В статье рассматривается алгоритм автоматизации контроля подлинности изображений керна при инженерно-геологических изысканиях. Основной целью разработки является повышение точности и снижение риска ошибок, обусловленных человеческим фактором при ручной проверке фотоматериалов. Предложенный подход включает три последовательных этапа: автоматическое выделение керна на изображениях, формирование уникального цифрового отпечатка с использованием нейронных сетей и выявление дубликатов на основе сравнения визуальных признаков. Результаты производственной апробации демонстрируют высокую эффективность метода: точность обнаружения дубликатов достигает 97%, полнота – 95%. Применение технологии позволяет ускорить процесс проверки изображений более чем в тысячу раз, устранить субъективность оценки и существенно сократить трудозатраты. Метод реализован в виде промышленного программного решения, внедрённого в продукты компаний Soilbox и Digital Petroleum, и готов к масштабированию в крупных проектах с возможностью дополнительной калибровки на корпоративных наборах данных.