СПЕЦТЕМА: ПОСЕВНАЯ
В РФ разработали робота, определяющего больные и поврежденные фрукты
Специалисты НИТУ МИСИС вместе с коллегами из Тамбовского государственного технического университета (ТГТУ), Китайского горно-технологического университета и Высшей школы экономики разработали колесную роботизированную платформу, получившую название botANNIC. Об этом сообщили на сайте ВУЗа
Платформа в автономном режиме следит за состоянием плодов в садах, выявляет больные или поврежденные фрукты и на основе полученных данных формирует карту заболеваний садового хозяйства.
«С помощью стереокамеры, которая использует нейросети для воспроизведения человеческого зрения, botANNIC сканирует лиственные и плодоносные части деревьев, обнаруживает яблоки в кроне дерева, выявляя их степень спелости, а также повреждения».
Иван Ушаков - заведующий кафедрой физики НИТУ МИСИС
Робот самостоятельно ориентируется в саду с помощью трехмерной карты местности, но при желании оператор может задать ему траекторию и конечную точку маршрута. Габариты платформы — 1,5×1,5 м, грузоподъемность — 200 кг, мощность электродвигателя — 500 Вт. В конструкции используются литий-ионные батареи. Дрон оснащен гиперспектральным датчиком, который позволяет тщательно анализировать внешний вид плодов и на основе результатов наблюдения оценивать их качество. В процессе перемещения по саду botANNIC собирает информацию, которая в дальнейшем загружается на бортовой компьютер платформы и планшет оператора.
Большая грузоподъемность колесной платформы дает возможность установить на нее дополнительное оборудование. Например, манипулятор для отбора проб фруктов или сбора урожая.
Система успешно показала себя во время испытаний на территории промышленного яблоневого сада Федерального научного центра им. И. В. Мичурина, расположенного в Тамбовской области. Результаты исследований опубликованы в престижном научном журнале Drones.
«Для обнаружения яблок на фоне листвы при колеблющемся солнечном освещении разработан алгоритм автоматического выбора области переднего плана. Затем система с помощью многомерного анализа дополнительно классифицирует изображения плодов по следующим группам: здоровое яблоко (класс 0), гнилое (класс 1), пятнистое (класс 2), поврежденное насекомыми (класс 3) или грибковой паршой (класс 4). Точность классификации составляет не менее 80%».
Александр Дивин - профессор кафедры «Мехатроника и технологические измерения» ТГТУ
Система предназначена для работы в так называемых садах интенсивного типа, в которых деревья высаживаются по уплотненной схеме. Ученые намерены дооснастить botANNIC дополнительными датчиками и лазерным излучателем, с помощью которого он сможет уничтожать вредных насекомых и сорняки. Применение технологии должно привести к росту урожайности хозяйств и уменьшению потери плодов, происходящей по разным причинам.
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 НИТУ МИСИС впервые в РФ будут готовить дизайнеров беспилотников
Роботов для животноводства будут собирать в Подмосковье