МЕТОДИКА И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ АЛГОРИТМА И ПРОГРАММЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЯЙЦА НА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ УСТАНОВКЕ
DOI:
https://doi.org/10.37884/3-2021/13Ключевые слова:
алгоритм, программа, яйцо, эксперимент, показатели, качество, статистика, автоматизация, установка.Аннотация
Статья посвящена комплексному исследованию метода определения параметров и показателей качества яиц по новому алгоритму и компьютерной программе с использованием неразрушающих оптико-электронных методов, приведены новые методы определения индекса формы (If) яйца, коэффициент формы (К1) и объема яйца оптическим методом, определяемой по одной плоскости, а также плотности яйца, вычисляемой косвенным способом. Для исследования адекватности алгоритма и программы получения и обработки изображения яйца и вычисления информативных признаков оценки показателей качества разработана и изготовлена экспериментальная оптико-электронная установка (ОУЭ), основными компонентами которой являются оптическая камера и тензометрический датчик. Проведены результаты экспериментальной проверки работы макетного образца оптико-электронной установки, по результатам которой проведен статистический анализ целесообразности применения оптико-электронного метода в сравнении с традиционным методом определения параметров и показателей качества яиц. Результаты статистической обработки показали, что значения больших и малых диаметров при ручном измерении и измерении на ОЭУ незначительно отличаются, причем для мелких яиц значения диаметров, измеренные на ОЭУ меньше значений измеренных штангенциркулем вручную, а для крупных яиц наоборот, значения плотностей яиц при ручном взвешивании на весах и измеренные на ОЭУ автоматизированным методом практически совпадают, относительная ошибка не превышает 0,33 %.
Библиографические ссылки
Шестакова Т. Яичный передел - (https://inbusiness.kz/ru/news/yaichnyj-peredel).
Jakhfer Alikhanov, Aidar Moldazhanov, Akmaral Kulmakhambetova, Zhandos Shynybay, Stanislav M. Penchev, Tsvetelina D. Georgieva, Plamen I. Daskalov Express Methods and Procedures for Determination of the Main Egg Quality Indicators. // TEM Journal -2021 Pages 171–176
Innocent Nyalala, Cedric Okinda, Chen Kunjie, Tchalla Korohou, Luke Nyalala, Qi Chao. Weight and volume estimation of poultry and products based on computer vision systems: a review, Poultry Science, Volume 100, Issue 5, 2021
Алиханов Д.М., Шыныбай Ж.С., Молдажанов А.К. Алгоритм определение геометрических параметров объектов // Научный журнал «Исследования, результаты», 2012. №3 (055).– С.107-112.
Свидетельство о внесении сведений в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом №12984 от 03.11.2020г. Программа для ЭВМ «ОЭУ-Яйцо Python» Оптико-электронная установка – Яйцо Python.
Alikhanov, J., Penchev, S.M., Georgieva, T.D., Moldazhanov A.K., Kulmakhambetova A.T., Shynybay Zh., Stefanov, E., Daskalov, P.I. Design and performance of an automatic egg sorting system based on computer vision. // TEM Journal -2019 Pages 1319-1325.
Молдажанов А.К., Алиханов Д.М., Алпеисов Ш.А., Яцевич А.А. Патент на полезную модель №1138 от 15.08.2014 г. Машина для сортировки яиц по размерам и форме.
Alikhanov, J., Penchev, S.M., Georgieva, T.D., Shynybay, Z., Daskalov, P.I. An indirect approach for egg weight sorting using image processing Journal of Food Measurement and Characterization, 2018, 12(1), стр. 87–93.
A.K. Moldazhanov, Zh. Shynybay, D.Alikhanov, P. Daskalov, Methods and results of experimental research automated installation for definition of geometrical parameters potato tubers on the basis of vision system. International Scientific, Scientific applied and informational journal. Year LXI, Issue 9/2015, Bulgaria. ISSN 0861-9638.P.7-10.
Серия аграрных наук №3 (2/2). Алиханов Д.М., Молдажанов А.К., Кулмахабетов А.Т. Обоснование и выбор метода определения объема яиц расчетным способом. Известия НАН РК, №3(39). 2017. – С. 126-131.
Okinda, Cedric & Sun, Yuwen & Nyalala, Innocent & Korohou, Tchalla & Opiyo, Samuel & Wang, Jintao & Shen, Mingxia. (2020). Egg volume estimation based on image processing and computer vision. Journal of Food Engineering. 283. 110041. 10.1016/j.jfoodeng.2020.110041
Moldahaznov A.K., Alikhanov J, The substantion of the method for determination of the egg density by indirect method. Научный журнал «Исследования, результаты». №1. 2018 г. – с. 292-300.
Молдажанов А.К. Алиханов Д.М. Кулмахамбетова А.Т. Азизов А.А. Обоснование технологической схемы многофункциональной машины для неразрушающего контроля показателей качества и автоматической сортировки яиц на категории. Исследования, результаты. №3, Алматы, 2020. -с.376-381
