Identification précise des mauvaises herbes à feuilles larges en 0,5 seconde, SingTown Technology propulse la modernisation des machines agricoles.

Dans la production agricole moderne mécanisée et intelligente, le désherbage de précision est un maillon clé pour augmenter le rendement des cultures et réduire l'utilisation de produits chimiques.

Les méthodes traditionnelles de désherbage reposent sur une intervention manuelle ou des capteurs de couleur simples, ce qui rend difficile la distinction précise entre les cultures et les mauvaises herbes. En particulier, les mauvaises herbes à feuilles larges présentent une forte ressemblance visuelle avec les cultures, entraînant fréquemment des problèmes de pulvérisation erronée ou manquée.

À cette fin, le fabricant d'équipements agricoles intelligents prévoit d'utiliser la caméra intelligente OpenMV de SingTown pour construire un système de reconnaissance des mauvaises herbes basé sur la vision artificielle, destiné à identifier la distribution des adventices à la surface des champs.

Le système réalise une imagerie en temps réel des inter-rangs de cultures via une caméra, et utilise des algorithmes de reconnaissance d'image pour analyser les différences de couleur, de forme et de texture, distinguant ainsi les "mauvaises herbes à feuilles larges" des cultures normales.

Lorsque des mauvaises herbes sont détectées, le système envoie un signal de contrôle à l'unité de pulvérisation ou au dispositif de désherbage, permettant une opération automatisée et précise.

Ce système permet de fonctionner dans des environnements complexes tels qu'une forte lumière en extérieur ou des zones d'ombre. Sa plage de détection est réglable et sa précision de reconnaissance est élevée, ce qui améliore efficacement l'efficacité du désherbage et réduit l'utilisation de pesticides.

Le fabricant d'équipements intelligents agricoles a développé un système de reconnaissance des mauvaises herbes basé sur la caméra intelligente OpenMV de SingTown. Ce système permet de détecter en temps réel les mauvaises herbes sur les machines agricoles, intégrant la vision par ordinateur, la reconnaissance d'images par IA, la segmentation de l'espace colorimétrique, l'analyse morphologique et des algorithmes de classification des caractéristiques.

Le système capture des images de la surface du champ via une caméra, convertit les zones vertes dans l'espace colorimétrique HSV et analyse leur luminosité pour extraire les principales régions des feuilles des plantes. En utilisant les caractéristiques typiques des mauvaises herbes à larges feuilles (feuilles larges, texture rugueuse, couleur claire, orientation désordonnée), le système combine des indicateurs tels que la complexité des contours, la variance de luminosité et la circularité de la forme pour réaliser la classification des cibles.

Le module OpenMV peut gérer les environnements lumineux complexes des champs grâce à des algorithmes d'exposition dynamique et de compensation de l'éclairage, et effectuer une analyse de stabilisation inter-images sur la végétation en mouvement, réduisant efficacement les fausses détections. Lorsque le système détecte la présence de mauvaises herbes à feuilles larges dans la zone de surveillance, il émet immédiatement un signal de niveau haut vers l'unité de contrôle principale, déclenchant le programme de pulvérisation ou de désherbage mécanique.

De plus, le système peut être couplé avec un module GPS ou de planification d'itinéraire pour enregistrer et analyser statistiquement les trajectoires de tonte.

Les résultats des tests indiquent que ce système peut atteindre un taux de précision de plus de 90% dans l'identification des mauvaises herbes à feuilles larges, sous des variations d'éclairage en extérieur et sur des terrains variés, avec un temps de réponse inférieur à 0,5 seconde.

SingTown OpenMV, module de vision embarqué, est compact, à faible consommation d'énergie et avec des algorithmes personnalisables. Il s'intègre parfaitement dans les équipements nécessitant un déploiement en périphérie, tels que les robots agricoles, les pulvérisateurs intelligents et les véhicules agricoles autonomes, contribuant ainsi à une agriculture intelligente pour un désherbage précis et une gestion écologique.