Como utilizar machine vision para inspeção de ervas daninhas
Max Reijngoudt
Quando se trata de inspeção de ervas daninhas e aplicação direcionada de pesticidas, é importante implementar um sistema de visão de alta qualidade, fundamental para detetar plantas/ervas daninhas nocivas que podem afetar a produção de culturas. Compreendemos que pode ser difícil determinar a configuração correta de machine vision e o software necessário para promover o melhor padrão e alcançar uma produção ótima de culturas, entre outros benefícios. Os nossos produtos de machine vision e respetivos preços estão disponíveis e facilmente acessíveis, proporcionando acesso direto à informação sobre este sistema de visão para inspeção de ervas daninhas / aplicação de pesticidas.
Nesta aplicação, o cliente que nos contactou sobre a sua aplicação de pesticidas precisava de captar as suas culturas e a área envolvente com uma câmera que tivesse fotogramas por segundo (FPS) e megapixels (MP) suficientes. As câmeras foram fixadas a uma longa viga (braço), que por sua vez foi acoplada ao trator que percorria os campos. Com um FPS mais elevado, este cliente
será capaz de detetar ervas daninhas pequenas ou grandes a crescer nos diferentes tipos de culturas. Com esta informação, o cliente poderá então acionar o seu sistema para pulverizar pesticida sobre as ervas daninhas que estão a afetar o crescimento das suas culturas.
Seleção de Câmera para Deteção de Ervas Daninhas
Para um sistema de machine vision montado num trator utilizado para deteção de ervas daninhas e pulverização direcionada de pesticidas, a câmera deve cumprir vários requisitos essenciais:
- Elevado frame rate (FPS)
O trator está em movimento contínuo, por isso a câmera necessita de captar frames por segundo suficientes para detetar as ervas daninhas de forma fiável à velocidade de deslocação. - Resolução suficiente (megapíxeis)
Uma resolução mais elevada ajuda a detetar tanto ervas pequenas como grandes, especialmente quando a câmera cobre uma área ampla de culturas. - Imagem a cores
Uma câmera a cores é frequentemente necessária para distinguir mais claramente as ervas daninhas das culturas, sobretudo em cenários exteriores complexos. - Global shutter sensor
Como o trator e o suporte da câmera estão constantemente em movimento, o global shutter é importante para evitar distorções de movimento. Os sensores global shutter captam toda a imagem de uma só vez, ajudando a manter imagens nítidas durante o movimento e a vibração. - Ligação fiável a longa distância
Os sistemas montados em tratores têm frequentemente a câmera instalada num braço ou viga longa. Quando a distância entre a câmera e o PC atinge vários metros, o GigE é geralmente mais adequado do que o USB3.0, pois permite cabos mais longos e uma instalação mais robusta. - Cabeamento simplificado (energia + dados)
Em configurações móveis, utilizar um único cabo para energia e dados ajuda a reduzir a complexidade e a melhorar a fiabilidade.
- A nossa recomendação para esta aplicação foi a câmera de cor GigE de 3MP MER2-302-37GC-P, pois suporta grandes comprimentos de cabo, permite instalação com cabo único e oferece a resolução, frame rate e desempenho de global shutter necessários para a deteção de ervas daninhas num trator em movimento.
Technical Specifications
| Interface | GigE Vision |
| Resolution | 2048x1536 |
| Shutter type | Global Shutter |
| Color/Monochrome | Color |
| Frame rate (fps) | 37 |
Seleção de lente para inspeção de infestantes
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 |
Placa de aquisição de imagens para inspeção de ervas daninhas
Como cada braço do trator irá conter cerca de 10 câmeras, o sistema também necessita de hardware suficiente para garantir uma transmissão de dados estável a partir de várias câmeras GigE em simultâneo. Em configurações de machine vision com múltiplas câmeras, isto é normalmente resolvido através de placas de aquisição de imagens (frame grabbers) ou placas de interface GigE com múltiplas portas, que fornecem várias ligações Ethernet independentes dentro do PC.
Esta abordagem é especialmente útil porque permite:
- Transmissão estável de múltiplas câmeras (menor risco de perda de imagens)
- Ligações independentes de câmeras (cada câmera tem a sua própria porta e bandwidth)
- Cabeamento mais simples com PoE (energia e dados num só cabo Ethernet)
O PoE é particularmente útil para braços de trator longos e equipamentos em movimento, pois reduz o número de cabos e melhora a fiabilidade da instalação.
Para determinar a resolução de câmera necessária, o cliente forneceu o detalhe mínimo que precisava de ser detetado. Utilizando a orientação comum de 3 píxeis por menor característica, o tamanho mínimo de imagem necessário foi estimado em pelo menos 2000 × 1000 píxeis. Isto garante que ervas daninhas pequenas possam ainda ser detetadas com detalhe de píxeis suficiente para uma identificação consistente.
- A nossa recomendação para esta configuração foi a câmera GigE de 3MP MER2-302-37GC-P (2048 × 1536), pois cumpre a resolução exigida e integra-se bem num sistema multi-câmera GigE + PoE.
Proteção para a sua configuração de machine vision
O cliente também necessitava de uma caixa de proteção para câmera de machine vision, para garantir que não entrasse pó ou humidade na câmera e na lente. Estas caixas de proteção para câmeras de machine vision têm classificação IP67
para assegurar que a sua câmera de machine vision permaneça protegida.
Várias câmaras industriais instaladas num trator
Nesta aplicação, o cliente necessitava de uma configuração com 20 câmeras, com 10 câmeras montadas em cada braço do trator. Todas as câmeras eram do mesmo modelo descrito anteriormente neste artigo, e foi utilizado o mesmo tipo de lente em todo o sistema para garantir uma qualidade de imagem consistente.
A utilização de várias câmeras proporciona uma cobertura total das culturas e da área envolvente, o que oferece suporte à deteção fiável de ervas daninhas num amplo campo de visão. Os dados de imagem são então utilizados para acionar a pulverização direcionada de pesticidas sobre as ervas daninhas durante a operação.
Devido à distância entre as câmeras e a unidade de processamento, cada câmera necessitou de um cabo Ethernet 10GigE de 10 metros para garantir uma transmissão de dados estável num sistema com várias câmeras.
Iluminação de Machine vision para inspeção de ervas daninhas
Para esta aplicação específica, já existia iluminação disponível nos braços do trator, bem como no próprio trator, o que resultou em iluminação suficiente para a sua solução. Se a sua aplicação estiver num cenário de pouca luz, poderá ser necessário outro machine vision lighting , podendo entrar em contacto connosco no final da página através do nosso formulário de suporte ao cliente.
Software de processamento de imagem para detetar ervas daninhas
Em alguns casos, as nossas câmeras, objetivas e soluções de iluminação não são suficientes para um sistema de visão. As nossas câmeras são compatíveis com GenIcam, o que significa que podem ser utilizadas com uma variedade de software de terceiros, incluindo MvTec Halcon, NI Labview, Cognex Vision Pro, Matlab, OpenCV e software para Arm Boards. Para a primeira programação, o nosso SDK gratuito pode ser utilizado para adquirir imagens e definir os parâmetros da câmera. O kit de desenvolvimento de software é compatível com PCs regulares e industriais e plataformas ARM, incluindo a série NVIDIA TX e Raspberry Pi. Os sistemas operativos suportados incluem Windows, Linux e Android.
Por exemplo, os clientes desenvolveram o seu próprio pacote de software que funcionou com o nosso SDK. Para a sua aplicação única, poderá necessitar de utilizar um dos nossos pacotes de software de computer vision.
Suporte para sistema de visão de deteção de ervas daninhas
Machine vision oferece uma solução poderosa e precisa para inspeção de ervas daninhas e aplicação direcionada de pesticidas. Ao implementar um sistema de câmera com altas taxas de frames e resolução adequada, os agricultores podem alcançar melhorias significativas no rendimento das culturas e na gestão de recursos. Ao combinar os componentes de machine vision mencionados neste artigo, os agricultores podem obter uma ferramenta valiosa para otimizar o controlo de ervas daninhas e maximizar a saúde das culturas.
Gostaria de receber assistência de um dos nossos especialistas em machine vision para construir o seu próprio sistema de visão para deteção de ervas daninhas/aplicação de pesticidas? Não hesite em contactar-nos através do formulário abaixo e entraremos em contacto consigo o mais rapidamente possível.
