Automatización en la agricultura: Caso de aplicación visión artificial

Automatizacion en laAgricultura:

un caso de aplicacionde la vision artificial

Beltran, Diego

acerca de la visionartificial (V.A.)

V.A en la agricultura

realidad aumentada

caso de aplicacion ensemilleros

motivacion

procedimiento manual

alcances y supuestos

automatizando laclasificacion de semillas

Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas

referencias

explicaciones


un caso de aplicacion de lavision artificial

Beltran, Diego

Universidad Nacional de ColombiaDepto. Ingenierıa Civil y Agrıcola

23 de mayo de 2011



Beltran, Diego



realidad aumentada


motivacion





referencias

explicaciones

que es la vision artificial?

La vision artificial trata de simular el proceso del sentidode la vision de los seres vivos, segun el cual un objeto escaptado mediante los receptores de la retina y estransformado en impulsos nerviosos que son procesadospor el cerebro.



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referencias

explicaciones

aplicaciones

1 Automatizar procesos de control de calidad

2 Automatizar procesos de clasificacion en base a laforma, tamano o color en materias primas muyvariables.

3 Automatizar procesos de produccion

4 Automatizacion de procesos de manipulacion yenvasado: extraccion de coordenadas para suposterior manipulacion mediante robots.

5 Automatizar procesos de deteccion de cuerposextranos.



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referencias

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Indice

1 aplicaciones de la vision artificial en laagricultura?

realidad aumentada

2 caso de aplicacion en semillerosmotivacionprocedimiento manualalcances y supuestosautomatizando la clasificacion de semillasSeleccion de Hardware especificaciones y alternativas

3 referencias



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referencias

explicaciones

aplicaciones de VA en agricultura?

1 Control de calidad.

2 recoleccion robotizada.

3 clasificacion de frutos por tamano y color.

4 realidad aumentada.

Se podrıa definir la realidad aumentada como aquellossistemas informaticos que mezclan informacion virtual decualquier tipo, desde imagenes 2D, texto o figuras 3D,con un escenario fısico real.



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referencias

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motivacion

Datos europeos indican que la los costos de produccionpara una hectarea de pimienta dulce son de mas de 12000 euros. Los costes relacionados con la produccion desemillas y el desarrollo son un 23 % de los costos deproduccion.



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motivacion

Entre los procesos que concurren en los semilleros, sepueden identificar 7 procesos suseptibles a laautomatizacion:

Siembra

Extendido/Recogida

Riego

Tratamientos

Lavado/Desinfeccion

Injertos

Control de calidad



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explicaciones

International Seed Testing Association - ISTA

La germinacion es una de las caracterısticas tecnicas delas semillas definidas por las normas del InternationalSeed Testing Association - ISTAhttp://www.seedtest.org/

http://www.seedtest.org/



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explicaciones

como se controla en la practica la germinacion

contando el numero de plantulas en una bandejaunos dıas despues de la fecha de siembra (obtenciondel porcentaje de germinacion (PG)).

la calidad de la germinacion, con el fin de asegurarque las plantulas estan listas para ser transplantadosen un dıa determinado despues de la fecha desiembra, en cumplimiento de las normas.mediante los regımenes de crecimiento de lasempresas y reglas heurısticas que implican considerarel tamano (area foliar), la forma y color de lasplantulas.



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como se controla en la practica la germinacion

El calculo del porcentaje de germinacion y ladeterminacion del grado de desarrollo de lasplantulas son procesos que requieren mucho tiempo,ya que se realiza un conteo manual a la vez que seclasifican las plantulas.

Los resultados de los monitoreos son tabulados amano, marcando las semillas germinadas e indicandosu grado de desarrollo (clasificacion). Estos datos seintroducen manualmente en una hoja de calculo paragenerar un informe para su posterior discusion con eladministrador del vivero. Adicionalmente el procesode clasificacion no es uniforme, y depende de lahabilidad del tecnico u operario.



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caso de estudiocontrol de calidad de la germinacion de semillas

descripcion del procedimiento manual

Labor tediosa, hay que tener en cuenta numero y calidadde la germinacion.

criterios de clasificacion

1 Numero de plantulas normales

2 Numero de plantulas debiles

3 Numero de plantulas danadas

4 Numero de semillas que no germinan



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alcancesalcances y supuesto

Alcance

Se describe un sistema de vision artificial paraautomatizar el proceso de recopilacion de datos y unsistema software para evaluacion automatica de la calidadde la germinacion.

Supuesto

La calidad de la germinacion se pueden obtener por lamedicion automatica de la superficie foliar de las plantulas



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sistema automatizado para el control de calidad de lagerminacion de semillas basado en V.A

automatizando la clasificacion de semillas

1 Adquisicion de imagenes

2 Segmentacion (pre.-procesamiento)

3 Representacion y descripcion

4 Interpretacion

diagrama de bloques del sistema de control de calidad engerminacion



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automatizando la clasificacion de semillas.

obtencion de la imagen mediante unacamara CCD ver mas

Eliminacion de pixeles erroneos ver mas

Extraccion de hojas de la imagenidentificando los pixeles de color verde

ver mas

Calculo del area de los cotiledones y hojasverdaderas ver mas

analisis de la uniformidad de la germinacionver mas

analisis del crecimiento

clasificacion de cada plantula germinada



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Hardware

Camara STC-TC33USB(Anexo 1)

Conexicion USB/Wifi -

Server Opengear

SoftwareLibreria VA Opencv

Lenguaje de programacion C++,python

S.O. Servidor Linux



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El sistema disenado en cuanto a hardware se muestra enla siguiente Figura[1]:

Figura: Sistema Hardware y software



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Figura: Otros detalles



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Conclusiones

el sistema debe ser complementario con un sistemade trazabilidad y en conjunto deben formar unsistemas de soporte para la toma de decisiones,

datamining1: la informacion en si misma no permitetomar decisiones.

en este trabajo se trivializo el modulo deinterpretacion, un ejercicio mas riguroso contemplael analisis de la curva ideal de crecimiento fisilogicode la especie cultivada.

esta aplicacion permite comprender las tecnicas yherramientas utilizadas en V.A.

1El arte de sacar conocimiento de grandes volumenes de datos



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Referencias

Learning OpenCV, Oreilly 2008opencv ebook

Rodriguez, F. et al. 2005. Control y robotica en laagriculturapag. 351-359



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sensorescamaras CCD

Coupled Charge Device : propuesto por W. Boyle yG. Smith en los Bell Labs, por lo cual ganaron elpremio Nobel de fısica en 2009.

El principio es mas general que para simplementeimagenes: se trata sobre todo de guardar y moverinformacion dentro de un dispositivo electronico.

Todavıa es el paradigma mas comun de dispositivosde captura de ımagenes (pero competicion conCMOS). Historicamente desarrollado por Sony.



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tarjetas

las camaras pueden tener una tarjeta con bus PCI quepermiten incluir procesadores.

Figura: Camara Con tarjeta externa Bus PCI



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que son las imagenes?

Una imagen en blanco y negro es una matriz de numerosentre 0 y 255, siendo 0 = Negro, y 255 = Blanco; losvalores intermedios son tonos mas o menos oscuros deGris.

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Figura: Learning OpenCV, Oreilly 2008

imagenes a color

3 tablas superpuestas, tresvalores para cada pixel, unpixel blanco: rojo (255), verde(255) azul (255) y uno negro?

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identificando los pixeles verdes

1 leer imagen

2 determinar formato, estructura, tamano, tipo

3 eliminar el ruido de la imagen (smoothing o blurring)

4 deterctar los bordes de cada especio en la bandeja(floculos)

5 para cada floculo extraer el fragmento de imagencorrespondiente

recorer cada fragmento (matriz) y comparar que laproporcion de verdes sea mayor que la proporcion deazul y de rojo

codigo

def find_green_pixel(r,g,b):

if g>r and g>b:

return True

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eliminando pixeles erroneos

smooting (blurring) algoritmo para reducir el ruido o laspartes borrosas o desenfocadas:



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median blur

se extraen los valores del pixel y de su entorno sedetermina la mediana y se asigna este valor al pixel, elentorno seleccionado es una matriz de 3x3

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calculando el area de cotiledones y hojas verdes

una vez se tienen los pixeles verdes se implementa unarutina para contar el numero de pixeles verdes en cadauna de las divisiones de la bandeja de germinacion

fragmento de codigo

verdes = 0

for i in range(len(imgfloculo)):

if self.find_green_pixel(imgfloculo[i][0],

imgfloculo[i][1],imgfloculo[i][2]):

verdes = verdes + 1

return verdes

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analisis y clasificacion de cada plantula germinada

estudiar la uniformidad

comparar con un modelofisilogico de desarrollo dela especie

clasificacion de cadaplantula germinada

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