Dyskusja z sąsiadem na temat wysokich kosztów i odpadów związanych z opryskiwaniem chwastów na łąkach skłoniła młodego inżyniera do zaprojektowania i zbudowania opryskiwacza punktowego do identyfikacji i leczenia tego szkodliwego chwastu.
Colin Taylor z Technologie Tayloraz siedzibą w Lanark w Szkocji opracował system w swoim czasie, wykorzystując wszystkie swoje oszczędności osobiste, bez żadnych zewnętrznych inwestycji. Nazywany systemem RUMEX, wykorzystuje połączenie komputerowych kamer wizyjnych, oprogramowania sztucznej inteligencji i indywidualnego sterowania dyszami.
Opryskiwanie punktowe, aby zaoszczędzić herbicyd i pieniądze
„Mój sąsiad wyjaśnił, że trudność w leczeniu doków polega na tym, że selektywny herbicyd jest kosztowny i musi pokryć całe pole, aby zwalczyć izolowane chwasty. Spray może również hamować wzrost trawy ”- wyjaśnia Colin Taylor. „Już wcześniej interesowałem się pojazdami autonomicznymi i zbudowałem własnego drona oraz robota rolniczego. Natychmiast zdałem sobie sprawę, że opryskiwanie punktowe, zwalczanie poszczególnych chwastów może zaoszczędzić herbicyd i pieniądze, a także zwiększyć plony traw. ”
Colin rozpoczął opracowywanie systemu w 2017 roku, podczas studiów pod tytułem magistra technologii rolniczej w Royal Agricultural College. W tamtym czasie technologie wizyjne i sztuczna inteligencja (AI), będące sercem systemu, stawały się coraz bardziej rozpowszechnione i łatwiejsze do wdrożenia w innych aplikacjach.
„Widziałem, że moglibyśmy wykorzystać technologię, która jest używana w szczególności do rozpoznawania twarzy i samojezdnych samochodów, i zmienić jej przeznaczenie na wykrywanie chwastów” - mówi Colin. „Połączenie tego z elektronicznym sterowaniem opryskiwaczem oznaczałoby, że moglibyśmy automatycznie punktowo opryskiwać chwasty, aktywując opryskiwacz tylko wtedy, gdy są tam”.
Zidentyfikuj chwast w rosnącej uprawie
Chociaż opryskiwanie punktowe nie jest już całkowicie nowe, jego technologia wciąż zmaga się z wyzwaniem rozpoznawania „zielonego na zielonego”, które jest wymagane do zidentyfikowania chwastów w rosnącej uprawie. „W przypadku doków, które są dużymi szerokolistnymi chwastami, to nie jest taki problem. Są znacznie łatwiejsze do zauważenia na łące w porównaniu z np. Trawą czarną w pszenicy ”- wyjaśnia Colin.
Potrzebowaliśmy oprogramowania, aby móc rozpoznawać stacje dokujące; wymagało to szkolenia przy użyciu 20,000 XNUMX różnych obrazów doków i trawy
Jego komputerowy system wizyjny wykonuje do 30 zdjęć na sekundę, które są analizowane przez oprogramowanie AI - w zasadzie widzi, czy widzi chwast, czy nie. „Potrzebowaliśmy oprogramowania, aby móc rozpoznawać stacje dokujące; wymagało to przeszkolenia przy użyciu 20,000 XNUMX różnych obrazów doków i trawy. Obejmowały one wiele różnych widoków, etapów wzrostu i różnych sytuacji, dzięki czemu zawsze można było wykryć chwast ”- wyjaśnia.
Opryskiwacz Hardi o szerokości 12 m, 600 litrów
Jego prototyp jest zamontowany na opryskiwaczu Hardi o szerokości 12 mi 600 litrów, dla którego opracował własny elektroniczny system sterowania sterowanym za pomocą elektromagnesu, indywidualnym sterowaniem dysz. Pasuje do dysz Hypro E80-30, ponieważ przy 80 ° nie wymagają one zakładki, aby zastosować pełną dawkę. Dzięki obecnemu systemowi wizyjnemu 30 klatek / s umożliwia opryskiwaczowi wygodną pracę z prędkością około 8 km / h, wykrywanie i obróbkę doków w terenie.
„Doceniam, że jest to około połowa prędkości konwencjonalnego opryskiwacza, ale daje to ogromne oszczędności. Normalne leczenie, w tym chemia i aplikacja, kosztuje około 70 £ / ha. Ale jeśli spojrzysz na trawiaste pole, doki będą stanowić zaledwie 10% do 20% pokrycia gruntu ”, wyjaśnia.
Ogromne oszczędności wynikające ze stosowania mniejszej ilości środków chemicznych
Powoduje to ogromne oszczędności wynikające ze stosowania mniejszej ilości środków chemicznych - zazwyczaj do 75% do 85% kosztów. Również dlatego, że plony trawy rosną, ponieważ nie jest opryskiwana i nie ma chwastów, które mogłyby z nią konkurować. Ponadto koniczyna, która jest szczególnie wrażliwa na herbicydy, nie jest zabijana i dlatego nie wymaga ponownego wysiewu.
Próby terenowe
Obecnie, na późniejszych etapach prototypowania, Colin prowadzi testy terenowe, udoskonalając system i poszukując możliwości stworzenia bardziej „zielonego na zielonego” oprogramowania sztucznej inteligencji do innych zastosowań. Eksploruje również współpracę z istniejącymi producentami i partnerami branżowymi.
