, применяемыми сейчас.
Перспективы применения разработки
По словам представителей университета, система может использоваться не только для сортировки природных алмазов, но и для классификации других объектов и материалов в различных отраслях. Внедрение метода способно повысить эффективность производственных процессов и улучшить качество продукции в компаниях, занимающихся добычей и переработкой минерального сырья.
Разработка упрощает работу алмазодобывающих предприятий за счёт автоматизации процесса и снижения зависимости от ручного труда. Высокая скорость обработки и точность классификации открывают возможности для масштабирования технологии на промышленных площадках.