Разработка навесной системы для управления пропашным культиватором в автоматическом режиме

Автоматизация удаления сорняков представляется очень перспективной технологией исходя из огромных усовершенствований в сфере компьютерной обработки, машинного зрения и робототехники. Системы машинного зрения базируются на разнице в цвете между культурными растениями в рядке и почвы. В статье приводится описание навесной системы для ориентации пропашного культиватора по рядкам и его смещение относительно трактора с помощью систем технического зрения и автоматического управления. Разработанная система технического зрения способна на основе использования технологии искусственных нейронных сетей глубокого обучения чётко определять листья сахарной свеклы, а специально разработанный алгоритм выявления центра междурядья направлять подвижную часть культиватора в требуемую сторону для нивелирования неточности хода трактора. Применение управляемого навесного устройства с трактором и орудием на основе систем технического зрения точность выполнения технологических операций по уходу за пропашными культурами, повысит технический уровень машинотракторного агрегата, снизит трудозатраты. Использование систем технического зрения и автоматического управления культиватором позволит повысить качество междурядных обработок пропашных культур и уменьшит пестицидную нагрузку на окружающую среду. Результаты настоящих исследований могут быть использованы при создании машин для возделывания сельскохозяйственных культур с автоматизированной системой управления.

1. Научные системы ведения сельского хозяйства Республики Беларусь / В.Г. Гусаков [и др.] ; редкол.: В.Г. Гусаков (гл. ред.) [и др.] ; Нац. акад. наук Беларуси, М-во сел. хоз-ва и продовольствия Респ. Беларусь. – Минск : Беларус. навука, 2020. – 683 с.

2. Proceedings 8th EWRS Workshop on Physical and Cultural Weed, Zaragoza, Spain, 9–11 March 2009 / Europ. Weed Research Soc. – Zaragoza : [s. n.], 2009. – 147 p.

3. Barberi, P. Weed management in organic agriculture: are we addressing the right issues? / P. Barberi // Weed Research. – 2002. – Vol. 42, №3. – P. 177–193. https://doi.org/10.1046/j.1365-3180.2002.00277.x

4. Mechanical weed management / D.C. Cloutier [et al.] // Non-chemical weed management: principles, concepts and technology / ed.: M.K. Upadhyaya, R.E. Blackshaw. – Wallingford, 2007. – P. 111–134. https://doi.org/10.1079/9781845932909.0000

5. Паламарчук, В.И. Обработка междурядий с различными защитными зонами / В.И. Паламарчук // Сахар. свекла. – 1986. – №. 4. – С. 28–31.

6. Ахмеров, Х.Х. Автоматизированная машина для прореживания всходов сахарной свеклы / Х.Х. Ахмеров // Механизация и электрификация сел. хоз-ва. – 1984. – №7. – С. 19–26.

7. Семичев, С.В. Анализ устройств управления траекторией движения сельскохозяйственных машин / С.В. Семичев // Инновации в сел. хоз-ве. – 2017. – №4 (25). – С. 217–221.

8. Экологически безопасные технологии механического уничтожения сорняков в защитной зоне пропашных культур / В.П. Луценко [и др.] // Вестн. РАСХН. – 2006. – №5. – С. 70–71.

9. Алдошин, Н.В. Исследование технологических процессов в растениеводстве при помощи методов матричного исчисления / Н.В. Алдошин // Вестн. Моск. гос. агроинженер. ун-та. – 2007. – №1. – С. 64–66.

10. Innovative strategies and machines for physical weed control in organic and integrated vegetable crops / M. Fontanelli [et al.] // Chem. Engineering Trans. – 2015. – Vol. 44. – P. 211–216. https://doi.org/10.3303/CET1544036

11. Судаченко, В.Н. О совершенствовании устройства для отслеживания защитной зоны культурных растений при междурядной обработке / В.Н. Судаченко, В.В. Козлов // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Северо-Западной зоне России : сб. науч. тр. / Сев.- Зап. НИИ механизации и электрификации сел. хоз-ва. – СПб., 2002. – Вып. 73. – С. 71–76.

12. Kunz, C. Benefits of precision farming technologies for mechanical weed control in soybean and sugar beet – comparison of precision hoeing with conventional mechanical weed control / C. Kunz, J.F. Weber, R. Gerhards // Agronomy. – 2015. – Vol. 5, N2. – P. 130–142. https://doi.org/10.3390/agronomy 5020130

13. Camera steered mechanical weed control in sugar beet, maize and soybean / C. Kunz [et al.] // Precision Agriculture. – 2018. – Vol. 19, N4. – P. 708–720. https://doi.org/10.1007/s11119-017-9551-4

14. Automatic GPS-based intra-row weed knife control system for transplanted row crops / M. Pérez-Ruiz [et al.] // Computers a. Electronics in Agriculture. – 2012. – Vol. 80. – P. 41–49. https://doi.org/10.1016/j.compag.2011.10.006

15. What is the best multi-stage architecture for object recognition? / K. Jarrett [et al.] // 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision (ICCV) : proceedings, 29 Sept. – 2 Oct. 2009, Kyoto, Japan / Inst. of Electrical a. Electronics Engineers. – Kyoto, 2009. – P. 2146–2153. https://doi.org/10.1109/iccv.2009.5459469

16. Technology for automation of weed control in specialty crops / S.A. Fennimore [et al.] // Weed Technology. – 2016. – Vol. 30, N4. – P. 823–837. https://doi.org/10.1614/WT-D-16-00070.1

17. Autonomous robots for weed control / A. Ruckelshausen [et al.] // J. of Plant Diseases a. Protection. – 2006. – Spec. iss. 20. – P. 173–180.

18. Співвідношення регулювання та саморегулювання процесів при роботі ґрунтообробного знаряддя / В.І. Ветохін [тa ін.] // Тези наукових доповідей ХІХ Міжнародної наукової конференції «Науково-технічні засади розробки, випробування та прогнозування сільськогосподарської техніки і технологій», присвяченої 85-річчю від дня народження академіка Л.В. Погорілого та 150-річчю від дня народження професора К.Г. Шиндлера / Укр. НДІ прогнозування техніки і технологій для с.-г. вир-ва. – Дослідницьке, 2019. – С. 15–16.

19. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматического управления / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. – 4-е изд., перераб. и доп. – СПб. : Профессия, 2003. – 752 с.

20. Прокопович, Г.А. Разработка системы технического зрения для сервисного мобильного робота / Г.А. Прокопович // Третий Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта», 22–23 сентября 2015 г., Иннополис, Республика Татарстан, Россия : тр. семинара / Рос. ассоц. искусств. интеллекта. – Иннополис, 2016. – С. 127–136.