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杏彩平台appAI机器人让除草更智能

  杏彩平台appAI机器人让除草更智能农田传统的除草方法有人工除草、机械除草、物理除草、化学除草等,但这类方法或是效率低下、劳动成本过高,或是难以将杂草清除干净,且存在环境污染、被土壤吸附后造成药物残留,影响后茬作物。据统计全球各国农业部门准许使用的除草剂高达 200 多种。杂草也在不断提高其抗药性,农民则不断增加除草剂应用量和施药频率,从每年的 3-4 次增加到 5-6 次已成普遍现象。除草剂的使用,的确给农业生产带来了便利,但同时也对农田、林地、当地水源、大气环境造成了严重的、不可逆的污染。人们广泛地使用除草剂,半个多世纪后才发现,草甘膦作为除草剂的主要成分,会随着污染的食物和水进入动物体内,医学杂志警示:草甘膦除草剂危害哺乳动物的心血管系统。而人都是哺乳动物,所以我们血清中草甘膦残留物越来越多,我们心血管疾病就越来越多。除草剂对作物的食用安全,也造成了极大地隐患,在全球都在呼吁停止滥用除草剂、倡导食用有机农产品。但是随着市场对除草剂使用的控制、对健康饮食的追求,全社会将会投入更多的研发力量和更尖端的技术,继续推动农业 AI 的发展,帮助更可持续、人性化发展农业科技。传统除草方法是首先假设杂草均匀地分布在农田的情况下,使用除草剂。但事实上,所有的农田中,杂草都是随机分布的,钻空子式生长的。于是乎,在农田中随机检测杂草就变成了一项具有挑战性的任务。随着近些年机器视觉技术的成熟,应用摄像头拍摄图像,识别杂草,在进行选择性除草。从而减少或者摒弃除草剂的使用,成为了可能。

  在机器人除草的作物和杂草检测程序中,最重要的一步是正确区分作物植株和杂草。由于杂草的种类繁多且分布不规则,而农作物和杂草在物理特征上又有相似之处,因此区分农作物和杂草并不是一件容易的事情。如下图所示,小麦田间的看麦娘、硬草、野燕麦和小麦性状很接近,人眼分辨尚有难度。

  传统的方法通常是利用农作物和杂草在颜色(或光谱特征)、形状、质地、大小、高度和分布等特征上的差异。 机器视觉、深度学习和人工智能等领域近期取得了多项进展,这使得除草系统能够在无需人工干预的情况下高效地开展工作。即“智能”过程的两个方面(图像信息数据的捕捉和基于这些数据的决策)都得到很好的解决,才能实现这一目标。若想让人工智能系统确定是否从地面移除一个对象(杂草),它首先需要的能力不仅是用光学方式识别对象,而且需要能够分辨该对象是杂草还是农作物。杂草和农作物通常具有不同的光谱特征,因此多光谱相机可以通过确保光学传感器提供正确辨别种类的图像来实现准确分类,从而帮助系统成功地清除杂草。深度学习技术极大地改变了特征选择和分类方式。深度卷积神经网络(CNN)呈现出强大的特征提取能力,可以进行端到端的预测。深度学习技术在作物和杂草识别中的应用已成为新的研究前沿。深度学习方法的性能明显优于依靠手工制作特征的传统方法。它们还呈现出良好的泛化能力,这对于在真实的农业环境中工作是一个重要的特征,因为植物的种类和外观会随着田地和表象的变化而变化。然而,绝大多数基于深度学习的方法都采用监督学习,需要大量的训练数据才能获得最佳性能。 现有数据集目前,能够找到的开源野外图像数据集非常少。这主要是由于植物种类和田间条件的多样性,而且田间图像的标注过程具有挑战性,非常耗时。其中一个被广泛使用的公开田间图像数据集是由Chebrolu等人创建的。该数据集包含了一个农业机器人上配备的传感器收集的5TB数据,包括一个4通道多光谱相机、一个RGB-D传感器和其他传感器,在三个月的时间里从甜菜田里收集到的数据。目前,仍缺乏大规模、高质量、多物种、开源的田间图像数据集,用于训练植物深度识别模型,进行公平比较,促进该研究领域的技术进步。为了帮助机器进行学习,机器视觉相机为其提供场景的实时图像。其最大的优点,在于即使用低成本简化型的光学传感器,也可以满足我们在光谱数据上的像素需求。但另一方面,机器视觉相机所面临的课题是:如何使用有限的波长区域内,为除草应用提供更多的光谱数据。除草过程所需的波段区间,取决于所使用的深度学习/人工智能的方法。基于RGB图像的系统使用由RGB灰度组成的相对颜色指数。但是,如果只使用RGB通道,可能造工智能过程对叶片方向、日光影响、植物纹理、阴影和冠层覆盖不那么敏感。将RGB和NIR波长进行结合对NDVI(植被指数)分析更有用,因为在NDVI分析中,可以通过测量红色和NIR反射率的比值来区分杂草和农作物。土壤和死亡植物的背景反射率也可基于RGB-NIR波长组合的深度学习辨别。从2010年开始,近10年间已经有多家公司推出了自己的除草机器人,其中比较典型的有如下几家:一、美国农业科技公司Monarch拖拉机

  1) 凭借360度摄像头、一套传感器和自主导航软件,Monarch拖拉机可以在无人驾驶的情况下执行预先编程的任务。或者操作人员可以通过地面的手势控制拖拉机,或者通过 影子 模式让拖拉机在他们执行任务时跟随他们。2) Monarch拖拉机可以利用其传感器和成像设备每天收集和分析多达240GB的数据,以协助进行作物产量估算和作物健康状况的长期分析等工作,运行时间越长,数据越准确。3) Monarch拖拉机采用70马力的电动动力系统,杏彩体育注册可提供超过10小时的作业时间,通过220-V插座充电需要4到5小时。它还内置了避障和防滚功能,以防止在野外发生意外。它配备了一个3点式铰链,并拥有2200磅(998公斤)的起重能力,可选装四轮驱动。该公司已经开放了Monarch拖拉机的预订,订金为500美元,并表示已经有数百名农民签约,将在2021年秋季(美国)开运时收到一台。Monarch拖拉机的起售价为5万美元。二、英国嘉福德公司生产的智能除草机

  此除草机利用智能识别技术,可以分辨杂草和苗,同时单独控制每一行除草部件的速度,除去行间和株间杂草。嘉福德公司是一家英国农机制造家族企业,也是全球著名的智能农机装备制造企业。该公司在智能农机装备领域深耕二十余年,尤其是全方位除草机器人和行间除草机器人,技术先进水平和全球销量均无人能及。三、美国机器人公司除草机器人Tertill

  该机器人安装了太阳能发电装置,这款机器人是根据植物的高低来区分杂草的,遇到高的植物会自动绕开,遇到低的就会暴力的清除掉,所以在第一次使用这款机器人之前,要先动手拔掉已经长高的杂草,并给幼小的花苗设置保护圈。四、美国人工智能农机公司 Carbon Robotic

  1) Autonomous Weeder(自动除草机)有着 75 马力的发动机、四轮驱动、280升的油箱,配备了英伟达显卡、前后摄像头、LiDAR 障碍物传感器和激光模组,能够自主完成导航、扫描、激光除草这一套流程。2) 当除草机开过垄沟时,装载在车底的 12 个高分辨率摄像头,会通过识别杂草分生组织中的热能,来标记出哪些是作物,杏彩注册哪些是杂草。3) 在识别出杂草后,车底的点阵二氧化碳激光模组,精度控制在 3mm 内,可以同时对 8 处目标进行激光除草。激光模组支持每 50 毫秒发射一次,每小时可以除草高达 10 万株。2021年完成了 2700 万美金的 B 轮融资,他们生产的自动除草机利用人工智能和激光模组来进行大型农田的除草。五、瑞士 EcoRobotix 除草机器人

  第二版:机器人除了用太阳能版充当一个「顶棚」,还在旁边安装了挡板以阻挡自然光。相机则被安装在挡板下方,并配有照明系统来获取更稳定的亮度。相机的数量也增加到了两台,实时进行定位和杂草检测。在机器人的尾部布有高密度的喷嘴(25 喷嘴 / 米),从而保证厘米级精度的喷洒作业。在作业速度方面,虽然还是算不上理想,但作业速度也有提升一倍(3.6 km/h)。1) 通过机器视觉识别技术,可以准确识别出杂草,通过机械手臂对杂草进行除草剂喷洒,使除草剂使用量比传统方式减少了20倍。2) 以太阳能为动力,每天工作时长可达12小时。同时,该机器人只有130公斤重,远远轻于传统的农业机械设备,最大限度地减少了机械对土壤的破坏。据公司称,通过使用该机器人,可以为农场主节约30%的相关费用。3) 图像获取方面,光谱图像(spectral image)相较于普通的 RGB 图像更有优势,但出于成本和训练神经网络的难易度等考虑,跟目前市面上的大部分解决方案一样,最终 ecoRobotix 还是使用 了 RGB 图像。ecoRobotix这家公司成立于2011年,2016年成功完成A轮融资300万瑞士法郎(约合300万美元)后,2018年5月,ecoRobotix完成了1060万瑞士法郎(折合920万欧元)的A轮融资。这意味着以ecoRobotix为代表的农业机械创新和可持续农业产品得到了更多投资方的认可。六、美国蓝河科技see-and- spray机器人

  1) 该型号机器人可以安装在各种拖拉机,机器人携带着自动喷雾器,会自己利用计算机视觉和机器学习软件来区分农作物和杂草,判断哪些农作物需要化肥,哪些需要杀虫剂,哪些需要除草剂,并根据不同需求调整所需药物和药量,实现精准作业。2) 机器人已经大量应用蔬菜、棉花、玉米等农作物。3) 可以使农药和化肥的使用量减少90%。4) 16台摄像机收集到的地面综合视图。并在30毫秒内,将棉花与杂草区分开来,同时决定喷洒多少除草剂以及喷洒在哪些地方。屏幕上棉花外围显示为圆圈,而数十个重重叠叠的矩形标示在杂草外围。5) 横跨8个棉花作物行的128个喷头。2017年,蓝河科技完成了一轮3100万美元的融资,投资者包括Pontifax Agtech、Data Collective、Innovation Endeavors、Khosla Ventures等公司。不过在2017年9月,被全球最大农业机械制造商约翰迪尔以3.05亿美元收购。总结通过对以上公司的智能除草机器人研究发现,一套完整的智能除草机器人解决方案除了识别杂草以外,还涉及到动力来源、驾驶方式、除草方式和所涉及到的作物品种。

  随着机器人的应用面积越来越广、作物品种越来越多,识别的准确率也越来高,通过大面积推广应用后,其使用成本也会越来越低,在全球节能减排的大背景下,少用除草剂或者不用除草剂必然是发展趋势。AI智能除草必定会广泛应用。



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