نموذج أولى لرش المبیدات باستخدام تقنیة الرؤیة

خیری, محمد فاید عبد الفتاح; زعلوک, أشرف کامل قطب; رسمى, أحمد سلیم; عثمان, یاسر کمال

doi:10.21608/mjae.2020.103153

نموذج أولى لرش المبیدات باستخدام تقنیة الرؤیة

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

¹ أستاذ القوى والآلات الزراعیة - قسم هندسة الآلات والقوى الزراعیة - کلیة الهندسة الزراعیة - جامعة الأزهر بالقاهرة - مصر.

² أستاذ بقسم هندسة الآلات والقوى الزراعیة ووکیل کلیة الهندسة الزراعیة - جامعة الأزهر بالقاهرة - مصر.

³ أستاذ مساعد متفرغ - قسم هندسة الآلات والقوى الزراعیة - کلیة الهندسة الزراعیة - جامعة الأزهر بالقاهرة - مصر.

⁴ مدرس مساعد - قسم هندسة الآلات والقوى الزراعیة - کلیة الهندسة الزراعیة - جامعة الأزهر بالقاهرة - مصر.

10.21608/mjae.2020.103153

المستخلص

تستخدم آلات الرش التقلیدیة فی رش المحاصیل البستانیة لکامل وحدة المساحة بما فی ذلک المسافات البینیة للأشجار مما یتسبب فی إهدار کمیات کبیرة من المبیدات وحدوث تلوث للتربة والمیاه الجوفیة. وللتغلب على هذه المشکلة تم تصنیع نموذج أولى لرش المبیدات باستخدام تقنیة الرؤیة الآلیة. وقد تم إجراء التجارب الأولیة فی معامل کلیة الهندسة الزراعیة – جامعة الأزهر بالقاهرة لدراسة وتحلیل الصور لأشجار البرتقال لإیجاد قیم RGB وکذلک تقدیر زمن الاستجابة للمکونات الإلیکترونیة وحساب تصرف البشابیر المختلفة. ولتحدید مستویات الألوان المستخدمة فی التجربة وإدراجها فی برنامج الآلة، تم التقاط صور للأشجار کل ساعة على مسافات 1 ، 3 و 5 م خلال فترة الصباح من الساعة 5 إلى 10 صباحاً وکذلک فی الفترة من 3 إلى 6 مساءاً. کما تم إجراء التجارب الحقلیة لحساب نسبة الوفر فی کمیة المبید وکثافة الرش. تم التجربة عند أربع سرعات تقدم (0.27 ، 0.55 ، 0.85 و 1.12 م / ث) وأربعة أنواع من البشابیر وأربعة ضغوط رش (250 ، 300 ، 350 و 400 کیلو باسکال). کما تم ترکیب الکامیرا على مسافات 0.74 ، 1.5 ، 2.33 و 3.07 م للتغلب على زمن استجابة المکونات الإلکترونیة لسرعات التقدم 0.27 و 0.55 و 0.85 و 1.12 م/ث على الترتیب. وقد أظهرت النتائج أن أعلى نسبة التوفیر المثلى للمبیدات المستهلکة التی تم توفیرها عند استخدام تقنیة الرؤیة کانت 57,57٪ عند نوع البشبورى N₄ ، وضغط 400 کیلو باسکال وسرعة أمامیة تبلغ 0.27 م / ث.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية

هندسة القوى والآلات الزراعیة

المراجع

Brosnan, T., & Sun, D. W. (2004). Improving quality inspection of food products by computer vision - a review. Journal of food engineering, 61(1), 3-16.‏

Brown, D. L., Giles, D. K., Oliver, M. N., & Klassen, P. (2008). Targeted spray technology to reduce pesticide in runoff from dormant orchards. Crop Protection, 27(3-5), 545-552.

FAO (Food and Agricultural Organization) (2016). Pesticides Use http://www.fao.org/faostat/en/#data/RP.

Ismail A. M., H. Rashad, Z. Imara and A. E. Rezk. (2015) development of an autonomous navigation agricultural robotic platform based on machine vision. Misr J. Ag. Eng., 32 (4): 1421 – 1450.

Merritt, S. J., G. E. Meyer, K. Von Bargen, and D. A. Mortensen. (1994). Reflectance sensor and control system for spot spraying. ASAE Paper No. 941057. St. Joseph, Mich.: ASAE.

Oerke, E. C. (2006). Crop losses to pests. The Journal of Agricultural Science, 144(1): 31-43.

https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjng7Si1sHeAhUJDOwKHS0xCmwQFjABegQIAxAC&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.657.5813%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&usg=AOvVaw38tFZ9wAcNUlF7jdvdEOcO

Padmavathi, K., and K. Thangadurai (2016). Implementation of RGB and grayscale images in plant leaves disease detection–comparative study. Indian Journal of Science and Technology, 9(6).