Сельскохозяйственные компании, выращивающие плодовые семечковые деревья (например яблони) вынуждены нести большие операционные издержки на фунгициды для обработки деревьев от сезонных заболеваний. К примеру, яблони подвергаются до 15 обработок от парши в сезон, что помимо стоимости влияет и на аллергенность конечного продукта. Помимо проблемы со стоимостью затрат существует и проблема, связанная с внешним видом продукта. Единственным способом неразрушающего детектирования (и самым популярным) является наблюдение за возникновением болезни агрономами. Агрономы, соответственно, могут заметить болезнь только при наличии явных видимых признаков заболевания. Явные видимые признаки же возникают только на средней стадии заболевания (когда болезнь уже прогрессирует) и значительно портит внешний вид конечного продукта. Исходя из этих данных, мы разработали проект автоматического детектирования заболеваний яблоневых деревьев на ранних стадиях заболеваний (при которых еще отсутствуют визуальные признаки заболеваний). Данный проект направлен на детектирование 5 типовых заболеваний яблоневых деревьев: парша, монилиоз, мучнистая роса, филлостиктоз, черный рак. Данный проект позволит: 1. В 3 раза сократить количество требуемых обработок. 2. Повысить качество конечного продукта (уменьшить аллергенность и убрать визуальные признаки заболевания). 3. Проводить регулярный и полный осмотр сада (в отличие от выборочного сейчас). Суть проекта состоит в использовании автономного наземного робота с установленным набором сенсоров специального спектра, который в режиме реального времени объезжает сад и с помощью специального алгоритма компьютерного зрения распознает заболевания также в режиме реального времени. Мы провели первичный НИОКР для снятия технической неопределенности и определили типы спектров, в которых все из заболеваний заметны на ранних стадиях.

Производитель: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ НПП "МИКРОСАД"

Другое