A Rapidly Deployable Classification System using Visual Data for the Application of Precision Weed Management

In this work we demonstrate a rapidly deployable weed classification system that uses visual data to enable autonomous precision weeding without making prior assumptions about which weed species are present in a given field. Previous work in this area relies on having prior knowledge of the weed species present in the field. This assumption cannot always hold true for every field, and thus limits the use of weed classification systems based on this assumption. In this work, we obviate this assumption and introduce a rapidly deployable approach able to operate on any field without any weed species assumptions prior to deployment. We present a three stage pipeline for the implementation of our weed classification system consisting of initial field surveillance, offline processing and selective labelling, and automated precision weeding. The key characteristic of our approach is the combination of plant clustering and selective labelling which is what enables our system to operate without prior weed species knowledge. Testing using field data we are able to label 12.3 times fewer images than traditional full labelling whilst reducing classification accuracy by only 14%.Comment: 36 pages, 14 figures, published Computers and Electronics in Agriculture Vol. 14

Автономний сільськогосподарський робот для знищення бур’янів FLIBot 2.0

Досліджене питання використання автономної сільськогосподарської роботизованої техніки, зокрема для ефективної боротьби з бур'янами. Як наслідок розроблено концепцію системи та автономного сільськогосподарського робота для знищення бур'янів FLІBot 2.0, який складається з автономної платформи, системи моніторингу і розпізнавання бур'янів, системи керування пристроями обприскування й випалювання бур'янів, що в сукупності дозволяють використовувати в сучасному сільському господарстві, побудованому на основі технологій Farming 4.0. Для встановлення модулів системи “моніторингу-розпізнаваннянаведення” та обприскування/випалювання розроблені складові модулів та платформа, на якій може бути розміщена дана система. Створено алгоритми керування складовими та їх взаємодії, управління модулями робота-трактора, зокрема системи “моніторинг - розпізнавання - наведення” та обприскування або випалювання. Розроблено та виготовлено прототип платформи придатної для проведення досліджень з фізичною моделлю та роз’яснення алгоритму наведення на ціль та здійснення обприскування в різних умовах.The issue of using autonomous agricultural robotic equipment, in particular for effective weed control, has been studied. As a result, the concept of FLIBot 2.0 weed control system and autonomous agricultural robot was developed, which consists of an autonomous platform, weed monitoring and recognition system, control system for spraying and burning devices, which together allow use in modern agriculture, based on Farming 4.0 technology. To install the modules of the “monitoring-recognition-guidance” system and spraying / burning, the components of the modules and the platform on which this system can be placed have been developed. Algorithms for controlling components and their interactions, control of robot-tractor modules, in particular monitoringrecognition-guidance systems, and spraying or firing have been developed. A prototype of a platform suitable for conducting research with a physical model and explaining the algorithm for targeting and spraying in different conditions has been developed and manufactured

Construcción de un prototipo robótico vinculado con visión artificial para la asistencia en la eliminación de maleza en cultivos de fresa

El presente proyecto describe la construcción de un prototipo robótico para la asistencia en la eliminación de maleza en cultivos de fresa basado en el uso de técnicas de visión artificial con el fin de aportar con el sector agrícola de la provincia de Chimborazo. Se realizó el análisis del caso de estudio, en base a esto, se modelo el prototipo robótico con la utilización del software SolidWorks; el resultado fue un robot móvil de ruedas con un diseño de triciclo clásico que tiene la capacidad de movilizarle a través del cultivo de fresa con solvencia. El análisis estático realizado sobre la estructura base con el material utilizado arrojó que al aplicar una fuerza de 500 N existe una deformación de 0,000193 mm, esta deformación es imperceptible y corrobora que el modelado es correcto y soporta las cargas a las que fue sometido. El sistema de control y procesamiento de imágenes lo realizó un ordenador que se encargó de la comunicación con el prototipo utilizando los protocolos SPI y UDP. El código de programación del sistema visión artificial para el reconocimiento de trayectorias de recorrido e identificación de malezas se lo realizó usando el lenguaje de programación Python y Arduino IDE. Los resultados obtenidos a través de las pruebas de funcionalidad indican que el prototipo robótico posee una eficacia de detección de maleza de 94,13% y de eliminación de 90,65%, estos datos son un indicativo de que el prototipo cumple con las funciones para las cuales fue construido. La velocidad de procesamiento de imágenes fue en promedio de 0,039 s, este tiempo comprueba que existe un procesamiento veloz que garantizó un correcto funcionamiento del sistema de visión artificial. Se recomienda utilizar elementos de protección personal mientras el prototipo se encuentre realizando funciones de corte.This project describes the construction of a robotic prototype to assist in the elimination of weeds in strawberry crops based on the use of artificial vision techniques in order to contribute to the agricultural sector in Chimborazo province. The analysis of the case study was performed, based on this, the robotic prototype was modeled with the use of SolidWorks software; the result was a mobile wheeled robot with a classic tricycle design that has the ability to mobilize it through the strawberry crop with solvency. The static analysis performed on the base structure with the material used, resulted that when applying a force of 500 N, there is a deformation of 0.000193 mm, this deformation is imperceptible and corroborates that the modeling is correct and supports the loads to which it was subjected. The control and image processing system was carried out by a computer that was responsible for communication with the prototype using SPI and UDP (User Datagram Protocol) protocols. The programming code of the machine vision system for path-path recognition and weed identification was done using the Python and Arduino IDE (Integrated Development Environment) programming language. The results obtained from the functionality tests indicate that the robotic prototype has a weed detection efficiency of 94.13% and a removal efficiency of 90.65%. This data is an indication that the prototype fulfils the functions for which it was built. The speed of image processing was on average 0.039 s, this time proves that there is a rapid processing that guaranteed the correct functioning of the machine vision system. It is recommended to use personal protective equipment while the prototype is performing cutting functions