Identificación precisa de malas hierbas de hoja ancha en 0,5 segundos, SingTown impulsa la actualización de maquinaria agrícola.

En la producción mecanizada e inteligente de la agricultura moderna, el deshierbe preciso es un eslabón clave para aumentar el rendimiento de los cultivos y reducir el uso de productos químicos.

Los métodos tradicionales de deshierbe dependen del trabajo manual o de sensores de color simples, lo que dificulta distinguir con precisión entre cultivos y malezas, especialmente cuando las malezas de hoja ancha y los cultivos son muy similares en apariencia, lo que fácilmente provoca problemas de pulverización errónea o insuficiente.

Por ello, el fabricante de equipos inteligentes agrícolas planea utilizar la cámara inteligente OpenMV de SingTown para construir un sistema de identificación de malas hierbas basado en visión artificial, destinado a reconocer la distribución de malezas en la superficie del campo.

El sistema realiza imágenes en tiempo real de los espacios entre hileras de cultivos mediante cámaras, utilizando algoritmos de reconocimiento de imágenes para analizar diferencias de color, forma y textura, distinguiendo así "malas hierbas de hoja ancha" de los cultivos normales.

Cuando se detectan malas hierbas, el sistema envía una señal de control a la unidad de pulverización o al dispositivo de deshierbe, logrando una operación automatizada y precisa.

Este sistema es capaz de operar en entornos complejos como luz intensa en exteriores y zonas de sombra, con un rango de detección ajustable y alta precisión de reconocimiento, lo que mejora eficazmente la eficiencia en el deshierbe y reduce el uso de pesticidas.

El fabricante de dispositivos inteligentes agrícolas ha desarrollado un sistema de identificación de malezas basado en la cámara inteligente OpenMV de SingTown, que puede detectar malezas en tiempo real en maquinaria agrícola, integrando visión por computadora, reconocimiento de imágenes con IA, segmentación del espacio de color, análisis morfológico y algoritmos de clasificación de características.

El sistema capta imágenes de la superficie del campo mediante cámaras, convierte las áreas verdes al espacio de color HSV y analiza su luminosidad, extrayendo así las regiones principales de las hojas de las plantas. Utilizando las características típicas de las malas hierbas de hoja ancha (hojas anchas, textura rugosa, color más claro y orientación desordenada), el sistema combina indicadores como la complejidad de los bordes, la varianza de luminosidad y la redondez de la forma para lograr la clasificación de objetivos.

El módulo OpenMV puede manejar entornos de luz complejos en el campo mediante algoritmos de exposición dinámica y compensación de iluminación, y realiza un análisis de estabilidad entre fotogramas para la vegetación en movimiento, reduciendo efectivamente las falsas detecciones. Cuando el sistema determina la presencia de malas hierbas de hoja ancha en el área de detección, emite inmediatamente una señal de alto nivel a la unidad de control principal, activando el programa de pulverización o deshierbe mecánico.

Además, el sistema puede vincularse con módulos GPS o de planificación de rutas para lograr el registro y análisis estadístico de trayectorias de desbroce.

Los resultados de las pruebas indican que el sistema puede lograr una precisión de identificación superior al 90% para las malas hierbas de hoja ancha bajo condiciones de iluminación variable en exteriores y en terrenos diversos, con un tiempo de respuesta inferior a 0.5 segundos.

SingTown OpenMV, el módulo de visión integrada, es compacto, de bajo consumo energético y con algoritmos personalizables, ideal para integrarse en dispositivos que requieren despliegue en el borde, como robots agrícolas, pulverizadores inteligentes y vehículos agrícolas no tripulados, contribuyendo a la agricultura inteligente para lograr un deshierbe preciso y una gestión ecológica.