Identificazione precisa delle erbe infestanti a foglia larga in 0,5 secondi, SingTown Technology promuove l'aggiornamento dei macchinari agricoli.

Nella produzione agricola moderna meccanizzata e intelligente, il diserbo di precisione è un anello chiave per aumentare la resa delle colture e ridurre l'uso di agenti chimici.

I metodi tradizionali di diserbo si basano sul lavoro manuale o su semplici sensori di colore, rendendo difficile distinguere con precisione le colture dalle erbacce, specialmente quando le erbacce a foglia larga e le colture sono esteticamente molto simili, il che porta facilmente a problemi di irrorazione errata o mancata.

Pertanto, i produttori di dispositivi intelligenti per l'agricoltura intendono utilizzare la telecamera intelligente OpenMV di SingTown per costruire un sistema di riconoscimento delle erbacce basato sulla visione artificiale, al fine di identificare la distribuzione delle erbacce sulla superficie del campo.

Il sistema acquisisce immagini in tempo reale degli spazi tra le file di colture tramite telecamere, utilizzando algoritmi di riconoscimento delle immagini per analizzare le differenze di colore, forma e trama, distinguendo così le "erbacce a foglia larga" dalle colture normali.

Quando viene rilevata un'erbaccia, il sistema invia un segnale di controllo all'unità di irrorazione o al dispositivo di diserbo, realizzando un'operazione automatizzata e precisa.

Questo sistema supporta l'operatività in ambienti complessi come luce intensa all'aperto e zone d'ombra, con un raggio di rilevamento regolabile e un'elevata precisione di riconoscimento, in grado di migliorare efficacemente l'efficienza del diserbo e ridurre l'uso di pesticidi.

Il produttore di dispositivi intelligenti per l'agricoltura, basandosi sulla telecamera intelligente OpenMV di SingTown Technology, ha sviluppato un sistema di riconoscimento delle erbe infestanti in grado di rilevarle in tempo reale sui macchinari agricoli. Il sistema integra visione artificiale, riconoscimento delle immagini tramite IA, segmentazione dello spazio colore, analisi morfologica e algoritmi di classificazione delle caratteristiche.

Il sistema acquisisce immagini della superficie del campo tramite telecamere, converte le aree verdi nello spazio colore HSV e ne analizza la luminosità, estraendo le principali regioni delle foglie delle piante. Utilizzando le caratteristiche tipiche delle erbacce a foglia larga (foglie ampie, trama ruvida, colore chiaro, disposizione disordinata), il sistema combina indicatori come la complessità dei bordi, la varianza della luminosità e la rotondità della forma per realizzare la classificazione degli obiettivi.

Il modulo OpenMV può gestire ambienti luminosi complessi in campo attraverso algoritmi di esposizione dinamica e compensazione della luce, oltre ad analizzare la stabilità inter-fotogramma della vegetazione in movimento, riducendo efficacemente i falsi rilevamenti. Quando il sistema rileva la presenza di erbe infestanti a foglia larga nell'area di rilevamento, emette immediatamente un segnale ad alto livello all'unità di controllo principale, attivando il programma di irrorazione o diserbo meccanico.

Inoltre, il sistema può interagire con il modulo GPS o di pianificazione del percorso per registrare e analizzare statisticamente le traiettorie di diserbo.

I risultati del test indicano che il sistema può raggiungere un'accuratezza di riconoscimento superiore al 90% per le erbacce a foglia larga in condizioni di illuminazione variabile e terreni diversi in ambiente esterno, con un tempo di risposta inferiore a 0,5 secondi.

SingTown OpenMV, il modulo di visione embedded, è compatto, a basso consumo energetico e con algoritmi personalizzabili, ideale per l'integrazione in dispositivi che richiedono implementazione edge, come robot agricoli, irroratrici intelligenti, veicoli agricoli autonomi, contribuendo all'agricoltura intelligente per un diserbo di precisione e una gestione ecologica.