Cómo utilizar la visión por máquina para la inspección de malas hierbas
Max Reijngoudt
Cuando se trata de la inspección de malas hierbas y la aplicación dirigida de pesticidas, es importante implementar un sistema de visión de alta calidad, fundamental para detectar plantas o malas hierbas dañinas que pueden afectar la producción de cultivos. Entendemos que puede ser difícil determinar la configuración de visión por máquina y el software adecuados para promover el estándar óptimo y lograr la mejor producción de cultivos, entre otros beneficios. Nuestros productos de visión por máquina y precios están disponibles y son fácilmente accesibles para proporcionar acceso directo a la información sobre este sistema de visión para inspección de malas hierbas / aplicación de pesticidas.
En esta aplicación, el cliente que consultó sobre su aplicación de pesticidas necesitaba capturar sus cultivos y el área circundante con una cámara que tuviera suficientes fotogramas por segundo (FPS) y megapíxeles (MP). Las cámaras se fijaron a una viga larga (brazo) que luego se acopló al tractor que recorrería los campos. Con un mayor FPS, este cliente
será capaz de detectar malas hierbas pequeñas o grandes que crecen en los diferentes tipos de cultivos. Con esta información, el cliente podrá activar su sistema para rociar pesticida sobre las malas hierbas que están afectando el crecimiento de sus cultivos.
Selección de cámara para la detección de malas hierbas
Para un sistema de visión artificial montado en un tractor utilizado para la detección de malas hierbas y la pulverización selectiva de pesticidas, la cámara debe cumplir varios requisitos clave:
- Alta frecuencia de imagen (FPS)
El tractor se desplaza de forma continua, por lo que la cámara necesita suficientes imágenes por segundo para captar las malas hierbas de manera fiable a la velocidad de conducción. - Resolución suficiente (megapíxeles)
Una mayor resolución ayuda a detectar tanto malas hierbas pequeñas como grandes, especialmente cuando la cámara cubre una amplia zona de cultivos. - Imágenes en color
A menudo se requiere una cámara en color para distinguir con mayor claridad las malas hierbas de los cultivos, especialmente en escenas exteriores complejas. - Global shutter sensor
Dado que el tractor y el soporte de la cámara están en movimiento constante, un obturador global es importante para evitar la distorsión por movimiento. Los sensores con obturador global capturan toda la imagen a la vez, lo que ayuda a mantener imágenes nítidas durante el movimiento y la vibración. - Conexión fiable a larga distancia
Los sistemas montados en tractores suelen tener la cámara instalada en un brazo o viga larga. Cuando la distancia entre la cámara y el PC es de varios metros, GigE suele ser más adecuado que USB3.0, ya que permite tendidos de cable más largos y una instalación más robusta. - Cableado simplificado (alimentación + datos)
En configuraciones móviles, utilizar un solo cable para alimentación y datos ayuda a reducir la complejidad y mejorar la fiabilidad.
- Nuestra recomendación para esta aplicación fue la cámara en color GigE de 3MP MER2-302-37GC-P, ya que admite longitudes de cable extensas, permite la instalación con un solo cable y proporciona la resolución, frecuencia de imagen y rendimiento de obturador global necesarios para la detección de malas hierbas en un tractor en movimiento.
Technical Specifications
| Interface | GigE Vision |
| Resolution | 2048x1536 |
| Shutter type | Global Shutter |
| Color/Monochrome | Color |
| Frame rate (fps) | 37 |
Selección de objetivo para la inspección de malezas
After confirming the required resolution, the next step was selecting the correct lens for the application. Lens selection is mainly based on the required field of view (FOV), the sensor format, and the working distance. For this, we used our Online Lens Calculator.
In this setup, the camera uses a 1/1.8” sensor, and the customer’s target coverage area required a field of view of approximately 1050 × 880 mm.
Based on the customer requirements and the lens calculation, the key outcomes were:
- Sensor format: 1/1.8”
- Target field of view (FOV): 1050 × 880 mm
- Required focal length: 6 mm
- Calculated final FOV: ~1029 × 772 mm
After reviewing the final field of view with the customer, it was confirmed to be more than sufficient for the application. If needed, the system can also use a Region of Interest (ROI) to fine-tune the exact field of view, for example to match a 1000 mm horizontal FOV (HFOV) more precisely.
- Our recommendation for this setup was the VA-LCM-5MP-06MM-F1.4-015 (6 mm C-mount lens), which provides a suitable match for this sensor format and application.
Technical Specifications
| Resolution (megapixel) | 5 |
| Image format / circle | 2/3" |
| Focal length (mm) | 6 |
| Mount | C |
Tarjeta de adquisición de imágenes para inspección de malezas
Debido a que cada brazo del tractor contendrá alrededor de 10 cámaras, el sistema también necesita hardware suficiente para gestionar la transmisión estable de datos desde varias cámaras GigE al mismo tiempo. En configuraciones de visión artificial con múltiples cámaras, esto se resuelve habitualmente utilizando capturadores de imágenes o tarjetas de interfaz GigE de varios puertos, que proporcionan varias conexiones Ethernet independientes dentro del PC.
Este enfoque es especialmente útil porque permite:
- Transmisión estable de varias cámaras (menor riesgo de pérdida de fotogramas)
- Conexiones independientes de cámaras (cada cámara tiene su propio puerto y ancho de banda)
- Cableado más sencillo con PoE (alimentación y datos a través de un solo cable Ethernet)
PoE es especialmente útil para brazos largos de tractores y equipos en movimiento, ya que reduce la cantidad de cables y mejora la fiabilidad de la instalación.
Para determinar la resolución de cámara necesaria, el cliente proporcionó el detalle mínimo que debía detectarse. Utilizando la recomendación habitual de 3 píxeles por la característica más pequeña, se estimó que el tamaño mínimo de imagen requerido era de al menos 2000 × 1000 píxeles. Esto garantiza que las malas hierbas pequeñas puedan seguir detectándose con suficiente detalle de píxeles para una identificación constante.
- Nuestra recomendación para esta configuración fue la cámara GigE de 3 MP MER2-302-37GC-P (2048 × 1536), ya que cumple con la resolución requerida y se integra perfectamente en un sistema multi-cámara GigE + PoE.
Protección para su configuración de visión por máquina
El cliente también necesitaba una carcasa para cámara de visión artificial para asegurarse de que no entrara polvo ni humedad en la cámara y el objetivo. Estas carcasas para cámara de visión artificial cuentan con clasificación IP67
para garantizar que su cámara de visión artificial permanezca protegida.
Varias cámaras de Visión Artificial en un tractor
En esta aplicación, el cliente requería una configuración de 20 cámaras, con 10 cámaras montadas en cada brazo del tractor. Todas las cámaras eran del mismo modelo descrito anteriormente en este artículo, y se utilizó el mismo tipo de objetivo en todo el sistema para garantizar una calidad de imagen uniforme.
El uso de múltiples cámaras proporciona una cobertura total de los cultivos y del área circundante, lo que permite una detección fiable de malas hierbas en un amplio campo de visión. Los datos de imagen se utilizan posteriormente para activar la pulverización selectiva de pesticidas sobre las malas hierbas durante la operación.
Debido a la distancia entre las cámaras y la unidad de procesamiento, cada cámara requería un cable Ethernet 10GigE de 10 metros para garantizar una transmisión de datos estable en un sistema multicámara.
Iluminación de visión por máquina para la inspección de malezas
Para esta aplicación en particular, ya había iluminación disponible en los brazos del tractor, así como en el propio tractor, lo que resultó en una iluminación suficiente para su solución. Si su aplicación se encuentra en un escenario de baja iluminación, puede ser necesario otro iluminado para visión por máquina, en cuyo caso puede ponerse en contacto con nosotros al final de la página utilizando nuestro formulario de soporte al cliente.
Software de procesamiento de imágenes para detectar malas hierbas
En algunos casos, nuestras cámaras, lentes y soluciones de iluminación no son suficientes para un sistema de visión. Nuestras cámaras son compatibles con GenIcam, lo que significa que pueden utilizarse con una variedad de software de terceros, incluyendo MvTec Halcon, NI Labview, Cognex Vision Pro, Matlab, OpenCV y software para Arm Boards. Para la primera programación, nuestro SDK gratuito puede utilizarse para adquirir imágenes y configurar los parámetros de la cámara. El kit de desarrollo de software es compatible con PC regulares e industriales y plataformas ARM, incluyendo la serie NVIDIA TX y Raspberry Pi. Los sistemas operativos compatibles incluyen Windows, Linux y Android.
Por ejemplo, los clientes han diseñado su propio paquete de software que funcionó con nuestro SDK. Para su aplicación única, puede que necesite utilizar uno de nuestros paquetes de software de Visión por computadora.
Soporte para el sistema de visión de detección de malas hierbas
La visión por máquina ofrece una solución potente y precisa para la inspección de malezas y la aplicación dirigida de pesticidas. Al implementar un sistema de cámara con altas velocidades de fotogramas y la resolución adecuada, los agricultores pueden lograr mejoras significativas en el rendimiento de los cultivos y la gestión de recursos. Al combinar los componentes de visión por máquina mencionados en este artículo, los agricultores pueden obtener una herramienta valiosa para optimizar el control de malezas y maximizar la salud de los cultivos.
¿Le gustaría recibir asistencia de uno de nuestros especialistas en visión por máquina para construir su propio sistema de visión para detección de malezas/aplicación de pesticidas? No dude en ponerse en contacto utilizando el formulario a continuación y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.
