Mobile Roboter und Landwirtschaftsroboter spielen eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben in der modernen Landwirtschaft, z. B. bei der \u00dcberwachung von Ernten, der Unkrauterkennung und der gezielten Sch\u00e4dlingsbek\u00e4mpfung, um die Effizienz und Nachhaltigkeit zu verbessern.<\/p>\n\n
Die genaue Tiefenwahrnehmung und die F\u00e4higkeit, dreidimensionale Informationen \u00fcber die Umgebung zu erfassen, machen 3D-Stereokameras zu einer idealen L\u00f6sung f\u00fcr verschiedene landwirtschaftliche Anwendungen, von der Ernte\u00fcberwachung bis zur Fahrzeugf\u00fchrung zwischen den Reihen. K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine wichtige Voraussetzung f\u00fcr die fortschrittliche \u00dcberwachung und Automatisierung in der Branche. Sie erm\u00f6glicht eine pr\u00e4zise Erkennung der Erntebedingungen und einen optimierten Ressourceneinsatz.<\/p>\n\n
Die Stereotiefenkameras lassen sich leicht an Fahrzeugen, Drohnen oder festen Strukturen montieren und k\u00f6nnen problemlos an vorhandenen Maschinen nachger\u00fcstet werden, ohne den laufenden landwirtschaftlichen Betrieb zu st\u00f6ren.<\/p>\n\n
In diesem Blog sprechen wir \u00fcber die Vorteile des Einsatzes von Stereo-Tiefenkameras in der Landwirtschaftsautomatisierung<\/a>, nennen Ihnen einige Anwendungsf\u00e4lle und stellen Ihnen unsere FRAMOS D400 Kameras vor, die auf der Intel\u00ae RealSense\u2122 Technologie basieren und so robust sind, dass sie den Umgebungsbedingungen in der Landwirtschaft standhalten, einschlie\u00dflich des Einsatzes auf landwirtschaftlichen Feldern.<\/p>\n\n Die \u00dcberwachung der Pflanzengesundheit mit Stereokameras kann individuell f\u00fcr jede einzelne Pflanze in Gew\u00e4chsh\u00e4usern, durch selbstfahrende Fahrzeuge zur \u00dcberwachung der Pflanzen auf den Feldern oder durch den Einsatz von Drohnen zur \u00dcberwachung und Kartierung der Erntebedingungen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erfolgen. Mit hochaufl\u00f6senden Bildern ausgestattete Drohnen erm\u00f6glichen die fr\u00fchzeitige Erkennung von Problemen wie Sch\u00e4dlingsbefall, Krankheiten und Umweltstress.<\/p>\n\n Durch die Verfolgung von Ver\u00e4nderungen in der Pflanzenh\u00f6he, der Gr\u00f6\u00dfe der Baumkronen, der Blattf\u00e4rbung und der Blattfl\u00e4che k\u00f6nnen Landwirte mit Hilfe von Robotern und fortschrittlichen Bildsensoren potenzielle Probleme wie Sch\u00e4dlinge, Krankheiten oder N\u00e4hrstoffm\u00e4ngel fr\u00fchzeitig erkennen.<\/p>\n\n Stereokameras mit ihren integrierten RGB-Kamera- und Tiefenwahrnehmungsf\u00e4higkeiten liefern hochwertige Daten f\u00fcr Software f\u00fcr maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz, die Experten bei der Entwicklung gezielter Behandlungen unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n Ein gro\u00dfartiges Beispiel f\u00fcr den Einsatz von 3D-Vision in der intelligenten Landwirtschaft, bei dem \u00dcberwachung und autonomes Arbeiten kombiniert werden, ist ein J\u00e4troboter. Er kann nur Unkraut erkennen und bespr\u00fchen. Das spart Geld und verringert den Herbizideinsatz um bis zu 90 %. <\/p>\n\n Industrielle Tiefenkameras<\/a> liefern qualitativ hochwertige Bilder f\u00fcr die \u00dcberwachung, dienen aber auch als Roboter-Sichtger\u00e4te, die es Robotern erm\u00f6glichen, Aufgaben auf der Grundlage von erkannten Problemen autonom auszuf\u00fchren. Die Verwendung einer Technologie f\u00fcr mehrere Anwendungsf\u00e4lle – \u00dcberwachung, selbstfahrende und autonome Arbeit – vereinfacht das System und f\u00fchrt zu einer einfacheren Wartung und verbesserten Produktqualit\u00e4t. <\/p>\n\n Die meisten autonomen Fahrzeuge, die f\u00fcr Anwendungen in der intelligenten Landwirtschaft entwickelt wurden, verlassen sich bei der Navigation auf Daten des Global Positioning System (GPS). Die Effektivit\u00e4t der GPS-Navigation kann jedoch auf landwirtschaftlichen Betrieben aufgrund von Signalverdeckungen eine Herausforderung darstellen. <\/p>\n\n Eine der praktikabelsten M\u00f6glichkeiten, dieses Problem zu l\u00f6sen, ist die Kombination von GPS mit Stereokameras. In Verbindung mit Stereo-3D und der integrierten Tr\u00e4gheitsmesseinheit (IMU) erreichen GPS-Systeme eine Genauigkeit im Zentimeterbereich. Das ist extrem wichtig f\u00fcr genaue Positionsdaten und die pr\u00e4zise Ausrichtung von Maschinen, wenn sie in der N\u00e4he von kritischer landwirtschaftlicher Infrastruktur wie Bew\u00e4sserungsleitungen und wertvollen Pflanzen arbeiten. <\/p>\n\n Durch die Kombination von GPS mit Stereo-Tiefenkameras kann das autonome System seine Umgebung in Echtzeit wahrnehmen, die gesamte Szene f\u00fcr die Navigation und Kartierung erfassen und seine Navigation entsprechend anpassen. Das ist eine weitaus effizientere Option im Vergleich zu L\u00f6sungen, die April-Tags, QR-Codes oder andere Lokalisierungssymbole verwenden, die in Lagerh\u00e4usern \u00fcblich sind, aber in landwirtschaftlichen Betrieben im Freien nicht verf\u00fcgbar sind. <\/p>\n\n Einige FRAMOS D400E Kameras verf\u00fcgen \u00fcber eine Tr\u00e4gheitsmesseinheit (IMU) f\u00fcr eine verfeinerte Tiefenwahrnehmung, die Roboter durch die Integration mehrerer Sensoren mit dynamischer Hindernisvermeidung ausstattet, sowie \u00fcber einen IR-Projektor f\u00fcr den Betrieb bei Nacht, damit AGVs in Gew\u00e4chsh\u00e4usern<\/a> mit maximaler Zuverl\u00e4ssigkeit arbeiten und Aufgaben rund um die Uhr erf\u00fcllen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n Diese Kameras sorgen nicht nur f\u00fcr eine sichere Navigation, sondern erm\u00f6glichen es den Maschinen auch, wichtige landwirtschaftliche T\u00e4tigkeiten wie das Kultivieren, Pfl\u00fcgen, Pflanzen, D\u00fcngen und Ernten autonom durchzuf\u00fchren.<\/p>\n\n Traktoren, Gabelstapler oder andere autonome Maschinen, die mit Tiefentechnologie und fortschrittlichen Sensoren ausgestattet sind, k\u00f6nnen in Flotten eingesetzt werden, um Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und die Arbeit zu koordinieren, um Engp\u00e4sse oder Kollisionen zu vermeiden.<\/p>\n\n Ein gro\u00dfartiges Beispiel f\u00fcr den Einsatz von Stereo-Tiefenkameras zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist ein Projekt unseres Kunden Cyber Robotics.<\/p>\n\n Sie haben eine Flotte von Elektroschleppern f\u00fcr die Landwirtschaft<\/a> entwickelt, die komplett fahrerlos in den Gew\u00e4chsh\u00e4usern von Fernlea Flower eingesetzt werden.<\/p>\n\n Der vorhandene Fuhrpark wurde mit Stereo-Tiefenkameras nachger\u00fcstet, wodurch Geld gespart und die vorhandenen Ressourcen optimiert wurden. Das System tr\u00e4gt auch dazu bei, dass nur geeignete Produkte verarbeitet werden, indem besch\u00e4digtes oder ungeeignetes Gem\u00fcse vor der weiteren Verarbeitung oder dem Verkauf sortiert und entfernt wird. Die nachger\u00fcstete Flotte hat die Sicherheit in den Gew\u00e4chsh\u00e4usern von Fernlea Flowers erheblich verbessert und gleichzeitig die Effizienz erh\u00f6ht und die Kosten gesenkt. <\/p>\n\n Lesen Sie hier mehr .<\/a><\/p>\n\n In Verbindung mit ausgefeilten Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen 3D-Kameras dabei helfen, zwischen reifen und unreifen Produkten zu unterscheiden und Roboterarme oder andere automatisierte Ger\u00e4te in die Lage zu versetzen, Pflanzen auf der Grundlage von Gr\u00f6\u00dfe, Farbe und anderen anpassbaren Parametern selektiv zu ernten. Die genaue Positionsanpassung der Schneidmesser und die Ausrichtung der Maschinen auf der Grundlage der erkannten Ernteh\u00f6he oder r\u00e4umlicher Daten ist f\u00fcr eine optimale Ernte entscheidend.<\/p>\n\n Die Pr\u00e4zision und Geschwindigkeit der autonomen Erntemaschinen optimieren die Erntevorg\u00e4nge und erh\u00f6hen deren Effizienz bei gleichzeitiger Kostensenkung. Dank der starken Leistung bei schwachem Licht kann die Ernte rund um die Uhr durchgef\u00fchrt werden, was den Landwirten hilft, die Erntesaison mit besseren Ergebnissen zu bew\u00e4ltigen. <\/p>\n\n Neben autonomen Erntemaschinen nutzen Landwirtschaftsunternehmen die Stereotechnologie, um Verpackungsroboter zu entwickeln, die den Prozess vollst\u00e4ndig automatisieren und daf\u00fcr sorgen, dass frische Produkte schneller und in besserem Zustand an die Endverbraucher geliefert werden.<\/p>\n\n In Verbindung mit ausgefeilten Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen 3D-Kameras dabei helfen, zwischen reifen und unreifen Produkten zu unterscheiden und Roboterarme oder andere automatisierte Ger\u00e4te in die Lage zu versetzen, Pflanzen auf der Grundlage von Gr\u00f6\u00dfe, Farbe und anderen anpassbaren Parametern selektiv zu ernten. Die genaue Positionsanpassung der Schneidmesser und die Ausrichtung der Maschinen auf der Grundlage der erkannten Ernteh\u00f6he oder r\u00e4umlicher Daten ist f\u00fcr eine optimale Ernte entscheidend.<\/p>\n\n Die Pr\u00e4zision und Geschwindigkeit der autonomen Erntemaschinen optimieren die Erntevorg\u00e4nge und erh\u00f6hen deren Effizienz bei gleichzeitiger Kostensenkung. Dank der starken Leistung bei schwachem Licht kann die Ernte rund um die Uhr durchgef\u00fchrt werden, was den Landwirten hilft, die Erntesaison mit besseren Ergebnissen zu bew\u00e4ltigen. <\/p>\n\n Neben autonomen Erntemaschinen nutzen Landwirtschaftsunternehmen die Stereotechnologie, um Verpackungsroboter zu entwickeln, die den Prozess vollst\u00e4ndig automatisieren und daf\u00fcr sorgen, dass frische Produkte schneller und in besserem Zustand an die Endverbraucher geliefert werden.<\/p>\n\n Die Vielseitigkeit der Stereotiefen-Technologie bietet erschwingliche und leicht umsetzbare L\u00f6sungen, die wichtige Anwendungen der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft abdecken, von der Datenerfassung \u00fcber die Entwicklung gezielter Behandlungen bis hin zur vollst\u00e4ndig autonomen Aufgabenerf\u00fcllung.<\/p>\n\n Eine der fortschrittlichsten Stereotiefen-Technologien f\u00fcr Anwendungen in der Landwirtschaft sind Intel\u00ae RealSense\u2122 Tiefenkameras<\/p>\n\n Neben der Standard-Stereo-Vision-Technologie sind diese Kameras mit zus\u00e4tzlichen Ger\u00e4ten ausgestattet, die die Leistung bei Anwendungen in der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft erh\u00f6hen.<\/p>\n\n Die Tr\u00e4gheitsmesseinheit (IMU) verfeinert die Tiefenwahrnehmung, w\u00e4hrend die dynamische Hindernisvermeidung die Sicherheitsleistung verbessert. Die Intel RealSense Tiefenkameras<\/a> sind au\u00dferdem mit einem Global Shutter ausgestattet, der die Verzerrung des RGB-Bildes reduziert und die \u00dcbereinstimmung zwischen Tiefen- und RGB-Bild verbessert. <\/p>\n\n Zu den wichtigsten technischen Daten der Kamera geh\u00f6ren ein globaler Verschluss, IMU, PoE-Unterst\u00fctzung und ein Nah-Infrarot-Projektor f\u00fcr den Einsatz bei schlechten Lichtverh\u00e4ltnissen.<\/p>\n\n Ein Nah-Infrarot-Projektor, auch bekannt als Beleuchter, erm\u00f6glicht es der Kamera, auch bei v\u00f6lliger Dunkelheit Tiefendaten zu erfassen, wodurch sich die n\u00fctzliche Arbeitszeit des Roboters effektiv verdoppelt. Oder er kann zwei Aufgaben erf\u00fcllen – tags\u00fcber grasen und dann nachts Sicherheitsaufgaben \u00fcbernehmen, was die Rentabilit\u00e4t der Investition beschleunigt. <\/p>\n\n Ein weiteres wichtiges Merkmal der Intel \u00ae RealSense\u2122 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 erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n Diese Kameras eignen sich besonders f\u00fcr Anwendungen mit kurzer Reichweite in Innenr\u00e4umen und sind damit ideal f\u00fcr Aufgaben, die eine Nahaufnahmefunktion erfordern.<\/p>\n\n Die anspruchsvollen Bedingungen in der Landwirtschaft, wie z.B. Vibrationen, Belastung der Kamerakabel durch verschiedene Bewegungen und h\u00e4ufige Positionswechsel, erfordern eine robuste Bauweise, um die hochentwickelte Technologie vor rauen Umgebungen zu sch\u00fctzen. Die FRAMOS D400e ist eine Stereokamera, die f\u00fcr fortschrittliche r\u00e4umliche Analysen und 3D-KI-Anwendungen entwickelt wurde und Vorteile wie Tiefenwahrnehmung und r\u00e4umliches Bewusstsein bietet.<\/p>\n\n Der Kontakt mit Staub, Schmutzpartikeln, Chemikalien und Wasser kann zu Betriebsst\u00f6rungen, Verzerrungen in der Bildausgabe oder sogar zu Sch\u00e4den an der Kameraausr\u00fcstung f\u00fchren.<\/p>\n\n FRAMOS Kameras<\/a> kombinieren Intel\u00ae RealSense\u2122 Technologie mit einem industrietauglichen Geh\u00e4use und Konnektivit\u00e4t, um den Herausforderungen der Landwirtschaft gerecht zu werden.<\/p>\n\n Unsere Kameras bieten eine hohe Bildqualit\u00e4t und eine stabile \u00dcbertragung, w\u00e4hrend sie den rauen Bedingungen in Gew\u00e4chsh\u00e4usern und auf Feldern standhalten.<\/p>\n\n Wesentliche Merkmale<\/p>\n\n Die FRAMOS D400e Kameras behalten die anspruchsvollen Bildgebungsstandards bei, die mit der RealSense\u2122 Technologie verbunden sind, w\u00e4hrend sie gleichzeitig ihre Widerstandsf\u00e4higkeit gegen Staub, Strahlwasser und andere Herausforderungen in landwirtschaftlichen Umgebungen verbessern. Als Stereokamera eignet sie sich hervorragend f\u00fcr digitale Zwillingsl\u00f6sungen und Personenz\u00e4hlung in der r\u00e4umlichen Analyse und erm\u00f6glicht eine genaue Bewegungserfassung und operative Einblicke in Innen- und Au\u00dfenbereichen.<\/p>\n\n Um mehr \u00fcber die FRAMOS D400e Ruggedized-Kameras<\/a> zu erfahren, folgen Sie bitte diesem Link.<\/a><\/p>\n\n You can read more about other sensing technologies used in precision agriculture here.<\/a><\/p>\n\n Wenn Sie Fragen zur Sensortechnologie<\/a> haben oder einen zuverl\u00e4ssigen Partner f\u00fcr die Entwicklung von landwirtschaftlichen Ger\u00e4ten ben\u00f6tigen, k\u00f6nnen Sie sich gerne an uns wenden<\/a>.<\/p>\n\n\u00dcberwachung der Pflanzengesundheit<\/strong><\/h2>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/depth-camera-plants.jpg\")
<\/figure>\n\nAutonome Navigationssysteme <\/strong><\/h2>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/industrial-depth-cameras-autonomous.jpg\")
<\/figure>\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/industrial-camera-in-plowing-harvesting-cultivating.jpg\")
<\/figure>\n\nMit Tiefenkameras nachger\u00fcstete Schleppboote: Fallstudie <\/strong><\/h2>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Industrial-depth-camera-tow-togs.jpg\")
<\/figure>\n\nAutonomes Ernten <\/strong><\/h2>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/autonomous-harvesting-camera-sensor.jpg\")
<\/figure>\n\nVorteile der Intel \u00ae RealSense\u2122 Technologie f\u00fcr Precision Farming L\u00f6sungen <\/strong><\/h2>\n\n
FRAMOS D400e Stereo-Tiefenkameras: Hochentwickelte RealSense\u2122 Technologie f\u00fcr robuste Bildgebungsl\u00f6sungen in der Landwirtschaft <\/strong><\/h2>\n\n
<\/figure>\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/D400e-connectivity.jpg\")
<\/figure>\n\n\n