Контроль объема урожая

Количество и качество урожая — первоочередная забота фермера. Современные технологии интернета вещей, машинного обучения и искусственного интеллекта в разы упрощают ежедневный труд.

С помощью сенсоров вы напрямую “видите” состояние выращиваемых растений. Отправляя данные об урожае в системы обработки информации, вы получаете актуальные сведения в виде рекомендаций, графического анализа и прогнозов на будущее.


Отслеживание каких параметров может представлять интерес?

Наличие болезней у растений. Например, эти болезни реально выявить с помощью контроля за состоянием листьев. Потребность растений в удобрениях и своевременной подкормке Оптимальный режим полива и других агротехнических мероприятий

Остановимся на некоторых направлениях диагностики подробнее.

Своевременная идентификация признаков начала заболеваний растений

Пожалуй, нет ничего важнее для фермера, чем распознать болезни урожая на раннем этапе. В этой борьбе с болезнями и вредителями сельскохозяйственных культур современные технологии, включая компьютерное зрение, становятся настоящими союзниками фермеров.


Мониторинг решает следующие задачи:

Вовремя увидеть начало заболевания; Оценить качество продукта; Оценить количество урожая; Определить массу плода и выйти на определенный объем урожая.

Одним из ключевых инструментов в этой истории сейчас является компьютерное зрение, которое позволяет фермерам выявлять признаки болезней и стресса у растений на самых ранних стадиях их появления. Один из таких признаков — изменение цвета листьев. Компьютерные системы способны анализировать цветовой спектр и текстуру листьев с невероятной точностью, что позволяет выявить даже минимальные изменения, свидетельствующие о проблемах с растением.

Эта технология позволяет фермерам принимать своевременные меры, такие как подкормка, опрыскивание, или выделение заболевших растений, прежде чем болезнь сильно повлияет на весь урожай. Таким образом, компьютерное зрение способствует увеличению урожайности и снижению потерь, что особенно важно в условиях изменяющегося климата и повышающейся потребности в продовольствии.

Используя компьютерное зрение для мониторинга цвета листьев и других параметров растений, фермеры следуют по пути к более устойчивому и эффективному сельскому хозяйству. 

Определение наличия вредителей

Системы компьютерного зрения обращают внимания на состояние листьев, побегов, лозы, кроны и таким образом определяют наличие вредителей. Они обнаруживают изменения в цвете, текстуре, форме и других параметрах, которые могут свидетельствовать о наличии вредных организмов, таких как насекомые или грибы. Когда такие изменения обнаруживаются, системы автоматически отправляют предупреждения или даже инициируют меры борьбы с вредителями, такие как распыление инсектицидов или фунгицидов.

Получение изображений в других спектрах

Получение изображений в радиочастотных, ультрафиолетовых и инфракрасных спектрах является другим направлением диагностики состояния растений. Изображения снимаются в разных комбинациях освещения, при разной интенсивности. В данном случае ключевое значение имеет отражательная способность на разных частотах.

Из курса школьной физики мы знаем, что и в оптическом, и в радиоспектре отражательная способность различных по составу объектов разная. Наша гипотеза состояла в том, что минеральный состав и влажность грунта, больные и здоровые растения отражают радиосигналы по-разному. Тем более, если мы говорим о диапазоне частот от 2 до 60 ГГц.

Мы совместили информацию от радио и оптических каналов. И, используя алгоритмы машинного обучения, попробовали извлечь нужную нам информацию.

Для экспериментов мы протестировали микрорадары более 10 производителей и остановились на двух. При выборе оценивались разные факторы: стабильность работы, качество документации и поддержки, удобство интеграции и тп.

Также нам потребовалось разработать специальную СВЧ антенну для усиления радиосигнала и повышения разрешающей способности. Для этого мы использовали радио линзу Френеля, поскольку она проста в изготовлении и компактна. Наши эксперименты продолжались более трех месяцев. Главной целью экспериментальной фазы являлось определение режима работы частоты и модуляции для достоверный идентификации нужных нам параметров.

В итоге мы выявили несколько режимов работы, при которых система с высокой достоверностью идентифицирует качественные характеристики почвы и растений. На частотах от 50 до 77 ГГц мы получали информацию о минеральном составе почвы и структуре растений. Также мы ввели режим изменения частоты во времени для повышения качества и скорости работы.

В оптическом диапазоне мы нашли техническое решение, которое позволяет отказаться от дорогостоящих мультиспектральных камер. Для диагностики состояния почвы мы применили комбинацию из нескольких камер и специальных фильтров.

Оценка степени созревания плодов

Компьютерное зрение оценивает созревание плодов и их количество. Инженерами задаются определенные параметры, чтобы система могла оценить степень созревания. Эти параметры могут включать в себя такие факторы, как цвет, размер, текстура и форма плодов. Комбинируя эти данные, компьютер способен определить, насколько плоды созрели, и сколько их присутствует в определенной области.

Далее система может использовать эту информацию для принятия решений, связанных с урожаем. Например, она может определять, когда следует собирать плоды, чтобы они были наиболее вкусными и спелыми, что способствует повышению качества продукции. 

Кроме того, компьютерное зрение служит оптимизации производства, позволяя автоматически управлять сортировкой и упаковкой сельскохозяйственной продукции.

При оценке качества урожая разумно задействовать не только обыкновенные камеры, но и мультиспектральные, в том числе для выявления переспевшей ягоды и гнили (это видно в красном и ультрафиолетовом свете). С помощью видеонаблюдения агроном следит, как меняется динамика созревания.

Что в планах?

В настоящее время наша команда активно прорабатывает возможности дистанционного стимулирования роста растения с использованием радиоизлучения. В перспективе эта технология ускоряет созревание урожая и уменьшает количество заболевания. 
 
Радиоволны способствуют активации биохимических процессов в растениях, ускоряя их рост. Это позволяет сократить время, необходимое для выращивания культур и увеличить количество урожая.
 
Дистанционное стимулирование роста также способствует укреплению иммунной системы растений. Сильные и здоровые растения более устойчивы к заболеваниям и вредителям, что снижает необходимость в использовании химических удобрений и пестицидов.
 
Ускоренный рост растений позволяет сельскохозяйственным предприятиям сократить расход воды и энергии, что важно в условиях изменяющегося климата и ограниченных ресурсов.
 
Следующим направлением нашей деятельности являются исследовательские работы по созданию сенсоров для дистанционного и бесконтактного мониторинга влажности листьев и индекса зрелости различных фруктов и овощей. Влажность листьев непосредственно влияет на фотосинтез и общее здоровье растений. Поэтому разработка сенсоров, способных надежно и точно измерять влажность листьев, представляет большой интерес для сельскохозяйственных предприятий. Эти сенсоры могут быть интегрированы в системы автоматического полива, позволяя оптимизировать расход воды и улучшать условия для роста растений.
 
Все эти новые системы мы планируем адаптировать под мобильные платформы.

Вместо заключения

Контроль объема урожая – ключевой аспект современного сельского хозяйства.

С точки зрения увеличения производительности, оптимизации затрат и улучшения качества продукции, важно иметь точную информацию о количестве собираемых культурных растений. Наша статья рассказала, как сельскохозяйственные предприятия и фермеры могут воспользоваться современными технологиями и сенсорами для более эффективного контроля объема урожая.

Заполните форму или свяжитесь
удобным для Вас способом

Контакты

г. Севастополь, ул. Руднева, д.41, 4 этаж технопарк ИТ-Крым +7 978 679-76-353 agro@crimeadigital.ru

Социальные сети

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности