Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/123456789/2558
Название: | Advancements in artificial intelligence- imaging analysis (ia) systems technology for comprehensive quality evaluation of pet food products |
Другие названия: | Жануарларға арналған жем сапасын кешенді бағалауға арналған жасанды интеллект - кескінді талдау (ia) технологияларының жетістіктері Достижения технологии систем искусственного интеллекта - анализа изображений (ia) для комплексной оценки качества кормов домашних животных |
Авторы: | Rishav, Kumar Sharma |
Ключевые слова: | Pet food Imaging Analysis (IA) systems quality assessment technologies automation image processing үй жануарларына арналған жем кескінді талдау сапаны бағалау технологиялары автоматтандыру корм для домашних животных системы анализа изображений (IA) технологии оценки качества автоматизация обработка изображений |
Дата публикации: | Фев-2024 |
Издатель: | Almaty technological university |
Библиографическое описание: | The Journal Almaty technological University |
Серия/номер: | 2024-№2;p.103-111;; |
Аннотация: | The increasing demand for high-quality pet food products and the need for strict safety standards have led to the exploration and development of technologies that can accurately and quickly assess the quality of these products. One such technology is Imaging Analysis (IA) systems, which offers automation, non-destructiveness, and costeffectiveness to meet these evolving requirements. Imaging Analysis (IA) systems electronically replicate human visual perception, enabling precise and efficient evaluation of images. Extensive research has highlighted its potential and demonstrated successful applications in examining and grading pet food products. This review paper introduces the fundamental components of computer vision systems, while also discussing their advantages and disadvantages. Additionally, it explores image processing techniques and provides a comprehensive analysis of recent advancements and potential applications in evaluating the quality of pet food products. Үй жануарларына арналған жоғары сапалы жем өнімдеріне сұраныстың артуы және қатаң қауіпсіздік стандарттарының қажеттілігі осы өнімдердің сапасын дәл және жылдам бағалай алатын технологияларды іздестіруге және дамытуға әкелді. Осы дамып келе жатқан талаптарға сәйкес келетін технологиялардың бірі - Imaging Analysis (IA) жүйелері, олар жем жасау үрдістерін автоматтандыру мен үнемділікті қамтамасыз етіп, анализ кезінде өнімді бұзбай талдауға мүмкіндік береді. Imaging Analysis (IA) жүйелері адамның көрнекі қабылдауын электронды түрде қайталайды, бұл кескіндерді дәл және тиімді бағалауға мүмкіндік береді. Кең ауқымды зерттеулер бұл жүйелердің мүмкіндіктерін ашып көрсетті және үй жануарларына арналған жем өнімдерін сараптауда және бағалауда тиімді екендігін дәлелдейді. Бұл шолу мақаласы компьютерлік көру жүйелері технологиясының негізгі құрамдас бөліктеріне тоқталады, сонымен бірге олардың артықшылықтары мен кемшіліктерін талқылайды. Оған қоса, ол кескіндерді өңдеу әдістерін зерттейді және үй жануарларына арналған жем өнімдерінің сапасын бағалаудағы соңғы жетістіктер мен әлеуетті қолданбалардың жан-жақты талдауын қамтамасыз етеді Растущий спрос на высококачественные корма для домашних животных и необходимость соблюдения строгих стандартов безопасности привели к поиску и разработке технологий, позволяющих точно и быстро оценить качество этих продуктов. Одной из таких технологий являются системы Imaging Analysis (IA), которые не требуют измельчения продукта для анализа, обеспечивают автоматизацию и экономическую эффективность для удовлетворения этих растущих требований. Системы анализа изображений (IA) электронно воспроизводят визуальное восприятие человека, обеспечивая точную и эффективную оценку изображений. Обширные исследования выявили их потенциал и продемонстрировали успешное применение для проверки и сортировки кормов для домашних животных. В этом обзоре представлены фундаментальные компоненты системы Imaging Analysis, а также рассмотрены их преимущества и недостатки. Кроме того, в статье рассматриваются методы обработки изображений и дается всесторонний анализ последних достижений и потенциальных возможностей их применения для оценки качества кормов для домашних животных. |
URI: | http://hdl.handle.net/123456789/2558 |
ISSN: | 2304-5682 |
Располагается в коллекциях: | 1. Технология хлебопродуктов и перерабатывающих производств |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2226-6053-1-PB.pdf | 434,24 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.