0.5秒以内に広葉雑草を正確に識別、SingTownテクノロジーが農業機械のアップグレードを推進

現代農業の機械化とスマート生産において、精密除草は作物の収量向上と化学薬品使用削減の重要な要素です。

従来の除草方法は人手や簡易な色センサーに依存しており、作物と雑草、特に広葉雑草と作物の外観が非常に似ているため、正確に区別することが難しく、誤噴射や噴射漏れの問題が生じやすい。

このため、農業用スマートデバイスメーカーは、機械視覚に基づく雑草識別システムを構築するために、SingTownのOpenMVスマートカメラを採用する計画であり、これにより畑地表面の雑草分布を識別します。

システムはカメラを通じて作物列間をリアルタイムで撮像し、画像認識アルゴリズムを用いて色、形状、質感の差異を分析し、「広葉雑草」と正常な作物を識別します。

雑草が検出されると、システムは制御信号を散布ユニットまたは除草装置に出力し、自動化された精密作業を実現します。

このソリューションは、野外の強光や影などの複雑な環境下での動作をサポートし、検出範囲は調整可能で、認識精度が高く、除草効率を効果的に向上させ、農薬使用量を削減することができます。

農業用スマートデバイスメーカーは、SingTownテクノロジーのOpenMVスマートカメラを基に開発した雑草識別システムを搭載し、農業機械上でリアルタイムに雑草を検出できます。このシステムは、コンピュータビジョン、AI画像認識、色空間分割、形態学的分析、および特徴分類アルゴリズムを統合しています。

システムはカメラで畑の地表画像を収集し、緑色領域に対してHSV色空間変換と明るさ分析を行い、そこから植物の葉の主要領域を抽出します。広葉雑草の典型的な特徴（葉幅が広い、質感が粗い、色が薄め、方向が乱れている）を利用し、システムはエッジの複雑さ、明るさの分散、形状の円滑さなどの指標を組み合わせて対象の分類を実現します。

OpenMVモジュールは、動的露光と照明補償アルゴリズムにより、圃場の複雑な光環境に対応し、動く植生に対してフレーム間安定分析を行い、誤検出を効果的に低減します。システムが検出エリアに広葉雑草が存在すると判断した場合、直ちに高レベル信号をメイン制御ユニットに出力し、薬剤散布または機械除草プログラムを起動します。

さらに、システムはGPSや経路計画モジュールと連動し、除草軌跡の記録と統計分析を実現することができます。

テスト結果によると、このシステムは野外の照明変化と多様な地形において、広葉雑草の識別精度が90％以上、応答時間が0.5秒未満を達成できる。

SingTown TechnologyのOpenMV組み込み視覚モジュールは、小型で低消費電力、アルゴリズムがカスタマイズ可能であり、農業ロボット、スマート噴霧機、無人農業車など、エッジデプロイメントが必要な機器への統合に非常に適しています。これにより、スマート農業の精密除草と生態系管理の実現を支援します。