Пензенские ученые создали умную теплицу с технологией контроля нейросетью

10.05.2023
409
vk.com-logo
«Умная» теплица, собранная в Пензенском государственном университете
Фото: pnzgu.ru
«Умная» теплица, собранная в Пензенском государственном университете

В Пензенском государственном университете изобрели и собрали «умную» теплицу. Научный коллектив предложил абсолютно новый подход в выращивании овощей и фруктов в защищенных грунтах. Ученым теперь под силу контролировать рост каждого растения. Инновационный подход способен сэкономить энергозатраты на культивирование плодов в два-три раза. При этом каждый «подопечный» «умной» теплицы будет находиться под контролем нейросети. Это позволит своевременно реагировать на изменения в его росте, тем самым спасти растение от гибели и повысить урожайность. Об этом сообщается на сайте ВУЗа со ссылкой на  информационный портал газеты «Известия».

Во всем мире растениеводческая продукция, выращиваемая в теплицах, контролируется системой управления. От микроклимата зависит, как будет чувствовать себя та или иная культура в теплице. Стоит отметить, что такая система автономная, здесь устанавливаются оптимальные показатели для роста растения. Поэтому фермерам приходится вкладывать большие средства, уходящие в основном на тепловую и световую энергии.

Научный коллектив Пензенского госуниверситета готов предложить сельхозпроизводителям умную теплицу, функционирующую на основе высоких технологий. В ПГУ уже собрали ее прототип. Это стало возможным благодаря грантовым средствам программы «УМНИК» Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Студент четвертого курса Политехнического института ПГУ Сергей Маркелов под руководством ведущего инженера кафедры «Электроэнергетика и электротехника» Анатолия Мельникова и заведующего кафедрой, кандидата технических наук, доцента Василия Ашанина выиграл конкурс и продолжает развивать проект.

Как рассказал Сергей, «умная» теплица — своеобразное ноу-хау. Они встроили в нее видеокамеру в качестве датчика контроля роста растений. Одна камера охватывает от 3 до 16 побегов. Следить и контролировать взращиваемую культуру будет обученная искусственная нейронная сеть. В таком тепличном комплексе можно точно дозировать необходимые тепловые и световые ресурсы в зависимости от реального состояния растения — это значительно сэкономит энергоресурсы и денежный расход на них. Отметим, во всех известных аналогах тепличных установок раннее для контроля роста растений использовались механические датчики.

«Наше преимущество в том, что мы используем датчик роста растений, не воздействуя на само растение, как это происходит с механическими датчиками. Их прикрепляют к листьям, к плодам, к стеблю. Они воздействуют на само растение и не дают ему нормально расти, развиваться. Мы же наблюдаем за растением с помощью видеокамеры — на него нет никаких негативных влияний»

Сергей Маркелов - Студент четвертого курса Политехнического института ПГУ

И здесь представители Пензенского госуниверситета предложили еще один способ сэкономить сельхозпроизводителям — механические датчики контроля роста дорогостоящие, так как в большинстве своем одноразовые и требуют постоянного ухода. Датчик роста растения, предложенный в ПГУ, при помощи компьютерного зрения измеряет геометрические размеры растения: диаметр стебля и черешка, площадь листового покрова, прирост стебля и плода. Фотографии в режиме реального времени поступают с видеокамеры в компьютер. Они обрабатываются по специальному алгоритму.

«Изображения разбиваются на множество областей по которым искусственный интеллект определяет основные элементы (само растение, окружающую среду (задний фон), границы объектов)».

Сергей Маркелов - Студент четвертого курса Политехнического института ПГУ

Далее эти параметры отправляются в другую искусственную нейронную сеть, где фотографии продолжают обрабатываться. На этом этапе проходит детальное сканирование растения: его рост, объем, количество и примерный объем листьев. Сейчас Сергей Маркелов подготовил программное обеспечение на двух языках Python и Java. Для определения основных элементов растения используется библиотека OpenCV-Python.

Тепличная установка работает круглые сутки. Пока ее «подопечными» становятся комнатные растения университета. Сама конструкция экспериментального гранд бокса занимает немного места, в центре расположена площадка, поворачивающаяся на 360 градусов. Это позволяет контролировать растение со всех сторон. HD-видео камера размещена в самом верху конструкции, на «потолке» в центре размещен RGB — светильник, обеспечивающий необходимые освещенность и спектр света. RGB-освещение позволяет создавать миллионы цветовых комбинаций с помощью одного осветительного прибора. При этом теплица снабжена датчиками влажности, давления, температуры и системой вентиляции.

«Комбинируя необходимые цвета в определенном диапазоне, задавая определенную влажность и температуру, оператор сможет измерять коэффициент отражения в различных областях спектра, что позволит определить содержания хлорофилла, которое тесно связано с концентрацией азота в листьях и измерять температуру растения в различных точках. Растение будет чувствовать себя комфортно. Почему комфортно? Потому что параметры подбираются индивидуально, а не по эмпирической модели».

Сергей Маркелов - Студент четвертого курса Политехнического института ПГУ

Такой теплицей можно управлять на расстоянии, для этого фермеру понадобится смартфон или компьютер. Своевременно поменять стратегию выращивания на более эффективную — теперь не проблема. Скорректировать ее поможет обученная нейросеть. По словам руководителя проекта «Разработка датчика роста растения с использованием искусственного интеллекта» Василия Ашанина, «умная» теплица будет полезна агрономам, так как они получат возможность контролировать рост растения, следить за влиянием температуры и иных факторов в режиме реального времени, сравнивая между собой новые технологии, сорта и гибриды, корректировать стратегии выращивания.

«Фермеры и агрономы смогут определить сбои или изменения в процессах роста задолго до того, как это можно будет увидеть визуальным способом. Как правило, к тому времени можно заметить и диагностировать проблему замедления или уменьшения роста. К тому же, с нашей «умной теплицей значительно улучшим методы управления и контроля уже используемых в тепличном комплексе».

Василий Ашанин - заведующий кафедрой, кандидат технических наук, доцент Политехнического института ПГУ

Эксперты рынка считают, что использовать систему в современных теплицах в ее нынешнем виде будет очень сложно. Агрономы уверены, что идея, безусловно, хорошая, однако систему надо тестировать на производстве и по необходимости дорабатывать. Например, чтобы датчики, которые контролируют за 1 раз до 16 побегов, были адаптивны к более крупным промышленным объемам, кроме того, оборудование такой системы должно выдерживать условия работы в теплице с повышенной температурой и влажностью. Также специалисты отмечают, что уже сейчас следует подумать над тем, как сделать разработку максимально автономной и защищенной от перепадов электричества, а также над тем, кто именно и как будет обслуживать нейросеть в небольших колхозах и агропредприятиях.

Сейчас научный коллектив продолжает обучать искусственную нейронную сеть, следить за состоянием комнатных растений в гранд боксе. В планах исследователей завершить проект по программе гранта и подать заявку на патент. Причем это научное исследование станет началом другого. По словам Сергея Маркелова, планируется моделировать реальные условия, например, характерные для жарких стран. Так ученые смогут проверить, приживется ли некий сорт или гибрид на определенной территории.

Узнавайте первыми актуальные новости сельхозтехники России и мира на наших страницах в Яндекс Дзен и ВКонтакте, а также на каналах в Telegram и YouTube.

В ПГУ разработали привод для промышленных станков

На базе Кузбасской ГСХА открылся первый в Сибири Агролицей

Узнавайте первыми актуальные новости России и мира о сельхозтехнике на наших страницах

© 2019 - 2024, ООО «ГлавАграрРус»

Контакты отдела рекламы:

reklama@glavagrar.ru

Контакты редакции:

redakcyja@glavagrar.ru
VK_DMCA