Precyzyjne rozpoznawanie chwastów liściastych w 0,5 sekundy, SingTown Technology napędza modernizację maszyn rolniczych.

We współczesnej zmechanizowanej i inteligentnej produkcji rolniczej, precyzyjne odchwaszczanie jest kluczowym elementem zwiększania plonów upraw i ograniczania stosowania środków chemicznych.

Tradycyjne metody odchwaszczania polegają na pracy ręcznej lub prostych czujnikach koloru, co utrudnia precyzyjne rozróżnienie między uprawami a chwastami. Szczególnie w przypadku chwastów szerokolistnych, które są wysoce podobne do roślin uprawnych pod względem wyglądu, często dochodzi do błędnego opryskiwania lub pominięć.

W związku z tym producent inteligentnych urządzeń rolniczych planuje wykorzystać inteligentną kamerę OpenMV firmy SingTown do stworzenia systemu identyfikacji chwastów opartego na wizji komputerowej, służącego do rozpoznawania rozmieszczenia chwastów na powierzchni pola.

System wykonuje obrazowanie w czasie rzeczywistym między rzędami upraw za pomocą kamery, wykorzystując algorytmy rozpoznawania obrazu do analizy różnic w kolorze, kształcie i teksturze, aby odróżnić "chwasty szerokolistne" od normalnych roślin.

Po wykryciu chwastów system wysyła sygnał sterujący do jednostki opryskującej lub urządzenia do usuwania chwastów, umożliwiając zautomatyzowaną i precyzyjną pracę.

Ten system wspiera działanie w trudnych warunkach terenowych, takich jak intensywne światło słoneczne czy cienie, z regulowanym zakresem wykrywania i wysoką dokładnością rozpoznawania, skutecznie zwiększając wydajność odchwaszczania i redukując zużycie pestycydów.

Producent inteligentnych urządzeń rolniczych, opierając się na inteligentnej kamerze OpenMV firmy SingTown, opracował system identyfikacji chwastów, który może wykrywać chwasty w czasie rzeczywistym na maszynach rolniczych. System integruje techniki widzenia komputerowego, rozpoznawania obrazów AI, segmentacji przestrzeni barw, analizy morfologicznej oraz algorytmy klasyfikacji cech.

System przechwytuje obrazy powierzchni pola za pomocą kamery, przekształca zielone obszary w przestrzeń barw HSV i analizuje jasność, aby wyodrębnić główne regiony liści roślin. Wykorzystując typowe cechy chwastów liściastych (szerokie liście, szorstka tekstura, jaśniejszy kolor, chaotyczny układ), system łączy wskaźniki takie jak złożoność krawędzi, wariancja jasności i regularność kształtu, aby dokonać klasyfikacji obiektów.

Moduł OpenMV może radzić sobie ze złożonymi warunkami oświetleniowymi w terenie za pomocą algorytmów dynamicznej ekspozycji i kompensacji światła, a także przeprowadzać stabilną analizę międzyklatkową poruszającej się roślinności, skutecznie zmniejszając fałszywe wykrycia. Gdy system stwierdzi obecność chwastów liściastych w obszarze detekcji, natychmiast wysyła sygnał wysokiego poziomu do jednostki głównej, uruchamiając procedurę opryskiwania lub mechanicznego odchwaszczania.

Ponadto system może współpracować z modułem GPS lub planowania trasy, umożliwiając rejestrację i analizę statystyczną ścieżek koszenia.

Wyniki testów pokazują, że system ten osiąga ponad 90% dokładności w rozpoznawaniu chwastów liściastych w warunkach zmiennego oświetlenia w terenie i zróżnicowanego ukształtowania terenu, z czasem reakcji poniżej 0,5 sekundy.

SingTown OpenMV moduł wizji wbudowanej charakteryzuje się małymi rozmiarami, niskim poborem mocy i możliwością dostosowania algorytmów, co czyni go idealnym do integracji z urządzeniami wymagającymi wdrożenia na krawędzi, takimi jak roboty rolnicze, inteligentne opryskiwacze, autonomiczne pojazdy rolnicze itp., wspierając inteligentne rolnictwo w precyzyjnym odchwaszczaniu i ekologicznym zarządzaniu.