The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является автоматизированная установка для определения показателей качества и сортировки клубней картофеля, представляющая собой программно-аппаратный комплекс с системой машинного зрения и тензометрическим модулем. Установка предназначена для неразрушающего анализа формы, размера, массы, окраски и дефектов поверхности клубней с целью их классификации по фракциям и качественным категориям. Предметом исследования является процесс цифрового анализа изображений клубней картофеля и автоматизированного определения их параметров с применением методов машинного зрения и интеллектуальной обработки данных.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны – машиналық көру жүйесі мен тензометриялық модулі бар бағдарламалық-техникалық кешен болып табылатын картоп түйнектерінің сапа көрсеткіштерін анықтауға және сұрыптауға арналған автоматтандырылған қондырғы. Бұл қондырғы түйнектердің пішінін, өлшемін, салмағын, түсін және беткі ақауларын бұзбай талдау арқылы оларды фракциялар мен сапалық санаттар бойынша жіктеуге арналған. Зерттеу пәні – машиналық көру және интеллектуалды деректерді өңдеу әдістерін қолдана отырып, картоп түйнектерінің бейнелерін сандық талдау және олардың параметрлерін автоматтандырылған анықтау үдерісі.

Aim of work (in Russian) : Целью работы является разработка и экспериментальная проверка автоматизированной установки, обеспечивающей точное определение показателей качества и сортировку клубней картофеля по морфометрическим и визуальным признакам. Реализация цели направлена на повышение объективности и точности оценки качества, сокращение трудоёмкости ручной сортировки, а также внедрение цифровых технологий в систему контроля семенного картофеля.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты – морфометриялық және визуалды белгілер бойынша картоп түйнектерінің сапа көрсеткіштерін дәл анықтауды және оларды сұрыптауды қамтамасыз ететін автоматтандырылған қондырғыны әзірлеу және оның эксперименттік тексерісін жүргізу. Мақсатты жүзеге асыру сапаны бағалаудың объективтілігі мен дәлдігін арттыруға, қолмен сұрыптаудың еңбек сыйымдылығын азайтуға, сондай-ақ тұқымдық картопты бақылау жүйесіне сандық технологияларды енгізуге бағытталған.

Методы исследования (на русском) : В работе применялись методы компьютерного зрения, метрологических измерений, тензометрического анализа и статистической обработки данных. Аппаратная часть установки включает промышленную камеру HIKVISION MV-CE100-30GC, модуль регулируемой светодиодной подсветки, тензометрический датчик, подключённый к усилителю сигнала HX711, и вычислительный блок на базе Raspberry Pi 4. Обработка изображений и данных осуществляется с использованием программной среды Python-MATLAB. В алгоритмах анализа применены методы сегментации, бинаризации, морфометрического анализа и цветокоррекции. Для классификации клубней по фракциям использованы обученные модели нейронных сетей GoogLeNet и SqueezeNet (transfer learning).

Методы исследования (на казахском) : Жұмыста компьютерлік көру, метрологиялық өлшеу, тензометриялық талдау және деректердің статистикалық өңдеу әдістері қолданылды. Қондырғының аппараттық бөлігіне HIKVISION MV-CE100-30GC өнеркәсіптік камерасы, реттелетін жарықдиодты жарықтандыру модулі, HX711 сигнал күшейткішіне қосылған тензометриялық датчик және Raspberry Pi4 негізіндегі есептеу блогы кіреді. Бейнелер мен деректерді өңдеу Python-MATLAB бағдарламалық ортасында жүзеге асырылады. Талдау алгоритмдерінде сегментация, бинаризация, морфометриялық талдау және түстік түзету әдістері қолданылған. Түйнектерді фракциялар бойынша жіктеу үшін GoogLeNet және SqueezeNet нейрондық желілерінің (transfer learning) негізінде оқытылған модельдер пайдаланылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана и испытана цифровая технология определения показателей качества клубней картофеля, реализованная в виде лабораторной автоматизированной установки, обеспечивающей: - точность классификации по размерным категориям до 95 %; - определение массы и геометрических параметров с высокой корреляцией с лабораторными измерениями (r = 0,93-0,97); - устойчивую работу оптической системы при различной освещённости и контрастности поверхности. Научная новизна работы заключается в объединении методов машинного зрения и тензометрических измерений в единую цифровую систему анализа качества клубней картофеля. В отличие от традиционных ручных методов, установка обеспечивает объективную, неразрушающую оценку и автоматическую регистрацию данных о каждом образце.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Картоп түйнектерінің сапа көрсеткіштерін анықтаудың сандық технологиясы әзірленіп, зертханалық автоматтандырылған қондырғы түрінде сынақтан өткізілді. Бұл қондырғы келесі мүмкіндіктерді қамтамасыз етеді: - өлшемдік санаттар бойынша жіктеу дәлдігі 95 %-ға дейін; - салмақ пен геометриялық параметрлерді зертханалық өлшеулермен жоғары корреляцияда анықтау (r = 0,93-0,97); - әртүрлі жарықтандыру мен беткі контраст жағдайларында оптикалық жүйенің тұрақты жұмысы. Жұмыстың ғылыми жаңалығы – картоп түйнектерінің сапасын талдау үшін машиналық көру әдістері мен тензометриялық өлшеулерді біріктіретін бірыңғай сандқ жүйені жасау болып табылады. Дәстүрлі қолмен жүргізілетін әдістерден айырмашылығы, бұл қондырғы әр үлгіге объективті, бұзбайтын бағалау жүргізіп, деректерді автоматты түрде тіркеуді қамтамасыз етеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : - Производительность – до 350 кг/ч (экспериментальные испытания). - Точность сортировки – до 95 %. - Масса установки – около 25 кг. - Питание – 220 В, мощность до 100 Вт. - Управление – через графический интерфейс и базу данных с автоматическим сохранением результатов. Конструктивно установка состоит из: - стола основания со штативом и кареткой; - промышленных камер с регулируемым освещением; - измерительного модуля с тензодатчиком и преобразователем сигнала; - вычислительного блока на базе Raspberry Pi 4; - программного обеспечения для анализа изображений, расчёта параметров и классификации образцов по качеству.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : - Өнімділігі – 350 кг/сағ дейін (эксперименттік сынақтар бойынша). - Сұрыптау дәлдігі – 95%-ға дейін. - Қондырғының салмағы – шамамен 25 кг. - Қуат көзі – 220 В, қуаты 100 Вт дейін. - Басқару – нәтижелерді автоматты түрде сақтау мүмкіндігі бар графикалық интерфейс және деректер базасы арқылы жүзеге асырылады. Құрылымдық тұрғыдан қондырғы келесі бөліктерден тұрады: - штативі мен арбасы бар тірек үстел; - реттелетін жарықтандыруы бар өнеркәсіптік камералар; - тензодатчик пен сигнал түрлендіргіші бар өлшеу модулі; - Raspberry Pi 4 негізіндегі есептеу блогы; - бейнелерді талдау, параметрлерді есептеу және үлгілерді сапасы бойынша жіктеуге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету.

Level of implementation (in Russian) : Изготовлен и испытан лабораторный образец установки, прошедший метрологические и функциональные проверки в ТОО «НПЦ Агроинженерии». Результаты используются при выполнении магистерских и докторских диссертаций и опубликованы в научных изданиях.

Level of implementation (in Kazakh) : Зертханалық үлгі қондырғысы дайындалып, «Агроинженерия ҒӨО» ЖШС базасында метрологиялық және функционалдық сынақтардан өткізілді. Алынған нәтижелер магистрлік және докторлық диссертацияларды орындау барысында қолданылады және ғылыми басылымдарда жарияланған.

Efficiency (in Russian) : Экономическая эффективность достигается за счёт снижения трудоёмкости сортировки на 60–70 %, уменьшения субъективного влияния оператора, повышения повторяемости измерений и ускорения анализа. Социально-экономический эффект заключается в повышении качества семенного материала, улучшении воспроизводства сортов картофеля и развитии цифровых технологий в сельском хозяйстве.

Efficiency (in Kazakh) : Экономикалық тиімділік – сұрыптаудың еңбек сыйымдылығын 60-70%-ға төмендету, оператордың субъективті әсерін азайту, өлшеулердің қайталанымдылығын арттыру және талдауды жеделдету арқылы қол жеткізіледі. Әлеуметтік-экономикалық әсері – тұқымдық материалдың сапасын жақсарту, картоп сұрыптарының қайта өндірілуін жетілдіру және ауыл шаруашылығында сандық технологияларды дамытуға бағытталған.

Field of application (in Russian) : Разработанная установка может применяться: - в лабораториях аграрных университетов и научных центров; - на предприятиях семеноводства и переработки картофеля; - в исследовательских хозяйствах для оценки и сортировки клубней; - в системах цифрового контроля и мониторинга качества продукции в рамках концепции «умного земледелия».

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген қондырғыны қолдануға болады: - аграрлық университеттер мен ғылыми орталықтардағы зертханаларда; - картоп тұқымын өндіру және өңдеу кәсіпорындарында; - зерттеу шаруашылықтарында түйнектердің сапасын бағалау және сұрыптау үшін; - «ақылды ауыл шаруашылығы» тұжырымдамасы аясында өнім сапасын сандық бақылау және мониторинг жүйелерінде.