Робот для измерения угла наклона кукурузных листьев полезнее, чем вы думаете

Больше интересного -> 9111.ru/id-news_tech

Робот для измерения углов наклона листьев стеблей кукурузы может показаться смехотворно нишевым изобретением, но это устройство потенциально может принести большую пользу фермерам. Как подробно описано в статье, недавно опубликованной в Journal of Field Robotics, исследователи из Университета Айовы и Университета штата Северная Каролина разработали автономное колесное устройство, достаточно узкое для перемещения между рядами кукурузы, расположенными на стандартном расстоянии 30 дюймов друг от друга. Когда робот пересекает поле, его четыре яруса двойных камер делают массив фотографий, позволяющих получить стереоскопическое изображение для 3D-моделирования растений с помощью отдельной программы.

Когда речь идет о кукурузе, изгибы и углы имеют большое значение для листьев. По отношению к самому стеблю, листья кукурузы в идеале должны наклоняться вверх в верхней части, а по мере продвижения вниз они будут изгибаться более горизонтально, обеспечивая оптимальный сбор солнечного света для фотосинтеза. К сожалению, измерение этого атрибута - важного для оптимизации будущих поколений урожая - является кропотливой и медленной работой для фермеров, которые часто прибегают к ручным измерениям с помощью простых транспортиров.

Введите на поле AngleNet, название, данное роботизированной программной системе, состоящей из двух частей.

Исследователи также обнаружили, что AngleNet измеряет углы наклона листьев стебля кукурузы в пределах 5 градусов от углов, измеренных вручную, или "вполне в пределах допустимой погрешности для целей селекции растений", - сказал Сян.

На первый взгляд может показаться, что это не так, но в сельскохозяйственной отрасли часто применяются чрезвычайно передовые технологии автоматизации, хотя и не без собственных противоречий и проблем. Однако в будущем исследователи надеются оптимизировать алгоритмы AngleNet для еще более точных измерений, а также работать вместе с другими учеными, изучающими сельскохозяйственные культуры, над использованием этой технологии. Развертывая систему в реальном мире, команда также надеется ускорить исследования в области селекции растений, чтобы в конечном итоге повысить будущую урожайность фермеров.