The use of agricultural robots in weed management and control

Weed management and control are essential for the production of high-yielding and high-quality crops, and advances in weed control technology have had a huge impact on agricultural productivity. Any effective weed control technology needs to be both robust and adaptable. Robust weed control technology will successfully control weeds in spite of variability in the field conditions. Adaptable weed control technology has the capacity to change its strategy in the context of evolving weed populations, genetics, and climatic conditions. This chapter focuses on key work in the development of robotic weeders, including weed perception systems and weed control mechanisms. Following an extensive introduction, the chapter addresses the challenges of robotic weed control focusing on both perception systems, which can detect and classify weed plants from crop plants, and also weed control mechanisms, covering both chemical and mechanical weed control. A case study of an automated weeding system is provided

Predicting Gilthead Sea Bream (Sparus aurata) Freshness by a Novel Combined Technique of 3D Imaging and SW-NIR Spectral Analysis

[EN] A technique that combines the spatial resolution of a 3D structured-light (SL) imaging system with the spectral analysis of a hyperspectral short-wave near infrared system was developed for freshness predictions of gilthead sea bream on the first storage days (Days 0¿6). This novel approach allows the hyperspectral analysis of very specific fish areas, which provides more information for freshness estimations. The SL system obtains a 3D reconstruction of fish, and an automatic method locates gilthead¿s pupils and irises. Once these regions are positioned, the hyperspectral camera acquires spectral information and a multivariate statistical study is done. The best region is the pupil with an R2 of 0.92 and an RMSE of 0.651 for predictions. We conclude that the combination of 3D technology with the hyperspectral analysis offers plenty of potential and is a very promising technique to non destructively predict gilthead freshness.This work has been partially funded by the Instituto Nacional de Investigacion y Tecnologia Agraria y Alimentaria de Espana (INIA Spanish National Institute for Agriculture and Food Research and Technology) through research project RTA2012-00062-004-02, supported by European FEDER funds.Ivorra Martínez, E.; Verdú Amat, S.; Sánchez Salmerón, AJ.; Grau Meló, R.; Barat Baviera, JM. (2016). Predicting Gilthead Sea Bream (Sparus aurata) Freshness by a Novel Combined Technique of 3D Imaging and SW-NIR Spectral Analysis. Sensors. 16(10):1-14. https://doi.org/10.3390/s16101735S114161

Diseño, implementación y evaluación de técnicas de clasificación de naranjas naveles mediante técnicas de visión por computador

[ES] El objetivo de este trabajo consiste en el diseño, implementación y evaluación de diferentes técnicas de clasificación de imágenes basadas en visión artificial con la finalidad de poder analizar la posible automatización del proceso de control de calidad de naranjas naveles en línea, durante el proceso de encajado en un almacén. Se parte de un conjunto de datos etiquetados suministrado por el instituto de automática e informática industrial (ai2). Se trata de un dataset adquirido en un almacén en el que se dispone de un sistema de visión artificial que captura 5 imágenes por naranja navel durante el paso por railes que conducen a las naranjas a su encajado final. Cada secuencia de imágenes está etiquetada por su categoría. Para el desarrollo del trabajo, se diseñarán técnicas de clasificación, por ejemplo: clasificador bayesiano, KNN, redes neuronales, etc. Estos métodos de clasificación se implementarán con lenguaje de programación Python y sus librerías Numpy, OpenCV, Pytorch, etc. Para finalizar, se evaluarán los resultados obtenidos utilizando criterios como la tasa de acierto y coste computacional.[EN] The objective of this project is the design, implementation and evaluation of different image classification techniques based on artificial vision in order to analyse the possible automation of the quality control process of navel oranges during the packing process in a storage. The starting point is a labelled dataset supplied by the institute of automatics and industrial informatics (ai2). It is a dataset acquired in a storage with an artificial vision system that captures 5 images per navel orange during the passage along the rails that lead the oranges to their final packing. Each sequence of images is labelled by category. For the development of the work, classification techniques will be designed, e.g., Bayesian classifier, KNN, neural networks, etc. these classification methods will be implemented with Python programming language and its libraries: Numpy, OpenCV, Pytorch, etc. Finally, the results obtained will be evaluated using criteria such as hit rate and computational cost.Moya Marín, S. (2021). Diseño, implementación y evaluación de técnicas de clasificación de naranjas naveles mediante técnicas de visión por computador. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174169TFG

Reconstrucción 3D de racimos de bayas de uva de vinificación basada en detección de elipses sobre imágenes de estéreo-visión

[EN] This assignment explains a procedure to estimate grape berry size, which is considerated as a parameter that permit to assess the quality of grape bunches that are used to produce wine, since sets a relationship between skin and pulp.[ES] Este trabajo recoge un procedimiento para la estimación del tamaño de bayas de uva, que es considerado como un parámetro que permite valorar la calidad de los racimos de uva que se utilizan en la elaboración de vinos, ya que, establece una relación entre la piel y la pulpaMolina Toscano, CA. (2014). Reconstrucción 3D de racimos de bayas de uva de vinificación basada en detección de elipses sobre imágenes de estéreo-visión. http://hdl.handle.net/10251/52290Archivo delegad

Diseño, desarrollo y evaluación de algoritmos basados en aprendizaje profundo para automatización de experimentos Lifespan con C. elegans

[ES] En los últimos años, los nematodos C. elegans cultivados en placas de Petri se han utilizado en muchas investigaciones relacionadas con el envejecimiento. El desarrollo de nuevas herramientas para automatizar los experimentos de lifespan permite realizar más ensayos en menos tiempo y evitar errores humanos, obteniendo resultados más precisos. El objetivo de este TFM consiste en diseñar y desarrollar métodos para abordar este problema utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Posteriormente, se evaluarán los resultados comparando los resultados con los obtenidos empleando técnicas tradicionales de visión por computador. Inicialmente, el trabajo se centrará en la creación y edición de forma supervisada de un conjunto de imágenes bien etiquetadas. Posteriormente se diseñarán distintas arquitecturas de redes neuronales y se optimizará cada una de ellas sobre el espacio de hiperparámetros utilizando Python y Pytorch. Finalmente, se evaluarán las distintas arquitecturas propuestas, utilizando como criterios de optimización tanto las tasas de aciertos como los costes temporales de computación.[EN] In recent years, C. elegans nematodes grown in Petri dishes have been used in many investigations related to aging. The development of new tools to automate lifespan experiments allows more tests to be carried out in less time and to avoid human error, obtaining more accurate results. The objective of this TFM is to design and develop methods to address this problem using deep learning techniques. Subsequently, the results will be evaluated by comparing the results with those obtained using traditional computer vision techniques. Initially, work will focus on supervised creation and editing of a set of well-labeled images. Subsequently, different neural network architectures will be designed and each one will be optimized on the hyperparameter space using Python and Pytorch. Finally, the different proposed architectures will be evaluated, using both the accuracies and the temporary computing costs as optimization criteria.[CA] En els últims anys, els nematodes C. elegans conreats en plaques de Petri s'han utilitzat en moltes recerques relacionades amb l'envelliment. El desenvolupament de noves eines per a automatitzar els experiments de lifespan permet realitzar més assajos en menys temps i evitar errors humans, obtenint resultats més precisos. L'objectiu d'aquest TFM consisteix a dissenyar i desenvolupar mètodes per a abordar aquest problema utilitzant tècniques d'aprenentatge profund. Posteriorment, s'avaluaran els resultats comparant els resultats amb els obtinguts emprant tècniques tradicionals de visió per computador. Inicialment, el treball se centrarà en la creació i edició de forma supervisada d'un conjunt d'imatges ben etiquetades. Posteriorment es dissenyaran diferents arquitectures de xarxes neuronals i s'optimitzarà cadascuna d'elles sobre l'espai de hiperparámetros utilitzant Python i Pytorch. Finalment, s'avaluaran les diferents arquitectures proposades, utilitzant com a criteris d'optimització tant les taxes d'encerts com els costos temporals de computació.García Garví, A. (2020). Diseño, desarrollo y evaluación de algoritmos basados en aprendizaje profundo para automatización de experimentos Lifespan con C. elegans. http://hdl.handle.net/10251/151938TFG

Reconstrucción 3D de racimos de bayas de uva de vinificación basada en detección de elipses sobre imágenes de estéreo-visión

[EN] This assignment explains a procedure to estimate grape berry size, which is considerated as a parameter that permit to assess the quality of grape bunches that are used to produce wine, since sets a relationship between skin and pulp.[ES] Este trabajo recoge un procedimiento para la estimación del tamaño de bayas de uva, que es considerado como un parámetro que permite valorar la calidad de los racimos de uva que se utilizan en la elaboración de vinos, ya que, establece una relación entre la piel y la pulpa.Molina Toscano, SR. (2014). Reconstrucción 3D de racimos de bayas de uva de vinificación basada en detección de elipses sobre imágenes de estéreo-visión. http://hdl.handle.net/10251/51923Archivo delegad