The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования, разработки и проектирования является манипулятор с интегрированной системой компьютерного зрения и алгоритмами машинного обучения, предназначенный для автоматизированного захвата, перемещения и взаимодействия с объектами в рабочей зоне. Он включает механическую конструкцию, обеспечивающую необходимое количество степеней свободы и точность позиционирования, оптимизированную для упрощения монтажа и обслуживания; кинематическую схему, определяющую взаимосвязь звеньев и приводов; программное обеспечение системы управления с алгоритмами обработки изображений, распознавания объектов и адаптации методов машинного обучения для повышения точности и скорости работы; а также интеграцию аппаратных и программных компонентов, обеспечивающую взаимодействие между манипулятором, системой компьютерного зрения и управляющим контроллером.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу, әзірлеу және жобалау объектісі – автоматтандырылған ұстауға, қозғалуға және жұмыс аймағындағы объектілермен өзара әрекеттесуге арналған компьютерлік көрудің біріктірілген жүйесі және машиналық оқыту алгоритмдері бар манипулятор. Ол орнату мен техникалық қызмет көрсетудің қарапайымдылығы үшін оңтайландырылған еркіндік дәрежелерінің қажетті санын және орналасу дәлдігін қамтамасыз ететін механикалық конструкцияны қамтиды; звенолар мен жетектер арасындағы байланысты анықтайтын кинематикалық диаграмма; кескінді өңдеу, объектіні тану және дәлдік пен жылдамдықты жақсарту үшін машиналық оқыту әдістерін бейімдеу алгоритмдері бар басқару жүйесінің бағдарламалық қамтамасыз етуі; және манипулятор, компьютерлік көру жүйесі және басқару контроллері арасындағы өзара әрекеттесуді қамтамасыз ететін аппараттық және бағдарламалық құрамдас бөліктерді біріктіру.

Aim of work (in Russian) : Цель работы заключается в разработке манипулятора с механической конструкцией и кинематикой, обеспечивающей необходимую степень свободы и точность движений, а также создании программных алгоритмов обработки изображений и распознавания объектов с применением методов машинного обучения для интеграции в систему управления. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: - Разработать кинематическую схему манипулятора, обеспечивающую требуемое количество степеней свободы и точность позиционирования; - Разработать программные алгоритмы обработки изображений и распознавания объектов, интегрируемые в систему управления манипулятором; - Провести исследование разработанного алгоритма распознавания образов.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жұмыстың мақсаты - механикалық конструкциясы мен кинематикасы бар манипуляторды әзірлеу, қажетті еркіндік дәрежесі мен қозғалыс дәлдігін қамтамасыз ету, сонымен қатар басқару жүйесіне біріктіру үшін машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, кескінді өңдеу және объектіні тану үшін бағдарламалық қамтамасыз ету алгоритмдерін құру. Осы мақсатқа жету үшін келесі міндеттерді шешу қажет: - Манипулятордың еркіндік дәрежесінің қажетті санын және позициялау дәлдігін қамтамасыз ететін кинематикалық конструкциясын жасау; - Манипуляторды басқару жүйесіне біріктіруге болатын кескіндерді өңдеу және объектіні тану үшін бағдарламалық қамтамасыз ету алгоритмдерін әзірлеу; - Құрастырылған кескінді тану алгоритмін зерттеуді жүргізу.

Методы исследования (на русском) : В исследовании применяются аналитические, расчетные и экспериментальные методы. Для разработки кинематической схемы манипулятора используются методы математического моделирования и анализа кинематики, позволяющие определить оптимальное количество степеней свободы и точность позиционирования. Для разработки алгоритмов обработки изображений и распознавания объектов применяются методы компьютерного зрения, цифровой обработки изображений и адаптации алгоритмов машинного обучения. Исследование разработанных алгоритмов проводится с использованием экспериментальных тестов на выборках изображений, а анализ эффективности методов машинного обучения осуществляется путем сравнения точности и скорости работы различных моделей.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеуде аналитикалық, есептеу және эксперименттік әдістер қолданылады. Математикалық модельдеу және кинематикалық талдау манипулятордың кинематикалық конструкциясын әзірлеу үшін қолданылады, бұл еркіндік дәрежелерінің оңтайлы санын және позициялау дәлдігін анықтауға мүмкіндік береді. Кескінді өңдеу және объектіні тану алгоритмдерін әзірлеу үшін компьютерлік көру, цифрлық кескінді өңдеу және машиналық оқыту алгоритмдерін бейімдеу қолданылады. Жасалған алгоритмдер кескін үлгілері бойынша эксперименттік сынақтарды қолдану арқылы зерттеледі, ал машиналық оқыту әдістерінің тиімділігі әртүрлі модельдердің дәлдігі мен өнімділігін салыстыру арқылы талданады.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе исследования разработана кинематическая схема манипулятора, обеспечивающая необходимое количество степеней свободы и высокую точность позиционирования. Созданы программные алгоритмы обработки изображений и распознавания объектов, интегрированные в систему управления манипулятором. Проведено исследование разработанного алгоритма распознавания образов и выполнен анализ адаптации методов машинного обучения. Научная новизна работы заключается в комплексной интеграции оптимизированной кинематики манипулятора с алгоритмами компьютерного зрения и адаптированными методами машинного обучения, обеспечивающими улучшенные показатели точности и производительности системы.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жүргізілген зерттеу нәтижесінде манипулятордың кинематикалық конструкциясы әзірленді, ол еркіндік дәрежесінің қажетті санын және позициялаудың жоғары дәлдігін қамтамасыз етеді. Кескінді өңдеу және объектіні тану үшін бағдарламалық қамтамасыз ету алгоритмдері құрылды және манипуляторды басқару жүйесіне біріктірілді. Әзірленген кескінді тану алгоритмі зерттелді және машиналық оқыту әдістерінің бейімделуіне талдау жасалды. Жұмыстың ғылыми жаңалығы жүйенің дәлдігі мен өнімділігін арттыруды қамтамасыз ететін оңтайландырылған манипулятор кинематикасын компьютерлік көру алгоритмдерімен және машинада оқытудың бейімделген әдістерімен кешенді интеграциясында жатыр.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработаны механические конструкции манипулятора с оптимизированной структурой и соединениями, обеспечивающими высокую точность и надежность погрузочных операций. Внедрена система компьютерного зрения с алгоритмом распознавания объектов в реальном времени, что повысило скорость и эффективность автоматизированных процессов. Экономический эффект достигается за счет сокращения ручного труда, повышения производительности и снижения эксплуатационных затрат

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Манипулятордың жүк тиеу операцияларының жоғары дәлдігі мен сенімділігін қамтамасыз ететін оңтайландырылған құрылымы мен қосылыстары бар механикалық конструкциялар әзірленді. Нақты уақыт режимінде нысандарды тану алгоритмі бар компьютерлік көру жүйесі енгізіліп, бұл автоматтандырылған процестердің жылдамдығы мен тиімділігін арттырды. Экономикалық тиімділік қол еңбегін қысқарту, өнімділікті арттыру және пайдалану шығындарын төмендету есебінен қамтамасыз етіледі.

Level of implementation (in Russian) : Выполнен анализ и интеграция методов машинного обучения в систему компьютерного зрения, что позволило улучшить скорость обработки изображений и точность классификации объектов, реализовав обученную модель, интегрированную в систему управления.

Level of implementation (in Kazakh) : Машиналық оқыту әдістері талданып, компьютерлік көру жүйесіне енгізілді, басқару жүйесіне интеграцияланған үйретілген модельді енгізу арқылы кескінді өңдеу жылдамдығы мен нысандарды жіктеу дәлдігі жақсартылды.

Efficiency (in Russian) : Разработанная система управления манипулятором обеспечивает необходимую степень свободы и точность движений, упрощённую конструкцию для обслуживания, интеграцию алгоритмов компьютерного зрения для распознавания объектов, а также применение методов машинного обучения, что повысило скорость обработки изображений и точность классификации, улучшив автоматизацию процессов.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген манипуляторды басқару жүйесі қозғалыстың қажетті еркіндігі мен дәлдігін, техникалық қызмет көрсетудің жеңілдетілген дизайнын, нысанды тану үшін компьютерлік көру алгоритмдерін біріктіруді және машиналық оқыту әдістерін пайдалануды қамтамасыз етеді, бұл кескінді өңдеу жылдамдығын және жіктеу дәлдігін арттырып, процесті автоматтандыруды жақсартты.

Field of application (in Russian) : Результаты исследования используются при разработке робототехнических комплексов для промышленной автоматизации, сборочных линий и логистических систем, а также служат основой для новых технологий в робототехнике, компьютерном зрении и искусственном интеллекте.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері өнеркәсіптік автоматтандыруға, құрастыру желілеріне және логистикалық жүйелерге арналған роботтық жүйелерді әзірлеуде қолданылады, сондай-ақ робототехника, компьютерлік көру және жасанды интеллект саласындағы жаңа технологиялардың негізі болып табылады.