配备uEye+工业摄像头的智能机器人，无需使用除草剂

再见杂草

一个自主机器人以纯粹的机械方式清除杂草，而不使用对环境有害的除草剂。在神经网络和uEye+工业摄像头的帮助下，机器人使农业更加可持续，并将农民的努力降至最低。图像数据提供了一些信息，例如产量估计或植物病害的早期检测。

植物保护产品是当今农业不可分割的一部分。它们的目的是保护作物，防止杂草和害虫。根据德国联邦环境署（German Federal Environment Agency）的数据，2019年，除草剂（除草剂）占分配的植物保护产品的50.6%。不幸的是，除了预期的效果外，这些措施还对人类和环境带来了诸多风险。这样一来，它们就危及了邻近地区的生物多样性和水质。生物多样性正在下降。Rowesys学生项目于2019年夏天在苏黎世瑞士联邦理工学院（ETH）启动，旨在开发一种机器人，在不过度使用除草剂的情况下实现更可持续的农业。在机器人的底部是一个uEye+工业摄像头，带有IDS Imaging Development Systems GmbH提供的GigE Vision接口。

应用程序

该团队由十名电气工程、机械工程和工业设计专业的学生组成，仅在九个月内就构建了第一个名为Rosie的功能原型。机器人由保护外壳内所有部件的外壳组成。它的内部有两个强大的电池和一个控制箱，其中包含了系统的大部分电气部件。由铝型材制成的结构构成了机器人的骨架。在四个单独弹起的小鹅掌锹的帮助下，罗西用一种纯机械的方式清除播种植物之间的杂草。它们被拉过机器人后面的土壤，来到一排排植物的左右两侧。这意味着可以不使用对环境有害的除草剂。由于机器人能够自主地在田地里导航，农民的努力减少到了最低限度。同时，还可以通过操纵杆进行平滑、直观的控制。

为了能够自主地在田野中导航，罗西必须首先能够感知到一排植物的确切位置和末端。为此，机器人拥有多个摄像头和传感器以及路径和位置识别算法。根据获得的数据，它总是沿着字段中已识别的行移动。当它到达终点时，它切换到转弯模式并找到下一行。这将一直执行，直到整个字段完成工作。由于有四个电机，每个车轮都可以单独控制。这使得罗西非常灵活，除其他外，还可以在现场进行全面转身。

罗茜用纯机械的方式除草，没有使用对环境有害的除草剂

该团队目前正在进行系统的进一步开发和优化。议程上有各种监视任务。目的是在较长的时间内观察植物，以便为农民或育种者提供有关它们生长行为的信息。为此，Rosie还配备了一个健壮的IDS工业摄像机。“通过这些图像，我们可以区分杂草和作物，并使用无除草剂去除杂草。”机器人下方的活动工具也应该能够直接清除植物周围的杂草。“未来，在智能图像处理的帮助下，还将提取更多的信息——从产量估计的数据到植物疾病的早期检测，”苏黎世联邦理工学院Rowesys重点项目Timo Schönegg解释说。

摄像机安装在机器人的底部，垂直向下。当机器人开车穿过田野时，它会从顶部捕捉植物。利用神经网络，可以根据应用情况进行上述分析。在未来，这些信息将有助于农民在早期阶段采取措施，例如防止真菌感染。迄今为止，罗茜已被用于甜菜、小麦和玉米田的田间试验。

当机器人开车穿过田野时，摄像机从上面记录下玉米的生长情况

照相机

使用的摄像机型号必须符合现场使用的特殊规范。Timo Schönegg解释说：“在我们的评估中，我们需要一个具有高分辨率彩色传感器和低曝光时间的照相机，以便拍摄清晰的图像，尽管机器人会不断移动。由于它也可能暴露在野外的恶劣条件下，这取决于天气，因此还必须对其进行防尘和防水保护。”。其他选择标准包括与Linux/ROS的兼容性、紧凑的尺寸和短响应时间的快速数据传输。还必须给出使用广角镜头的可能性。

Rowesys团队决定采用这种类型的uEye+GV-5040FA-C-HQ. Schönegg表示：“我们对选择的相机非常满意。我们的高要求得到了充分满足，我们能够在过去几个月收集大量数据，我们将利用这些数据进一步培训我们的软件。”。该型号是欧足联系列的一部分，由于采用了IP65/67防护，因此特别坚固，非常适合苛刻的环境。由于诸如像素预处理、LUT或gamma等功能已经集成到相机中，因此所需的计算能力降低。

为了获得优秀的图像质量——即使是在弱光下或拍摄快速移动的物体时，也要使用GV-5040FA-C-HQ功能IMX273全球快门CMOS传感器来自索尼的Pregius系列。后者得分尤其与灵敏度和高动态范围。该传感器的分辨率为1.58 MPixel (1456 x 1088像素)，帧率为78.0 fps。

机器人通过编程语言c++的机器人操作系统库ROS来控制和读出传感器。由于IDS摄像机已经有了一个功能性的ROS驱动程序，因此它的集成非常简单，而且几乎不需要做什么工作。为了进一步进行图像处理，ETH团队使用了上文所述的内部开发的算法来区分杂草和作物。Timo Schönegg说:“目前正在计划利用目前记录的数据进行产量估计和疾病检测的机器学习算法。”

前景

农业机器人在未来将发挥越来越重要的作用。为了能够在任何环境和不同的光线和天气条件下可靠地执行各种任务，他们不仅需要良好的图像处理软件，而且最重要的是可靠的相机。这种摄像机系统在未来机器人上的使用将非常多样化——从3D到多光谱摄像机。Rowesys团队未来将继续致力于智能、基于摄像头的解决方案，并通过创新技术为更可持续、更高效的农业做出贡献。再见杂草!再见除草剂!你好环境!