Azimjan Azizov

Mr. Azimjan Azizov


Research Focus & Metrics

Academic Career Length

2Years (2025-Present)

(Calculated once Scilit publication data is synced: current year − year of first publication + 1)

Representative Publications

View All Publications
3 December 2025 in Agriengineering
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
SAShokhan Alpeisov
Shokhan Alpeisov
AMAidar Moldazhanov
Aidar Moldazhanov
AKAkmaral Kulmakhambetova
Akmaral Kulmakhambetova
AAAzimjan Azizov
Azimjan Azizov
Zhassulan OtebayevZhassulan Otebayev
Zhassulan Otebayev
DZDmitriy Zinchenko
Dmitriy Zinchenko
The efficient pre-incubation selection of duck eggs is essential to ensuring stable hatchability, but most existing optoelectronic and machine vision systems have been calibrated for chicken eggs and cannot be directly used for duck eggs because of their larger size, stronger reflectivity and wider morphological variability. This study proposes an optoelectronic method specifically adapted to Adigel duck eggs that combines load cell weighing, infrared distance sensing and dual-projection image processing in a single stationary setup. A total of 300 eggs were measured manually and automatically, and the results were statistically compared. The developed algorithm uses adaptive Gaussian thresholding (51 × 51, C = 2) and a median 5 × 5 filter to stabilize contour extraction on glossy and spotted shells, followed by ellipsoid-based volume estimation with a breed-specific correction factor (Kv = 0.637). The automatic system showed high agreement with manual measurements (r > 0.95 for mass and linear dimensions) and a mean relative error below 2%. Density, the shape index (If) and the shape coefficient (K1) were computed to classify eggs into “suitable”, “borderline” and “unsuitable” categories. A preliminary incubation trial (n = 60) of eggs classified as “suitable” resulted in 92% hatchability, thus confirming the predictive value of the proposed criteria. Unlike chicken-oriented systems, the presented solution provides breed-specific calibration and can be implemented in small and medium hatcheries for the reproducible, non-destructive sorting of hatching duck eggs.

30 September 2025 in Izdenister natigeler
Verified
Journal Article
Open access
SAShokhan Alpeisov
Shokhan Alpeisov
AMAidar Moldazhanov
Aidar Moldazhanov
АКАкмарал Кулмахамбетова
Акмарал Кулмахамбетова
AAAzimjan Azizov
Azimjan Azizov
Zhassulan OtebayevZhassulan Otebayev
Zhassulan Otebayev
DZDmitriy Zinchenko
Dmitriy Zinchenko
В статье приведены схема устройства звуковой стимуляции и принцип ее работы для обеспечения синхронности и повышения вывода утят и гусят. Основой для создания устройства послужили данные о поведенческой чувствительности эмбрионов к акустическим стимулам в последние сутки инкубации. Устройство основано на платформе Raspberry Pi 4 Model B и включает усилитель мощности, динамики широкого спектра частот, а также программное обеспечение, обеспечивающее прерывистое воспроизведение звуков природного и искусственного происхождения. Проведены эксперименты на инкубационных яйцах уток и гусей. Оценивались параметры наклева, время вывода, активность утят и гусят в первые часы после вылупления. Полученные результаты показали, что при использовании звуковой стимуляции вывод молодняка повысился на 7–12 % в сравнении с контрольной группой, а сами утята и гусята характеризовались более высокой однородностью по массе и подвижностью. Устройство звуковой стимуляции отличается низкой себестоимостью, простотой повторения и возможностью программной модификации стимулов. Разработанное устройство может быть интегрировано в существующие инкубаторы или применяться в научно-исследовательских целях.

30 April 2026 in Izdenister natigeler
Verified
Journal Article
Open access
DZDmitriy Zinchenko
Dmitriy Zinchenko
ДАДжахфер Алиханов
Джахфер Алиханов
AMAidar Moldazhanov
Aidar Moldazhanov
AAAzimjan Azizov
Azimjan Azizov
ЦГЦветелина Георгиева
Цветелина Георгиева
В условиях промышленного птицеводства повышение точности, объективности и воспроизводимости контроля качества яиц является актуальной задачей, поскольку традиционные методы сортировки, основанные преимущественно на массе продукта, не учитывают совокупность морфологических и физических характеристик, таких как форма, объем и плотность. Это приводит к снижению достоверности классификации, особенно в пограничных зонах категорий, и ограничивает возможности технологического контроля, а также негативно влияет на эффективность последующих производственных процессов. В рамках проведённого исследования использован комплекс методов неразрушающего контроля, включающий измерение массы, использование систем машинного зрения и алгоритмов цифровой обработки изображений для определения геометрических параметров яйца. На основе полученных данных дополнительно рассчитывались показатели объема и плотности, позволяющие расширить критерии оценки качества. Для классификации использованы алгоритмы нечеткой логики, обеспечивающие учет неопределенности измерений и вариабельности биологических объектов. Экспериментальные исследования проведены на выборке из 760 яиц различных категорий. Проведённые испытания показали, что разработанная система обеспечивает стабильную работу в поточном режиме с производительностью до 3600 яиц в час при сохранении требуемой точности измерений. Применение нечеткой логики позволило повысить точность сортировки до 95,7 %, что на 15–20 % превышает показатели традиционных методов. Дополнительно выявлено, что учет геометрических параметров позволяет выявлять отклонения формы и плотности, не фиксируемые при стандартной весовой сортировке. Практическая апробация показала эффективность предложенного подхода и могут быть использованы при разработке автоматизированных систем технологического контроля и сортировки яиц, а также адаптированы для других видов сельскохозяйственной продукции в условиях реального производства.

20 October 2025 in Preprints.org
Verified
Preprint
Open access
PDF file
SAShokhan Alpeisov
Shokhan Alpeisov
AMAidar Moldazhanov
Aidar Moldazhanov
AKAkmaral Kulmakhambetova
Akmaral Kulmakhambetova
AAAzimjan Azizov
Azimjan Azizov
Zhassulan OtebayevZhassulan Otebayev
Zhassulan Otebayev
DZDmitriy Zinchenko
Dmitriy Zinchenko
Modern incubation tasks require high accuracy of duck egg selection, which can ensure a consistently high hatchability of young animals. Traditional methods of hatching egg sorting are based on manual measurements of weight, shape and subjective visual assessment, which reduces the level of reliability and productivity. In this paper, a rational optical-electronic method has been developed and scientifically substantiated for non-destructive analysis of duck eggs by key incubation parameters: weight, geometric dimensions, density, shape index and shape coefficient (K₁).. The method is implemented on the basis of a digital camera, a strain gauge, an infrared rangefinder and image processing algorithms. The studies were conducted on a sample of 300 duck eggs of the Adigel breed. The results of the studies showed a high degree of correlation between machine and manual measurements (r> 0.95), as well as an average relative error of less than 2%. The developed method ensures accurate, fast and reproducible sorting of duck eggs according to incubation suitability indicators, reducing the influence of the human factor and increasing the efficiency of incubation processes. Unlike previous systems designed for chicken eggs, the proposed method was specifically adapted for duck eggs by introducing calibration routines, empirical correction factors, and illumination adjustments for reflective and spotted shells. This ensures reliable, reproducible and breed-specific optical assessment for the Adigel duck population.