Wie industrielle Tiefenkameras die Automatisierung in der Landwirtschaft erneuern

Stereokameras bieten eine vielseitige, erschwingliche und leicht zu integrierende Tiefenerkennungs-Technologie für verschiedene Anwendungen in der Präzisionslandwirtschaft wie z.B.:

• Überwachung der Pflanzengesundheit
• Messung des Ernteertrags
• Autonomes Sprühen oder Ernten

Mobile Roboter und Landwirtschaftsroboter spielen eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben in der modernen Landwirtschaft, z. B. bei der Überwachung von Ernten, der Unkrauterkennung und der gezielten Schädlingsbekämpfung, um die Effizienz und Nachhaltigkeit zu verbessern.

Die genaue Tiefenwahrnehmung und die Fähigkeit, dreidimensionale Informationen über die Umgebung zu erfassen, machen 3D-Stereokameras zu einer idealen Lösung für verschiedene landwirtschaftliche Anwendungen, von der Ernteüberwachung bis zur Fahrzeugführung zwischen den Reihen. Künstliche Intelligenz ist eine wichtige Voraussetzung für die fortschrittliche Überwachung und Automatisierung in der Branche. Sie ermöglicht eine präzise Erkennung der Erntebedingungen und einen optimierten Ressourceneinsatz.

Die Stereotiefenkameras lassen sich leicht an Fahrzeugen, Drohnen oder festen Strukturen montieren und können problemlos an vorhandenen Maschinen nachgerüstet werden, ohne den laufenden landwirtschaftlichen Betrieb zu stören.

In diesem Blog sprechen wir über die Vorteile des Einsatzes von Stereo-Tiefenkameras in der Landwirtschaftsautomatisierung, nennen Ihnen einige Anwendungsfälle und stellen Ihnen unsere FRAMOS D400 Kameras vor, die auf der Intel® RealSense™ Technologie basieren und so robust sind, dass sie den Umgebungsbedingungen in der Landwirtschaft standhalten, einschließlich des Einsatzes auf landwirtschaftlichen Feldern.

Überwachung der Pflanzengesundheit

Die Überwachung der Pflanzengesundheit mit Stereokameras kann individuell für jede einzelne Pflanze in Gewächshäusern, durch selbstfahrende Fahrzeuge zur Überwachung der Pflanzen auf den Feldern oder durch den Einsatz von Drohnen zur Überwachung und Kartierung der Erntebedingungen in großem Maßstab erfolgen. Mit hochauflösenden Bildern ausgestattete Drohnen ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Problemen wie Schädlingsbefall, Krankheiten und Umweltstress.

Durch die Verfolgung von Veränderungen in der Pflanzenhöhe, der Größe der Baumkronen, der Blattfärbung und der Blattfläche können Landwirte mit Hilfe von Robotern und fortschrittlichen Bildsensoren potenzielle Probleme wie Schädlinge, Krankheiten oder Nährstoffmängel frühzeitig erkennen.

Stereokameras mit ihren integrierten RGB-Kamera- und Tiefenwahrnehmungsfähigkeiten liefern hochwertige Daten für Software für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die Experten bei der Entwicklung gezielter Behandlungen unterstützen.

Ein großartiges Beispiel für den Einsatz von 3D-Vision in der intelligenten Landwirtschaft, bei dem Überwachung und autonomes Arbeiten kombiniert werden, ist ein Jätroboter. Er kann nur Unkraut erkennen und besprühen. Das spart Geld und verringert den Herbizideinsatz um bis zu 90 %.

Industrielle Tiefenkameras liefern qualitativ hochwertige Bilder für die Überwachung, dienen aber auch als Roboter-Sichtgeräte, die es Robotern ermöglichen, Aufgaben auf der Grundlage von erkannten Problemen autonom auszuführen. Die Verwendung einer Technologie für mehrere Anwendungsfälle – Überwachung, selbstfahrende und autonome Arbeit – vereinfacht das System und führt zu einer einfacheren Wartung und verbesserten Produktqualität.

Autonome Navigationssysteme

Die meisten autonomen Fahrzeuge, die für Anwendungen in der intelligenten Landwirtschaft entwickelt wurden, verlassen sich bei der Navigation auf Daten des Global Positioning System (GPS). Die Effektivität der GPS-Navigation kann jedoch auf landwirtschaftlichen Betrieben aufgrund von Signalverdeckungen eine Herausforderung darstellen.

Eine der praktikabelsten Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen, ist die Kombination von GPS mit Stereokameras. In Verbindung mit Stereo-3D und der integrierten Trägheitsmesseinheit (IMU) erreichen GPS-Systeme eine Genauigkeit im Zentimeterbereich. Das ist extrem wichtig für genaue Positionsdaten und die präzise Ausrichtung von Maschinen, wenn sie in der Nähe von kritischer landwirtschaftlicher Infrastruktur wie Bewässerungsleitungen und wertvollen Pflanzen arbeiten.

Durch die Kombination von GPS mit Stereo-Tiefenkameras kann das autonome System seine Umgebung in Echtzeit wahrnehmen, die gesamte Szene für die Navigation und Kartierung erfassen und seine Navigation entsprechend anpassen. Das ist eine weitaus effizientere Option im Vergleich zu Lösungen, die April-Tags, QR-Codes oder andere Lokalisierungssymbole verwenden, die in Lagerhäusern üblich sind, aber in landwirtschaftlichen Betrieben im Freien nicht verfügbar sind.

Einige FRAMOS D400E Kameras verfügen über eine Trägheitsmesseinheit (IMU) für eine verfeinerte Tiefenwahrnehmung, die Roboter durch die Integration mehrerer Sensoren mit dynamischer Hindernisvermeidung ausstattet, sowie über einen IR-Projektor für den Betrieb bei Nacht, damit AGVs in Gewächshäusern mit maximaler Zuverlässigkeit arbeiten und Aufgaben rund um die Uhr erfüllen können.

Diese Kameras sorgen nicht nur für eine sichere Navigation, sondern ermöglichen es den Maschinen auch, wichtige landwirtschaftliche Tätigkeiten wie das Kultivieren, Pflügen, Pflanzen, Düngen und Ernten autonom durchzuführen.

Traktoren, Gabelstapler oder andere autonome Maschinen, die mit Tiefentechnologie und fortschrittlichen Sensoren ausgestattet sind, können in Flotten eingesetzt werden, um Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und die Arbeit zu koordinieren, um Engpässe oder Kollisionen zu vermeiden.

Mit Tiefenkameras nachgerüstete Schleppboote: Fallstudie

Ein großartiges Beispiel für den Einsatz von Stereo-Tiefenkameras zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist ein Projekt unseres Kunden Cyber Robotics.

Sie haben eine Flotte von Elektroschleppern für die Landwirtschaft entwickelt, die komplett fahrerlos in den Gewächshäusern von Fernlea Flower eingesetzt werden.

Der vorhandene Fuhrpark wurde mit Stereo-Tiefenkameras nachgerüstet, wodurch Geld gespart und die vorhandenen Ressourcen optimiert wurden. Das System trägt auch dazu bei, dass nur geeignete Produkte verarbeitet werden, indem beschädigtes oder ungeeignetes Gemüse vor der weiteren Verarbeitung oder dem Verkauf sortiert und entfernt wird. Die nachgerüstete Flotte hat die Sicherheit in den Gewächshäusern von Fernlea Flowers erheblich verbessert und gleichzeitig die Effizienz erhöht und die Kosten gesenkt.

Lesen Sie hier mehr .

Autonomes Ernten

In Verbindung mit ausgefeilten Algorithmen für maschinelles Lernen können 3D-Kameras dabei helfen, zwischen reifen und unreifen Produkten zu unterscheiden und Roboterarme oder andere automatisierte Geräte in die Lage zu versetzen, Pflanzen auf der Grundlage von Größe, Farbe und anderen anpassbaren Parametern selektiv zu ernten. Die genaue Positionsanpassung der Schneidmesser und die Ausrichtung der Maschinen auf der Grundlage der erkannten Erntehöhe oder räumlicher Daten ist für eine optimale Ernte entscheidend.

Die Präzision und Geschwindigkeit der autonomen Erntemaschinen optimieren die Erntevorgänge und erhöhen deren Effizienz bei gleichzeitiger Kostensenkung. Dank der starken Leistung bei schwachem Licht kann die Ernte rund um die Uhr durchgeführt werden, was den Landwirten hilft, die Erntesaison mit besseren Ergebnissen zu bewältigen.

Neben autonomen Erntemaschinen nutzen Landwirtschaftsunternehmen die Stereotechnologie, um Verpackungsroboter zu entwickeln, die den Prozess vollständig automatisieren und dafür sorgen, dass frische Produkte schneller und in besserem Zustand an die Endverbraucher geliefert werden.

In Verbindung mit ausgefeilten Algorithmen für maschinelles Lernen können 3D-Kameras dabei helfen, zwischen reifen und unreifen Produkten zu unterscheiden und Roboterarme oder andere automatisierte Geräte in die Lage zu versetzen, Pflanzen auf der Grundlage von Größe, Farbe und anderen anpassbaren Parametern selektiv zu ernten. Die genaue Positionsanpassung der Schneidmesser und die Ausrichtung der Maschinen auf der Grundlage der erkannten Erntehöhe oder räumlicher Daten ist für eine optimale Ernte entscheidend.

Die Präzision und Geschwindigkeit der autonomen Erntemaschinen optimieren die Erntevorgänge und erhöhen deren Effizienz bei gleichzeitiger Kostensenkung. Dank der starken Leistung bei schwachem Licht kann die Ernte rund um die Uhr durchgeführt werden, was den Landwirten hilft, die Erntesaison mit besseren Ergebnissen zu bewältigen.

Neben autonomen Erntemaschinen nutzen Landwirtschaftsunternehmen die Stereotechnologie, um Verpackungsroboter zu entwickeln, die den Prozess vollständig automatisieren und dafür sorgen, dass frische Produkte schneller und in besserem Zustand an die Endverbraucher geliefert werden.

Die Vielseitigkeit der Stereotiefen-Technologie bietet erschwingliche und leicht umsetzbare Lösungen, die wichtige Anwendungen der Präzisionslandwirtschaft abdecken, von der Datenerfassung über die Entwicklung gezielter Behandlungen bis hin zur vollständig autonomen Aufgabenerfüllung.

Vorteile der Intel ® RealSense™ Technologie für Precision Farming Lösungen

Eine der fortschrittlichsten Stereotiefen-Technologien für Anwendungen in der Landwirtschaft sind Intel® RealSense™ Tiefenkameras

Neben der Standard-Stereo-Vision-Technologie sind diese Kameras mit zusätzlichen Geräten ausgestattet, die die Leistung bei Anwendungen in der Präzisionslandwirtschaft erhöhen.

Die Trägheitsmesseinheit (IMU) verfeinert die Tiefenwahrnehmung, während die dynamische Hindernisvermeidung die Sicherheitsleistung verbessert. Die Intel RealSense Tiefenkameras sind außerdem mit einem Global Shutter ausgestattet, der die Verzerrung des RGB-Bildes reduziert und die Übereinstimmung zwischen Tiefen- und RGB-Bild verbessert.

Zu den wichtigsten technischen Daten der Kamera gehören ein globaler Verschluss, IMU, PoE-Unterstützung und ein Nah-Infrarot-Projektor für den Einsatz bei schlechten Lichtverhältnissen.

Ein Nah-Infrarot-Projektor, auch bekannt als Beleuchter, ermöglicht es der Kamera, auch bei völliger Dunkelheit Tiefendaten zu erfassen, wodurch sich die nützliche Arbeitszeit des Roboters effektiv verdoppelt. Oder er kann zwei Aufgaben erfüllen – tagsüber grasen und dann nachts Sicherheitsaufgaben übernehmen, was die Rentabilität der Investition beschleunigt.

Ein weiteres wichtiges Merkmal der Intel ® RealSense™ Tiefenkameras ist die Verarbeitung der Tiefendaten innerhalb der Kamera mit Hilfe fortschrittlicher Kameratechnologie, ohne die CPU des Roboters zu belasten, was die Verwendung weniger teurer und anspruchsvoller Verarbeitungsplattformen ermöglicht.

Diese Kameras eignen sich besonders für Anwendungen mit kurzer Reichweite in Innenräumen und sind damit ideal für Aufgaben, die eine Nahaufnahmefunktion erfordern.

FRAMOS D400e Stereo-Tiefenkameras: Hochentwickelte RealSense™ Technologie für robuste Bildgebungslösungen in der Landwirtschaft

Die anspruchsvollen Bedingungen in der Landwirtschaft, wie z.B. Vibrationen, Belastung der Kamerakabel durch verschiedene Bewegungen und häufige Positionswechsel, erfordern eine robuste Bauweise, um die hochentwickelte Technologie vor rauen Umgebungen zu schützen. Die FRAMOS D400e ist eine Stereokamera, die für fortschrittliche räumliche Analysen und 3D-KI-Anwendungen entwickelt wurde und Vorteile wie Tiefenwahrnehmung und räumliches Bewusstsein bietet.

Der Kontakt mit Staub, Schmutzpartikeln, Chemikalien und Wasser kann zu Betriebsstörungen, Verzerrungen in der Bildausgabe oder sogar zu Schäden an der Kameraausrüstung führen.

FRAMOS Kameras kombinieren Intel® RealSense™ Technologie mit einem industrietauglichen Gehäuse und Konnektivität, um den Herausforderungen der Landwirtschaft gerecht zu werden.

Unsere Kameras bieten eine hohe Bildqualität und eine stabile Übertragung, während sie den rauen Bedingungen in Gewächshäusern und auf Feldern standhalten.

Wesentliche Merkmale

• Robustes Gehäuse nach IP66: Die Kamera befindet sich in einem robusten Gehäuse der Schutzklasse IP66, das einen zuverlässigen Schutz gegen Staub, Wasser und Stöße bietet und somit ideal für Außenanwendungen geeignet ist.
• Effizientes Power over Ethernet (PoE): Der FRAMOS D400e reduziert den Kabelsalat durch die Unterstützung von PoE (Power over Ethernet).
• Die größeren Kabellängen – bis zu 100 m – erlauben es, die Kamera in größerer Entfernung vom Verarbeitungscomputer zu platzieren.
• Sichere M12- und M8-Steckverbinder gewährleisten sichere und dauerhafte Verbindungen für zuverlässige Leistung unter den härtesten und anspruchsvollsten landwirtschaftlichen Bedingungen.
• Mühelose Installation: Das kompakte Kameradesign und die Befestigungspunkte auf der Rückseite vereinfachen die Installation und machen die Kameramontage mühelos.
• Option Weitwinkelobjektiv: Das optionale 2,1-mm-Objektiv bietet ein weites Sichtfeld für eine breitere Abdeckung und verbesserte räumliche Überwachung.

Die FRAMOS D400e Kameras behalten die anspruchsvollen Bildgebungsstandards bei, die mit der RealSense™ Technologie verbunden sind, während sie gleichzeitig ihre Widerstandsfähigkeit gegen Staub, Strahlwasser und andere Herausforderungen in landwirtschaftlichen Umgebungen verbessern. Als Stereokamera eignet sie sich hervorragend für digitale Zwillingslösungen und Personenzählung in der räumlichen Analyse und ermöglicht eine genaue Bewegungserfassung und operative Einblicke in Innen- und Außenbereichen.

Um mehr über die FRAMOS D400e Ruggedized-Kameras zu erfahren, folgen Sie bitte diesem Link.

Mehr über andere Sensortechnologien, die in der Präzisionslandwirtschaft eingesetzt werden, erfahren Sie hier.

Wenn Sie Fragen zur Sensortechnologie haben oder einen zuverlässigen Partner für die Entwicklung von landwirtschaftlichen Geräten benötigen, können Sie sich gerne an uns wenden.

Die Zusammenarbeit mit einem vertrauenswürdigen Vision-Partner rationalisiert Ihre Entwicklung, spart Geld und verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung. Wir helfen Ihnen gerne bei allen Herausforderungen rund um das Thema Vision, von der Idee bis zum Produktionsprozess.

Intel, das Intel Logo und Intel RealSense sind Marken der Intel Corporation oder ihrer Tochtergesellschaften.