ӨНДІРІС ЖЕЛІСІНДЕ ЖЕМІСТЕР МЕН КӨКӨНІСТЕРДІҢ АҚАУЛАРЫН АВТОМАТТЫ ТҮРДЕ ТАНУ ЖҮЙЕСІ

2026

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-143-2-235-247
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл жұмыста өндіріс желісінде жемістер мен көкөністердің ақауларын автоматты түрде тануға арналған интеллектуалды жүйе ұсынылады.Жүйе өнеркәсіптік камералар,салмақ және түс датчиктері, сондай ақ жасанды интеллект пен компьютерлік көру технологиялары негізінде құрылған. Әртүрлі ақауларды анықтау әдістеріне салыстырмалы талдау жүргізіліп, ең тиімді конфигурация таңдалды. Жүйеде кескіндерді өңдеу және нейрондық желілер арқылы өнім сапасын бағалау жүзеге асырылып, анықтау дәлдігі мен сұрыптау тиімділігі арттырады. Сонымен қатар IoT технологиялары мен бұлттық талдау құралдары арқылы жүйені кеңейту мүмкіндіктері қарастырылды. Алынған нәтижелер өндірістік желілерде жемістер мен көкөністердің сапасын автоматты бақылауда таңдалған тәсілдің тиімділігін көрсетеді.