Präzise Erkennung von Breitblattunkräutern 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 Nutzpflanzen und Unkraut unterscheiden. Insbesondere bei breitblättrigem Unkraut, das äußerlich stark den Nutzpflanzen ähnelt, kommt es häufig zu Fehl- oder Auslassungssprühen.

Daher plant der Hersteller von intelligenten landwirtschaftlichen Geräten, die OpenMV-Intelligente Kamera von SingTown einzusetzen, um ein auf maschinellem Sehen basierendes Unkrauterkennungssystem zu entwickeln, das die Verteilung von Unkraut auf der Feldoberfläche identifiziert.

Das System erfasst durch Kameras Echtzeitbilder zwischen den Pflanzenreihen und analysiert mithilfe von Bilderkennungsalgorithmen Farb-, Form- und Texturunterschiede, um "Breitblattunkräuter" von den 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, bietet einen einstellbaren Erkennungsbereich und hohe Erkennungsgenauigkeit, wodurch es die Effizienz der Unkrautbekämpfung effektiv steigert und den Pestizideinsatz reduziert.

Landwirtschaftliche Hersteller intelligenter Geräte haben auf Basis der SingTown OpenMV-Intelligenzkamera ein Unkrauterkennungssystem entwickelt, das in landwirtschaftlichen Maschinen Unkraut in Echtzeit erkennen kann. Es integriert Computer Vision, KI-Bilderkennung, Farbraumsegmentierung, morphologische Analyse und Merkmalsklassifizierungsalgorithmen.

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

Das OpenMV-Modul kann durch dynamische Belichtung und Beleuchtungskompensationsalgorithmen komplexe Lichtverhältnisse auf dem Feld bewältigen und eine interframe-Stabilitätsanalyse für bewegte Vegetation durchführen, um Fehldetektionen effektiv zu reduzieren. Wenn das System breitblättrige Unkräuter im Erkennungsbereich feststellt, gibt es sofort ein High-Level-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 Mähstrecken zu ermöglichen.

Die Testergebnisse zeigen, dass das System unter wechselnden Lichtverhältnissen im Freiland 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-Computing-Anforderungen wie Agrarrobotern, intelligenten Sprühgeräten, autonomen landwirtschaftlichen Fahrzeugen usw., um die präzise Unkrautbekämpfung und ökologische Bewirtschaftung in der intelligenten Landwirtschaft zu unterstützen.