Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51266
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorСтанько, Андрій Андрійович-
dc.contributor.advisorStanko, Andrii-
dc.contributor.authorКуриляк, Сергій Михайлович-
dc.contributor.authorТригуб, Ярослав Олегович-
dc.contributor.authorKuryliak, Serhii-
dc.contributor.authorTryhub, Yaroslav-
dc.date.accessioned2026-01-10T18:28:08Z-
dc.date.available2026-01-10T18:28:08Z-
dc.date.issued2025-12-22-
dc.identifier.citationКуриляк С.М., Тригуб Я.О. Розроблення та дослідження автоматизованої системи оцінювання терміну зберігання продуктів на основі багатоканальних газових сенсорів і методів машинного навчання: кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „174 — автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка“ / С.М. Куриляк, Я.О. Тригуб, — Тернопіль : ТНТУ, 2025. — 81 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51266-
dc.descriptionРоботу виконано на кафедрі комп’ютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться 22 грудня 2025 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 21 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 505uk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена розробці автоматизованої системи моніторингу та керування енергоспоживанням приміщень з використанням технологій ІоТ. В першому розділі роботи подано огляд предметної області, підходів до оцінювання терміну зберігання, газових сенсорів і методів МН. В другому розділі кваліфікаційної роботи розроблено структурну та функціональну схеми системи й алгоритм її роботи. В третьому розділі кваліфікаційної роботи Наведено методику експериментів та результати оцінювання якості ML-моделі. В четвертому розділі описано програмні засоби, розгортання моделі TinyML на Arduino та інтеграцію в інфраструктуру складу. В п’ятому розділі описано економічну доцільність від зменшення харчових втрат. В шостому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто забезпечення безпечної роботи з обладнанням. Об’єкт дослідження: процес оцінювання терміну зберігання харчових продуктів у умовах їх складування та зберігання. Предмет дослідження: методи, моделі та апаратно-програмні засоби автоматизованої системи оцінювання терміну зберігання продуктів на основі багатоканальних газових сенсорів і методів машинного навчання. The qualification work is devoted to the development to the development of an automated system for monitoring and controlling energy consumption in premises using IoT technologies. The first chapter of the thesis provides an overview of the subject area, approaches to assessing storage life, gas sensors and MN methods. The second chapter of the thesis develops the structural and functional diagrams of the system and its operating algorithm. The third chapter of the thesis presents the methodology of experiments and the results of evaluating the quality of the ML model. The fourth chapter describes the software tools, the deployment of the TinyML model on Arduino, and its integration into the warehouse infrastructure. The fifth chapter discusses the economic feasibility of reducing food losses. The sixth chapter of the thesis examines the safety of working with the equipment. Object of research: the process of assessing the shelf life of food products in storage and preservation conditions. Subject of research: methods, models, and hardware and software tools for an automated system for assessing the shelf life of products based on multi-channel gas sensors and machine learning methods.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 7 1 АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1 Підходи до оцінювання терміну зберігання 10 1.2 Газові сенсори 14 1.3 Методи машинного навчання 18 1.4 Порівняння підходів оцінювання терміну зберігання 20 1.5 Системи оцінювання терміну зберігання 22 1.6 Висновок до першого розділу 23 2 ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 24 2.1 Постановка задачі та вимоги до системи 24 2.2 Вибір програмних засобів та середовищ розробки 26 2.3 Технологія розгортання 28 2.4 Висновок до другого розділу 31 3 КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 33 3.1 Архітектура апаратно-програмного комплексу 33 3.2 Математична модель та алгоритми МН 36 3.3 Алгоритмічна та програмна реалізація системи 39 3.4 Висновок до третього розділу 41 4 НАУКОВО ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 43 4.1 Опис експериментального стенду 43 4.2 Процес збору даних 45 4.3 Обробка даних 47 4.4 Побудова моделі МН 49 4.5 Результати досліджень 52 4.6 Інші типи продуктів 55 4.7 Висновок до четвертого розділу 57 5 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 58 5.1 Аналіз проблеми харчових втрат 58 5.2 Очікуваний економічний ефект 59 5.3 Інтеграція системи в процеси управління 61 5.4 Висновок до п’ятого розділу 62 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 64 6.1 Питання щодо охорони праці 64 6.2 Питання щодо безпеки в надзвичайних ситуаціях 68 6.3 Висновки до шостого розділу 70 ВИСНОВКИ 72 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 75 ДОДАТКИuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопіль, ТНТУuk_UA
dc.subject151uk_UA
dc.subjectавтоматизація та комп’ютерно-інтегровані технологіїuk_UA
dc.subjectсистема моніторингуuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectінтелектуальна системаuk_UA
dc.subjectгазові сенсориuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectmonitoring systemuk_UA
dc.subjectneural networksuk_UA
dc.subjectintelligent systemuk_UA
dc.subjectgas sensorsuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectforecastinguk_UA
dc.titleРозроблення та дослідження автоматизованої системи оцінювання терміну зберігання продуктів на основі багатоканальних газових сенсорів і методів машинного навчанняuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment and research of an automated system for assessing the shelf life of products based on multi-channel gas sensors and machine learning methodsuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Куриляк С.М., Тригуб Я.О., 2025uk_UA
dc.contributor.committeeMemberШовкун, Олександр Павлович-
dc.contributor.committeeMemberShovkun, Oleksandr-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії. Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологійuk_UA
dc.format.pages81-
dc.subject.udc004.8:681.586:664.8uk_UA
thesis.degree.grantorЕК №21, 2025 р.-
dc.relation.references1 Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (2011). Global food losses and food waste – Extent, causes and prevention. Rome: FAO.uk_UA
dc.relation.references2 Chao, C. T., & Krueger, R. R. (2007). The Date Palm (Phoenix dactylifera L.): Overview of biology, uses, and cultivation. HortScience, 42(5), 1077–1082.uk_UA
dc.relation.references3 Mohammed, M., Riad, K.,Alqahtani, N. (2022). Design of a smart IoT-based control system for remotely managing cold storage facilities. Sensors, 22(12), 4680.uk_UA
dc.relation.references4 Xue, M., Zhang, J., & Tang, W. (2014). Optimal temperature control for quality of perishable foods. ISA Transactions, 53(4), 542–546.uk_UA
dc.relation.references5 Zuo, X., Wang, J., Li, Y., et al. (2025). Recent advances in high relative humidity strategy for preservation of postharvest fruits and vegetables: A comprehensive review. Food Chemistry, 481, 144130.uk_UA
dc.relation.references6 Haque, A. U., Al Haque, M. A., Alabduladheem, A., et al. (2025). Machine learning-based shelf life estimator for dates using a multichannel gas sensor: Enhancing food security. Sensors, 25(13), 4063.uk_UA
dc.relation.references7 Palou, L., del Río, M. A., Guardado, A., & Vilella-Esplá, J. (2011). Influence of induced ripening and cold storage protocols on the incidence of postharvest diseases of the date palm fruit. Acta Horticulturae, 894, 235–241.uk_UA
dc.relation.references8 Al-Yahyai, R., & Al-Kharusi, L. (2012). Physical and chemical quality attributes of freeze-stored dates. International Journal of Agriculture and Biology, 14(1), 97–100.uk_UA
dc.relation.references9 Yadav, R. K. (2020). Remote monitoring system for cold storage warehouse using IoT. International Journal of Research in Applied Science & Engineering Technology, 8(8), 2810–2814.uk_UA
dc.relation.references10 Sarkar, S., Akshatha, K. S., Saurabh, A., et al. (2022, October). IoT-enabled cold supply chain monitoring system. In 2022 IEEE 3rd Global Conference for Advancement in Technology (GCAT) (pp. 1–6).uk_UA
dc.relation.references11 Appasani, B., Jha, A. V., Ghazali, A. N., & Gupta, D. K. (2021). Analytical modeling and optimal control of cold storage system with large-scale implementation using IoT. In Advances in Smart Grid Automation and Industry 4.0 (Vol. 693, pp. 51–59). Singapore: Springer.uk_UA
dc.relation.references12 Van Den Berg, L., & Lentz, C. P. (1978). High humidity storage of vegetables and fruits. HortScience, 13(5), 565–569.uk_UA
dc.relation.references13 Feng, H., Zhang, M., Liu, P., et al. (2020). Evaluation of IoT-enabled monitoring and electronic nose spoilage detection for salmon freshness during cold storage. Foods, 9(11), 1579.uk_UA
dc.relation.references14 Popa, A., Hnatiuc, M., Paun, M., et al. (2019). An intelligent IoT-based food quality monitoring approach using low-cost sensors. Symmetry, 11(3), 374. https://doi.org/10.3390/sym11030374uk_UA
dc.relation.references15 Damdam, A. N., Ozay, L. O., Ozcan, C. K., et al. (2023). IoT-enabled electronic nose system for beef quality monitoring and spoilage detection. Foods, 12(11), 2227.uk_UA
dc.relation.references16 Reni, A. (2021). Automatic data acquisition and monitoring device to indicate the freshness of milk during transportation. International Journal of Research in Applied Science & Engineering Technology, 9(3), 2641–2647.uk_UA
dc.relation.references17 Mohammed, M., Alqahtani, N., & El-Shafie, H. (2021). Development and evaluation of an ultrasonic humidifier to control humidity in a cold storage room for postharvest quality management of dates. Foods, 10(5), 949.uk_UA
dc.relation.references18 Benkeblia, N. (2013). Storage technologies for date palm fruits (Phoenix dactylifera L.): Current and potential techniques. Acta Horticulturae, 994, 151–154.uk_UA
dc.relation.references19 Mohammed, M., Munir, M., & Aljabr, A. (2022). Prediction of date fruit quality attributes during cold storage based on their electrical properties using artificial neural networks models. Foods, 11(11), 1666.uk_UA
dc.relation.references20 Mohammed, M., Srinivasagan, R., Alzahrani, A., & Alqahtani, N. K. (2023). Machine-learning-based spectroscopic technique for non-destructive estimation of shelf life and quality of fresh fruits packaged under modified atmospheres. Sustainability, 15(16), 12871.uk_UA
dc.relation.references21 Ma, M., Yang, X., Ying, X., et al. (2023). Applications of gas sensing in food quality detection: A review. Foods, 12(21), 3966.uk_UA
dc.relation.references22 Ul Haq, M. Z., Singh, B., Fuku, X., et al. (2025). A systematic review of the use of electronic nose and tongue technologies for detecting food contaminants. Chemosensors, 13(7), 262.uk_UA
dc.relation.references23 Rashvand, M., Ren, Y., Sun, D. W., et al. (2025). Artificial intelligence for prediction of shelf-life of various food products: Recent advances and ongoing challenges. Trends in Food Science & Technology, 159, 104989.uk_UA
dc.relation.references24 Wojnowski, W., Majchrzak, T., Dymerski, T., Gębicki, J., & Namieśnik, J. (2017). Electronic noses: Powerful tools in meat quality assessment. Meat Science, 131, 119–131.uk_UA
dc.relation.references25 Food Safety and Inspection Service (FSIS). (2025). How temperatures affect food. U.S. Department of Agriculture.uk_UA
dc.relation.references26 Liu, D. K., Xu, C. C., Guo, C. X., & Zhang, X. X. (2020). Sub-zero temperature preservation of fruits and vegetables: A review. Journal of Food Engineering, 275, 109881.uk_UA
dc.relation.references27 Yahia, E. M. (2019). Postharvest technology of perishable horticultural commodities. Amsterdam: Elsevier.uk_UA
dc.relation.references28 Palipane, K. B. (2008). Good practice for assuring the post-harvest quality of exotic tree fruit crops produced in Jamaica – A technical guide. Rome: FAO.uk_UA
dc.relation.references29 Kandasamy, A., Chinnasamy, K., Paramasivam, S. K., & Iruthayasamy, J. (2025). Melatonin as a ripening inhibitor: Enhancing shelf life and quality in red banana. Journal of Pineal Research, 77(1), e70060.uk_UA
dc.relation.references30 Bermúdez-Aguirre, D. (2017). Ultrasound: Advances in food processing and preservation. Cambridge, MA: Academic Press.uk_UA
dc.relation.references31 Al-Dosary, N. H. (2009). Role of the saw-toothed grain beetle (Oryzaephilus surinamensis L.) in date palm fruit decay at different temperatures. Basrah Journal for Date Palm Research, 8(1), 1–14.uk_UA
dc.relation.references32 Jubayer, M. F., Niloy, S., Sarker, M. A. R., et al. (2025). Leveraging machine learning to predict potato shelf life: A comprehensive analysis in an evaporative cooling structure. Potato Research.uk_UA
dc.relation.references33 Ahmad, S. A. H., Ab Rahman, M. N., & Muhamed, A. A. (2020, August). Optimal temperature in cold storage for perishable foods. In Proceedings of the 5th NA International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (pp. 2323–2330).uk_UA
dc.relation.references34 Paull, R. E. (1999). Effect of temperature and relative humidity on fresh commodity quality. Postharvest Biology and Technology, 15(3), 263–277.uk_UA
dc.relation.references35 Perez de Vargas-Sansalvador, I. M., Erenas, M. M., Martinez-Olmos, A., et al. (2020). Smartphone-based meat freshness detection. Talanta, 216, 120985. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.120985uk_UA
dc.relation.references36 Wojnowski, W., Kalinowska, K., Majchrzak, T., Plotka-Wasylka, J., & Namieśnik, J. (2019). Prediction of the biogenic amines index of poultry meat using an electronic nose. Sensors, 19(7), 1580.uk_UA
dc.relation.references37 Sanaeifar, A., Mohtasebi, S. S., Ghasemi-Varnamkhasti, M., & Ahmadi, H. (2016). Application of MOS-based electronic nose for the prediction of banana quality properties. Measurement, 82, 105–114.uk_UA
dc.relation.references38 Beniwal, A. (2018). Apple fruit quality monitoring at room temperature using sol–gel spin coated Ni–SnO₂ thin film sensor. Journal of Food Measurement and Characterization, 13(1), 857–863.uk_UA
dc.relation.references39 Ghasemi-Varnamkhasti, M., Tan, H. Z., & Pattiya, A. (2018). Potential use of electronic noses, electronic tongues and biosensors as multisensor systems for spoilage examination in foods. Trends in Food Science & Technology, 80, 71–92.uk_UA
dc.relation.references40 Stanko, A., Wieczorek, W., Mykytyshyn, A., Holotenko, O., & Lechachenko, T. (2024). Real-time air quality management: Integrating IoT and Fog computing for effective urban monitoring. CITI’2024: 2nd International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0, June 12–14, 2024, Ternopil, Ukraine.uk_UA
dc.relation.references41 Stanko, A., Palka, O., Matiichuk, L., Martsenko, N., & Matsiuk, O. (2021, September). Smart City: A Review of Model Architecture and Technology. In 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Vol. 2, pp. 273-277). IEEE.uk_UA
dc.relation.references42 Микитишин А.Г., Митник М.М., Стухляк П.Д. Телекомунікаційні системи та мережі: навчальний посібник для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017 – 384 сuk_UA
dc.relation.references43 Стручок В.С. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / В.С.Стручок. — Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. — 156 с.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії. Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологійuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Apareix a les col·leccions:151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
KRM_Kuryliak_Tryhub_2025.pdfКваліфікаційна робота магістра2,14 MBAdobe PDFVeure/Obrir


Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.

Eines d'Administrador