Präzise Erkennung von Laubunkräutern in 0,5 Sekunden – SingTown treibt die Modernisierung der Landmaschinen voran.

In der modernen landwirtschaftlichen Mechanisierung und intelligenten Produktion ist die präzise Unkrautbekämpfung ein entscheidender Faktor zur Steigerung der Ernteerträge und zur Reduzierung des Einsatzes chemischer Mittel.

Traditionelle Unkrautbekämpfungsmethoden, die auf manuelle Arbeit oder einfache Farbsensoren angewiesen sind, können nur schwer präzise zwischen Kulturpflanzen und Unkraut unterscheiden. Insbesondere breitblättriges Unkraut und Kulturpflanzen weisen eine hohe optische Ähnlichkeit auf, was häufig zu Fehl- oder Auslassungen bei der Sprühbehandlung führt.

Daher plant der Hersteller von intelligenten landwirtschaftlichen Geräten, die OpenMV-Intelligente Kamera von SingTown zu verwenden, um ein auf maschinellem Sehen basierendes Unkrauterkennungssystem zu entwickeln, das zur Identifizierung der Unkrautverteilung auf der Feldoberfläche dient.

Das System erfasst Echtzeitbilder zwischen den Pflanzenreihen über Kameras und analysiert mithilfe von Bilderkennungsalgorithmen Unterschiede in Farbe, Form und Textur, um "Breitblättriges Unkraut" von normalen Nutzpflanzen zu unterscheiden.

Wenn Unkraut erkannt wird, gibt das System ein Steuersignal an die Sprüheinheit oder Unkrautentfernungsvorrichtung aus, um eine automatisierte und präzise Arbeitsausführung zu ermöglichen.

Dieses System unterstützt den Betrieb unter komplexen Bedingungen wie starkem Sonnenlicht und Schatten im Freien. Der Erkennungsbereich ist einstellbar, die Erkennungsgenauigkeit hoch, wodurch die Effizienz der Unkrautbekämpfung effektiv gesteigert und der Pestizideinsatz reduziert werden kann.

Der auf der OpenMV-Intelligenzkamera von SingTown Technology entwickelte Unkrauterkennungshersteller für landwirtschaftliche intelligente Geräte ermöglicht die Echtzeiterkennung von Unkraut auf landwirtschaftlichen Maschinen und integriert Computer Vision, KI-Bilderkennung, Farbraumsegmentierung, morphologische Analyse und Merkmalsklassifikationsalgorithmen.

Das System erfasst über Kameras Oberflächenbilder des Feldes, wandelt die grünen Bereiche in den HSV-Farbraum um und analysiert deren Helligkeit, um daraus die Hauptbereiche der Pflanzenblätter zu extrahieren. Unter Verwendung typischer Merkmale von breitblättrigem Unkraut (breite Blattflächen, grobe Textur, hellere Farbtöne, ungeordnete Ausrichtung) realisiert das System die Zielklassifizierung durch Kombination von Indikatoren wie Kantenkomplexität, Helligkeitsvarianz und Formrundheit.

Das OpenMV-Modul kann durch dynamische Belichtung und Beleuchtungskompensationsalgorithmen komplexe Lichtverhältnisse im Feld bewältigen und eine interframe-Stabilitätsanalyse für bewegte Vegetation durchführen, um Fehldetektionen wirksam zu reduzieren. Wenn das System breitblättrige Unkräuter im Erkennungsbereich feststellt, gibt es sofort ein High-Pegel-Signal an die Hauptsteuerungseinheit aus, um das Sprüh- oder mechanische Unkrautbekämpfungsprogramm auszulösen.

Darüber hinaus kann das System mit GPS- oder Routenplanungsmodulen verknüpft werden, um die Aufzeichnung und statistische Analyse von Mähtrajektorien zu ermöglichen.

Die Testergebnisse zeigen, dass das System unter wechselnden Lichtverhältnissen im Freien und auf unterschiedlichem Gelände eine Erkennungsgenauigkeit für breitblättriges Unkraut von über 90% erreichen kann, mit einer Reaktionszeit von unter 0,5 Sekunden.

SingTown OpenMV Embedded Vision Module ist klein, energieeffizient und mit anpassbaren Algorithmen, ideal für die Integration in Geräten mit Edge-Deployment-Anforderungen wie Agrarrobotern, intelligenten Sprühmaschinen, autonomen Landwirtschaftsfahrzeugen usw., um die Präzisionsunkrautbekämpfung und ökologische Bewirtschaftung in der intelligenten Landwirtschaft zu unterstützen.