تطویر روبوت زراعى للابحار الذاتى الحرکة اعتمادا على الرؤیة الالیة

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 أستاذ الهندسة الزراعیة - کلیة الزراعة - جامعة کفرالشیخ - مصر.

2 مدرس الهندسة الزراعیة - کلیة الزراعة - جامعة کفرالشیخ - مصر.

3 رئیس بحوث - معهد بحوث الهندسة الزراعیة - مرکز البحوث الزراعیة بالدقی - الجیزة - مصر.

4 مهندس- معهد بحوث وقایة النباتات - مرکز البحوث الزراعیة بالدقی - الجیزة - مصر.

المستخلص

تم تطویر واختبار روبوت زراعى یعمل بنظام الرؤیة الألیة للتوجیة ذاتى الحرکة بین صفوف النباتات. تمت عملیة التصنیع والاختبارات بقسم الهندسة الزراعیة – کلیة الزراعة – جامعة کفرالشیخ. لقیاس الأداء لنظام توجیة الروبوت من أجل الابحار الذاتى بین صفوف النباتات، اجریت الاختبارات على خمسة أوضاع مختلفة لتوجیه الروبوت (الطریق المستقیم، الخط المنحنى ، الوضع الموجى ، الخط المتقطع، وللطرق التی تحتوى على زاویة). تم دراسة تاثیر دقة الکامیرا (أربع قیم مختلفة: 1080x1920، 1944x2592 2736x3684، 3240x4320 بکسل) وارتفاعها (500، 700، 1000 مم) على وقت معالجة الصورة والعوامل المؤثرة على زمن طیران قطیرات الرش، بالاضافة الی تأثیر دورة الخدمة للإشارة الرقمیة والترددات على بعض خصائص الاداء للروبوت الزراعى وکذلک دراسة تأثیر ضغط الرش واقطار فوهات الرش على معدل تدفق الرش.
اوضحت النتائج ان نظام الابحار ذاتى الحرکة على طول الخط یشیر الى کفائة الرؤیة الالیة فى تحدید مواقع الصفوف، حیث انه فى کل وضع کان نظام الرؤیة الالیة قادر على تمییز الطریق وتتبعة. بالنسبة لوضع الطریق المستقیم، أوضحت النتائج ان اقصى خطأ جانبى للتحکم الذاتى کان 84.75 مم ومتوسط الخطأ الجانبى کان 2.75 مم والانحراف المعیارى 45.56 مم بینما للتحکم البشرى للآلة کان 85، 32.7، 34.7 مم على التوالى، کذلک کانت الأفضلیة لنظام الابحار ذاتى للحرکة عن التحکم البشرى للآلة على طول الخط بالنسبة لوضع الخط المنحنى ووضع الموجى والخط المتقطع وللطرق التی تحتوى على زاویة. أوضحت البیانات ایضاً ان اعلى قیم للوقت المستغرق سجل فى معالجة الصورة تحت دقة کامیرا 3240x4320 بکسل وعند ارتفاع 1000 مم وکانت قیمته 2.163 ثانیة. بینما افضل زمن مستغرق لمعالجة الصورة سجل عند اقل قیم لدقة الکامیرا عند ارتفاع 500 مم. کما أشارت النتائج الى وجود علاقة طردیة بین زمن طیران قطیرات الرش الى سطح النبات مع ارتفاع الرش. ولقد أوضحت النتائج انه بزیادة دورة الخدمة للاشارة الرقمیة من 10 الی 100 % تزداد قیم الجهد المحسوب والمقاس وسرعة الروبوت بالکم /الساعة. أوضحت النتائج أیضاً انه بزیادة ضغط الرش واقطار فوهات الرش یزداد متوسط معدل التدفق تحت الدراسة. کما ان أعلى قیم متحصل علیها لسرعة الروبوت 7.10 کم/س کانت عند دقة کامیرا 1080x1920 بکسل عند ارتفاع کامیرا 700 مم ومسافة بین فوهة الرش الکامیرا 1000 مم. واقل سرعة کانت 0.40 کم/س عند دقة کامیرا 3240x4320 بکسل عند ارتفاع کامیرا 1000 مم ومسافة بین فوهة الرش الکامیرا 250 مم .

ASAE Standard (1998). Calibration and Distribution Pattern Testing of Agriculture Arial Application Equipment. Ag. Eng., yearbook: pp.244-247.
Astrand B. and A. J.  Baerveldt (2005). A vision based row-following system for agricultural machinery.  Mechatronics, 15(2): 251-269.
Ayala, M.; C. Soria and R. Carelli (2008). Visual servo control of a mobile robot in agriculture environments, Mechanics Based Design of Structures and Machines, 36: 392-410.
Barawid Jr, O.; A. Mizushima; K. Ishii and N. Noguchi (2007). Development of an autonomous navigation system using a two-dimensional laser scanner in an orchard application, Biosystems Engineering, 96: 139-149.
Blackmore, B. S.; H. Griepentrog; S. Fountas and T. Gemtos (2007). A Specification for an autonomous crop production mechanization system. Agric Eng Int: CIGR Ejournal; 9:6–32.
Blasco, J.; N. Aleixos; J. M. Roger; G. Rabatel and E. Molto (2002). Robotic weed control using machine vision. Biosystems Engineering, 83(2), 149–157.
Cho, S. I.; D. S. Lee and J. Y. Jeong (2002). Weed-plant discrimination by machine vision and artificial neural network. Biosystems Eng 82(3): 275-280.
Forsyth, D. A. and J. Ponce (2003). Computer Vision- A modern approach. Prentice-Hall, New Jersey.
Gao, F.; Y. Xun; J. Wu; G. Bao and Y. Tan (2010). Navigation line detection based on robotic vision in natural vegetation-embraced environment, 2010 3rd International Congress on Image and Signal Processing (CISP) p. 2596-2600.
Hamner, B.; S. Singh and M. Bergerman (2010). Improving orchard efficiency with autonomous utility vehicles, 2010 ASABE Annual International Meeting, Pittsburgh, PA, Paper Number 1009415.
Hloben, P. (2007). Study on the response time of direct injection systems for variable rate application of herbicides. Ph. D. Thesis. Bonn University, Germany.
Ji, R. and L. Qi (2011). Crop-row detection algorithm based on random Hough transformation. Mathematical and Computer Modelling, 54, 1016–1020.
Kiani, S. and A. Jafari (2012). Crop Detection and Positioning in the Field Using Discriminant Analysis and Neural Networks Based on Shape Features, J. Agr. Sci. Tech. Vol. 14: 755-765
Lee, W. S. (1998). Robotic weed control system for tomatoes. Ph.D. thesis, University of California, USA.
Meyer, G. E. and J. C. Neto. (2008). Verification of color vegetation indices for automated crop imaging applications. Computer and electronics in agriculture 63(2): 282-293.
Patel, K. B.; M. B. Zalte and S. R. Panchal (2013). A Review: Machine vision and its Applications. Journal of Electronics and Communication Engineering (IOSR-JECE), Vol. 7 (5): 72-77.
Sick ivp (2006). Machine vision introduction. Version 2.2 https://www.sick.com/medias/Machine-Vision-Introduction2-2-web.pdf.
Spencer, S. R. (2004). Development of an Autonomous Vehicle for use in Agriculture. M. Sc. Thesis, Biological engineering Department. The Graduate Faculty of North Carolina State University.
Subramanian, V. (2005). Autonomous vehicle guidance using machine vision and laser radar for agricultural applications. M. Sc. Thesis. Agricultural and Biological Engineering Department. University of Florida, U.S.A.
Torres-Sospedra, J. and P. Nebot (2011). A new approach to visual-based sensory system for navigation into orange groves, Sensors, 11: 4086-4103.
Xue, J.; L. Zhang and T. E. Grift (2012). Variable field-of-view machine vision based row guidance of an agricultural robot. Computers and Electronics in Agriculture, 84: 85–91.