← Minden kutatási téma

Gépi látás a növényállomány-monitorozásban

Paradicsom-detektálás, érettség, hozambecslés és a megvilágítás hatása.

Háttér

A gépi látás támogatja a paradicsomtermesztésben a betakarítási döntéseket, a hozamelőrejelzést és a növényegészség-monitorozást, de az eredmények erősen függnek a képalkotás körülményeitől és az algoritmus megválasztásától.

Célok

• Feltérképezni, milyen adatokat szolgáltathat a képfeldolgozás a precíziós növénytermesztésben, és hogyan segíti a hozam- és betakarításiidőpont-előrejelzést.
• Számszerűsíteni, hogyan befolyásolja a megvilágítás az érett termés színalapú felismerését.
• Áttekinteni a paradicsom-detektálás és -termesztés legújabb képfeldolgozási módszereit.

Módszertan

• Irodalmi áttekintés: gépi látási, CNN- és vision transformer módszerek paradicsom osztályozására, számlálására, hozambecslésére, betegség-, kártevő- és gyomfelismerésre, navigációra és szüretelő robotokra.
• Kontrollált kísérlet: érett paradicsomok HSV színtérbeli szegmentálása 15 mesterséges megvilágítási szinten.

Eredmények

• A színalapú termésfelismerés kb. 3000 lx-től stabil; kisebb fénynél a detektált termés kisebbnek látszik, 1600 lx körül a valódi méretnek csak a fele mérhető.
• Az áttekintő cikk összegzi az elmúlt két év képfeldolgozó algoritmusait és eredményeit, és megnevezi a nyitott problémákat.
• Folyamatban lévő munka: szabadföldi paradicsom fenotipizálása mélységadatokkal és szegmentáló modellekkel.

Kapcsolódó publikációk