Возможные пути совершенствования агропромышленного комплекса с использованием сквозных технологий

Агропромышленный комплекс представляет собой совокупность более 60 отраслей, связанных с доведением продукции до потребителя [1]. На сегодняшний день наблюдается заинтересованность предприятий в автоматизации рабочих мест путем применения современных методов и технических средств. Особую актуальность приобретает вопрос о цифровизации производства, оптимизации времени путем оперативного обмена информацией, осуществление быстрого получения информации о дефектах для возможности их быстрого устранения [6]. В области цифрового производства развиваются такие направления как «облачные технологии хранения и переработки информации», «искусственный интеллект», «роботизированное производство», «применение микроконтроллеров в программируемых системах» [4].

Существующий ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство» призван помочь в осуществлении цифровой трансформации российского АПК [7]. Он предусматривает комплекс мероприятий по внедрению цифровых технологий и платформенных решений в АПК. Выделяют семь основных направлений цифровой трансформации сельского хозяйства, среди которых предполагается и внедрение сквозных цифровых систем: «Цифровые технологии в управлении АПК», «Цифровое землепользование», «Умное поле», «Умный сад», «Умная теплица», «Умная ферма». Помимо создания специальных программных продуктов для АПК проект «Цифровое сельское хозяйство» предполагает также и работу по подготовке специалистов сельск охозяйственных предприятий с целью формирования у них компетенций в области 238                 Агротехника и энергообеспечение. – 2022. – № 4 (37)

цифровой экономики [5].

В настоящее время техническая сторона на предприятиях находится в критическом состоянии. Бесспорно, новые технологии внедряются в работу, но это происходит крайне медленно. Большая часть оборудования уже исчерпало себя. Ручной труд становится совершенно нерациональным использованием труда, времени и средств. Помимо этого возникают новые требования к системам управления производством в связи со сменой моделей и с увеличением ассортимента изделий. Таким образом, остро стоит вопрос о возможностях внедрения мировых трендов в рабочий процесс, одним из которых может являться технология машинного зрения (рис. 1) [3].

ПО для анализа изображений

Рисунок 1 - Пример применения машинного зрения

Машинное зрение является подразделом инженерии, связанное с вычислительной техникой, оптикой, машиностроением и промышленной автоматизацией [4]. Камеры принимают определенную информацию, которая обрабатывается в реальном времени, что позволяет значительно ускорить работу, своевременно определить проблемные места и принять меры по их предупреждению. Кроме того внедрение данной технологии не требует сильных затрат как денежных, так и физических.

Веб-камера является центральным функциональным звеном предлагаемой нами системы, что делает ее исполнение легким и недорогим. Для подключения камеры, которая будет работать в качестве сканера, разрабатывается специальное программное обеспечение на языке Python.

Python – высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода [8].

Обоснованием выбора данного языка программирования является его простота, низкий порог вхождения, большое количество обучающего материала в интернете и возможность работать с библиотекой OpenCV.

Для того, чтобы разработанная программа могла взаимодействовать с веб камерой, используется библиотека компьютерного зрения cv2. Чтобы была возможность обратиться к самой веб камере, необходимо воспользоваться одной из встроенных функций библиотеки VideoCapture(), где индекс в скобках обозначает количество камер. Ниже представлена часть программного кода.

Листинг 1.

import cv2

def show_webcam(mirror=False): cam = cv2.VideoCapture(0) while True:

if mirror:

if cv2.waitKey(1) == 27: break # esc to quit cv2.destroyAllWindows()

В функции есть необязательный элемент, который при получении значения True, перевернет наше изображение вокруг оси Y, передав значение больше 0. Это делается для того, чтобы наше изображение не отзеркаливалось и данные считывались верно.

Функция imshow отображает изображение в указанном окне. Если окно не было создано, то создается новое. Также при нажатии кнопки Esc окно программы будет закрыто. Это отражает условие:

if cv2.waitKey(1) == 27, где 27-аски код кнопки. def main():

show_webcam(mirror=True) if __name__ == '__main__': main()

__main__ указывает на область видимости, где будет выполняться код.

Далее рассмотрим основной код. Чтобы программа могла работать корректно, необходимо открыть необходимые библиотеки:

• 1.    Argparse – это средство, с помощью которого можно наладить общение между автором программы и тем, кто ей пользуется, то есть между разработчиком и пользователем;

• 2.    Модуль datetime предоставляет классы для обработки времени и даты разными способами;

• 3.    Time – модуль для работы со временем в Python;

• 4.    Удобный пакет функций обработки изображений imutils.

Особую актуальность приобретает определение себестоимости нового оборудования и его внедрение. Для данного расчета воспользуемся следующей формулой:

СПО = СМАТ + З + ОСВ + СЭ/Э + А, руб,                      (1)

где С ПО – себестоимость программного обеспечения, С МАТ – затраты на материалы и комплектующие, З – затраты на оплату труда, О СВ – отчисления на страховые взносы, С Э/Э – статья «Расходы электроэнергии», А – амортизационные отчисления на восстановление основ ных фондов.

240                 Агротехника и энергообеспечение. – 2022. – № 4 (37)

В данном случае за основу берутся средние значения. Таким образом себестоимость программного обеспечения может выйти в районе 60 тыс. рублей. Такая сумма достаточно быстро окупится, что лишь подтверждает выгоду внедрения «машинного зрения» в производственный процесс.

Помимо данной технологии, значительную пользу смогут принести такие внедрения как [2]:

• 1.    Летательные аппараты с возможностью удаленного управления и получения снимков на компьютеры геологов, которые смогут оценить ценность найденных полезных ископаемых в местах, куда попасть до этого не удавалось;

• 2.    Технологии искусственного интеллекта, которые позволят рабочим управлять несколькими установками.

В заключение хочется отметить, что модернизация агропромышленного комплекса на территории РФ значительно повысит конкурентоспособность предприятий, окажет положительное влияние на экономику, приведет к положительной динамике развития предприятия.