Muallif: Ochilov, Murodjon Ashurqulovich; Tojiboyev, Suhrobxon Ja’far o‘g‘li

Annotatsiya: Ushbu maqolada gipsokarton qadoqlash liniyasi uchun uchta moduldan iborat gibrid nazorat tizimi tavsiflanadi. ResNet-50 asosidagi CNN vizual tasniflagich (transfer learning); diskret Kalman filtri orqali sensor fusioni; D-ajratish usulida sozlangan PLC PI-rostlagich. Tizimning ilmiy yangiligi — bu uchala komponentni yagona real vaqt qaror qabul qilish modelida birlashtirilishida: S(x, z, u) = α·P_CNN + β·P_KF + γ·P_PLC. To‘rt mustaqil korxonada (Toshkent, Samarqand, Farg‘ona, Buxoro) 504 ish kuni davomida o‘tkazilgan validatsiya natijalari nuqson aniqlash aniqligi 93.5 ± 0.8% (F1 = 0.939; ROC-AUC = 0.978); o‘tkazib yuborilgan nuqsonlar 11.7% dan 2.9% ga tushdi; sensor RMSE 3.6 barobar yaxshilandi; konveyyer o‘tkazuvchanligi 4.4 barobar oshdi; NASA-TLX bo‘yicha kognitiv yuklanish 57.6% kamaydi (p < 0.001). O‘zini qoplash muddati 14–15 oy.

Kalit so'zlar: kompyuter vision; neyron tarmoq; ResNet-50; Kalman filtri; sensor fusioni; sifat nazorati; gipsokarton qadoqlash; PLC boshqaruvi; Industry 4.0; ko‘p obyektli validatsiya; NASA-TLX; D-ajratish usuli.

Jurnaldagi sahifalar: 502 - 511