Разговор са комшијом о високим трошковима и отпаду који је укључен у прскање пристаништа корова на травњацима, подстакао је младог инжењера да дизајнира и изгради тачкасту прскалицу за идентификацију и лечење овог погубног корова.
Цолин Таилор из Таилор Тецхнологиес, са седиштем у Ланарку, Шкотска, развила је систем у своје време користећи сву своју личну уштеђевину, без икаквих спољних улагања. Назван РУМЕКС систем, користи комбинацију камера за рачунарски вид, софтвер за вештачку интелигенцију и појединачну контролу млазница.
Спот прскање ради уштеде хербицида и новца
„Тешкоћа у третирању пристаништа, објаснио је мој комшија, је што је селективни хербицид скуп и мора да покрије цело поље да би третирао изоловани коров. Спреј такође може зауставити раст траве “, објашњава Цолин Таилор. „Већ сам био заинтересован за аутономна возила и направио сам сопствени дрон као и пољопривредног робота. Одмах сам схватио да се прскањем на лицу места, третирањем појединачних корова уштеде хербициди и новац, као и повећавају приноси траве. “
Цолин је почео да развија систем 2017. године, док је студирао за свој истраживачки пројекат за пољопривредну технологију на Краљевском пољопривредном колеџу. У то време, рачунарски вид и вештачка интелигенција (АИ), технологије у средишту система, постајале су све раширеније и једноставније за примену у другим апликацијама.
„Видео сам да бисмо могли да искористимо технологију која се посебно користи за препознавање лица и аутомобиле који се самостално возе, и да је преусмеримо у откривање корова“, каже Цолин. „Комбиновање овог са електронским управљањем прскалицом значило би да можемо аутоматски уочити коров, само да активирамо прскалицу када је коров тамо.“
Препознајте коров у усеву који расте
Иако тачкасто прскање више није потпуно ново, његова технологија се још увек бори са изазовом препознавања „зелено на зелено“, које је потребно за идентификацију корова у растућем усеву. „Са пристаништима, који су велики широколисни коров, то није такав проблем. Знатно их је лакше уочити на пољу траве, у поређењу са тражењем црне траве у пшеници “, објашњава Цолин.
Софтвер нам је био потребан да бисмо могли да препознамо докове; а то је подразумевало обуку на 20,000 XNUMX различитих слика пристаништа и траве
Његов систем за рачунарски вид сваке секунде прави до 30 слика које анализира софтвер АИ - у основи се види да ли види коров или не коров. „Софтвер нам је био потребан да бисмо могли да препознамо докове; а то је подразумевало обуку на 20,000 XNUMX различитих слика пристаништа и траве. То је укључивало пуно различитих погледа, фазе раста и у различитим ситуацијама, тако да увек може уочити коров “, објашњава он.
Прскалица Харди ширине 12м, 600 литара
Његов прототип уграђен је у распршивач Харди ширине 12м, 600 литара, за који је развио сопствени електронски систем управљања за појединачну контролу млазница помоћу соленоида. Одговара му Хипро Е80-30 млазнице, јер са 80 ° за њихово наношење пуне дозе није потребно преклапање. Са тренутним системом вида од 30 кадрова у секунди, омогућава прскалици да ради угодно брзином од око 8 км / сат, уочавајући и третирајући пристаништа на терену.
„Ценим да је то отприлике половина брзине од уобичајене прскалице, али доноси огромне уштеде. Уобичајени третман, укључујући хемикалије и примену, коштаће око 70 £ / ха. Али ако погледате травнато поље, докови ће чинити само 10% до 20% покривача тла “, објашњава он.
Огромна уштеда од употребе мање хемикалија
То резултира огромним уштедама од употребе мање хемикалија - обично до 75% до 85% трошкова. Такође, зато што се приноси траве повећавају, јер се не прскају и немају коров који би се такмичио против ње. Штавише, детелина, која је посебно осетљива на хербициде, не убија се и зато јој није потребно поновно сејање.
Пробне верзије
Сада, у каснијим фазама прототипа, Цолин спроводи теренска испитивања, дорађује систем и настоји да развије више „зеленог на зеленом“ АИ софтвера за друге апликације. Такође истражује рад са постојећим произвођачима и индустријским партнерима.