АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЯБЛОКО ЦИФРОВЫМ МЕТОДОМ

Джахфер  Алиханов; Айдар Молдажанов; Дмитрий  Зинченко; Алишер  Нуртулеуов; Саги  Солтанбеков; Жанар  Кадирсизова

doi:10.37884/1-2024/28

Аңдатпа

Бұл мақала алма параметрлерін автоматты түрде анықтауға арналған алгоритм мен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге және мұқият талдауға бағытталған зерттеуге және компьютерлік көруді қолдана отырып, олардың суреттерін талдауға негізделген. Мақалада келтірілген әдіс Python бағдарламалау тілінде жүзеге асырылатын OpenCV компьютерлік көру кітапханасын қолдана отырып, алма кескіндерін талдауға негізделген. Әзірленген алгоритм алманың бірқатар негізгі сипаттамаларын, соның ішінде олардың диаметрін, биіктігін, ауданын, бетіндегі қызыл түс пайызын автоматты түрде анықтауға және ықтимал сыртқы ақауларды анықтауға мүмкіндік береді. Зерттеу аясында алманың сыртқы параметрлері негізінде олардың сапалық сипаттамаларына талдау жасалды. Бұл кескінді талдау арқылы, осы параметрлерді автоматтандырылған түрде анықтауға арналған мамандандырылған процедураларды жасауға мүмкіндік берді. Әдістеменің тиімділігін тексеру барысында эксперименттер жүргізілді, онда дәстүрлі өлшеу әдістерімен алынған нәтижелер автоматтандырылған цифрлық қондырғы негізінде алынған нәтижелермен салыстырылды. Зерттеу нәтижесінде алынған нәтижелер штангенциркульмен өлшенген және әзірленген бағдарлама арқылы анықталған жемістің диаметрі мен биіктігінің мәндерінің практикалық сәйкестігін растады. Сонымен қатар, әзірленген алгоритм мен бағдарлама алманың негізгі параметрлерін ғана емес, сонымен қатар олардың бетіндегі көлденең қиманың ауданы мен қызыл түс пайызын талдауға мүмкіндік береді. Нәтижесінде, әзірленген әдіс эксперименттердің нәтижелерімен дәлелденген дәстүрлі қол әдістерімен салыстырғанда алма параметрлерін анықтау процесін едәуір жеделдетуге мүмкіндік береді.

алма, алгоритм, бағдарлама, диаметрі, биіктігі, ауданы, дәлдігі, өнімділігі, қондырғы.

01 Кіріспе

Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.

02 Әдебиеттер тізімі

1. https://kaztag.kz/ru/news/defitsit-mestnykh-yablok-v-kazakhstane-obeshchayut-ustranit-tolko-k-2024-godu
2. Near-Infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. Ed. by Y. Ozaki, W. Fr. Mc Clure, A. A. Christy, John Wiley and sons Inc., New Jersey, 2007.
3. Roberts C.A., J Workman, J.B. Reeves ІІІ, Near-Infrared Spectroscopy in Agriculture, IM Publications, UK, 2004.
4. Bhatt, A.K., Pant, D., 2015. Automatic apple grading model development based on back propagation neural network and machine vision, and its performance evaluation. AI & Soc. 30 (1), 45–56
5. M.M. Sofu , O. Erb, M.C. Kayacan , B. Cetisi. 2016. Design of an automatic apple sorting system using machine vision. Computers and Electronics in Agriculture 127 (2016) 395–405
6. Anand Kumar Pothula a, Zhao Zhang b, Renfu Lu c, Evaluation of a new apple in-field sorting system for fruit singulation, rotation and imaging Computers and Electronics in Agriculture 208 (2023) 107789 https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107789.
7. Payman Moallem a,b,*, Alireza Serajoddin c, Hossein Pourghassem d,c Computer vision-based apple grading for golden delicious apples based on surface features Information processing in agriculture 4 (2017) 33–40 https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.003.
8. Жиркова А.А., Балабанов П.В., Дивин А.Г., Егоров А.С., Макарова В.С. Система оптического контроля качества яблок / А.А. Жиркова, П.В. Балабанов, А.Г. Дивин, А.С. Егоров, В.С. Макарова [Текст] // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». — Пенза, 2021. — С. 20-23.
9. Балабанов П.В., Жиркова А.А., Дивин А.Г., Егоров А.С., Мищенко С.В., Шишкина Г.В. Информационно-измерительная система для управления процессом сортировки овощей и фруктов [Текст] / П. В. Балабанов, А.А. Жиркова, А.Г. Дивин, А.С. Егоров, С.В. Мищенко, Г.В. Шишкина // Вестник Тамбовского государственного технического университета. — 2022. — № 28 (4). — С. 526-533.
10. Родиков, С. А. Анализ цветности кожицы яблок и содержание а них хлорофилла / С. А. Родиков [Текст] // Материалы научн.-практ. конференции. — Мичуринск: Изд-во Мичуринского ГАУ, 2022. — С. 106-107.
11. Alikhanov J, Stanislav M. Penchev, Tsvetelina D. Georgieva., Moldazhanov A., Plamen I. Daskalov. An indirect approach for egg weight sorting using image processing. Journal of Food Measurement and Characterization. Springer US. -2018. – V. 12 – Iss. 1 P. 87-93 IF(0.536)
12. Нуртулеуов*, А., Молдажанов, А., Кулмахамбетова, А., & Зинченко, Д. (2021). Обоснование метода и алгоритма определения показателей качества яблок и автоматической сортировки их на категории. Izdenister Natigeler, (3 (91), 125–133. https://doi.org/10.37884/3-2021/14
13. Автоматизация сортировки и отбраковки [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/373/
14. OpenCV шаг за шагом. Поиск объекта по цвету – RGB [Электронный ресурс].-Режим доступа: http://robocraft.ru/blog/computervision/365.html

Дәйексөз келтіру сілтемелері

[1]2024. АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ. Izdenister natigeler. 1 (101) (Mar. 2024), 288–299. DOI:https://doi.org/10.37884/1-2024/28.

(1)АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ. Izdenister natigeler 2024, No. 1 (101), 288-299. https://doi.org/10.37884/1-2024/28.

АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ. (2024). Izdenister Natigeler, 1 (101), 288-299. https://doi.org/10.37884/1-2024/28

АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ. Izdenister natigeler, [S. l.], n. 1 (101), p. 288–299, 2024. DOI: 10.37884/1-2024/28. Disponível em: https://agrosoil.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/484. Acesso em: 15 sep. 2026.

“АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ”. 2024. Izdenister Natigeler, no. 1 (101) (March): 288-99. https://doi.org/10.37884/1-2024/28.

“АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ” (2024) Izdenister natigeler, (1 (101), pp. 288–299. doi:10.37884/1-2024/28.

[1]“АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ”, Izdenister natigeler, no. 1 (101), pp. 288–299, Mar. 2024, doi: 10.37884/1-2024/28.

“АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ”. Izdenister Natigeler, no. 1 (101), Mar. 2024, pp. 288-99, https://doi.org/10.37884/1-2024/28.

“АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ”. Izdenister natigeler, no. 1 (101) (March 29, 2024): 288–299. Accessed September 15, 2026. https://agrosoil.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/484.

1.АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ. Izdenister natigeler [Internet]. 2024 Mar. 29 [cited 2026 Sep. 15];(1 (101):288-99. Available from: https://agrosoil.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/484

1.АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ. Izdenister natigeler. 2024;(1 (101):288-299. doi:10.37884/1-2024/28

[1] 1. https://kaztag.kz/ru/news/defitsit-mestnykh-yablok-v-kazakhstane-obeshchayut-ustranit-tolko-k-2024-godu

[2] 2. Near-Infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. Ed. by Y. Ozaki, W. Fr. Mc Clure, A. A. Christy, John Wiley and sons Inc., New Jersey, 2007.

[3] 3. Roberts C.A., J Workman, J.B. Reeves ІІІ, Near-Infrared Spectroscopy in Agriculture, IM Publications, UK, 2004.

[4] 4. Bhatt, A.K., Pant, D., 2015. Automatic apple grading model development based on back propagation neural network and machine vision, and its performance evaluation. AI & Soc. 30 (1), 45–56

[5] 5. M.M. Sofu , O. Erb, M.C. Kayacan , B. Cetisi. 2016. Design of an automatic apple sorting system using machine vision. Computers and Electronics in Agriculture 127 (2016) 395–405

[6] 6. Anand Kumar Pothula a, Zhao Zhang b, Renfu Lu c, Evaluation of a new apple in-field sorting system for fruit singulation, rotation and imaging Computers and Electronics in Agriculture 208 (2023) 107789 https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107789.

[7] 7. Payman Moallem a,b,*, Alireza Serajoddin c, Hossein Pourghassem d,c Computer vision-based apple grading for golden delicious apples based on surface features Information processing in agriculture 4 (2017) 33–40 https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.003.

[8] 8. Жиркова А.А., Балабанов П.В., Дивин А.Г., Егоров А.С., Макарова В.С. Система оптического контроля качества яблок / А.А. Жиркова, П.В. Балабанов, А.Г. Дивин, А.С. Егоров, В.С. Макарова [Текст] // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». — Пенза, 2021. — С. 20-23.

[9] 9. Балабанов П.В., Жиркова А.А., Дивин А.Г., Егоров А.С., Мищенко С.В., Шишкина Г.В. Информационно-измерительная система для управления процессом сортировки овощей и фруктов [Текст] / П. В. Балабанов, А.А. Жиркова, А.Г. Дивин, А.С. Егоров, С.В. Мищенко, Г.В. Шишкина // Вестник Тамбовского государственного технического университета. — 2022. — № 28 (4). — С. 526-533.

[10] 10. Родиков, С. А. Анализ цветности кожицы яблок и содержание а них хлорофилла / С. А. Родиков [Текст] // Материалы научн.-практ. конференции. — Мичуринск: Изд-во Мичуринского ГАУ, 2022. — С. 106-107.

[11] 11. Alikhanov J, Stanislav M. Penchev, Tsvetelina D. Georgieva., Moldazhanov A., Plamen I. Daskalov. An indirect approach for egg weight sorting using image processing. Journal of Food Measurement and Characterization. Springer US. -2018. – V. 12 – Iss. 1 P. 87-93 IF(0.536)

[12] 12. Нуртулеуов*, А., Молдажанов, А., Кулмахамбетова, А., & Зинченко, Д. (2021). Обоснование метода и алгоритма определения показателей качества яблок и автоматической сортировки их на категории. Izdenister Natigeler, (3 (91), 125–133. https://doi.org/10.37884/3-2021/14

[13] 13. Автоматизация сортировки и отбраковки [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mkoi.org/366/367/373/

[14] 14. OpenCV шаг за шагом. Поиск объекта по цвету – RGB [Электронный ресурс].-Режим доступа: http://robocraft.ru/blog/computervision/365.html