Робототехнічний комплекс для культивації троянд
Вирощування троянд в Україні набуває все більших масштабів і в найближчій перспективі може істотно зрости. Нині головним виробником і постачальником троянд залишається Голландія, яка входить до ЄС, проте Україна і Росія в 2011 році уклали договір про торгівлю, провідною метою якого є захист місцевих виробників. Важливо зазначити, що Україна має всі, у тому числі кліматичні, умови для успішного розвитку цієї галузі квітникарства і, відповідно, вітчизняні виробники зможуть освоїти не тільки вітчизняний ринок, а і отримати вихід на великий ринок Росії.
Попит на квіти високий протягом усього року, що обумовлює доцільність тепличного їх вирощування. Максимальна ефективність останнього досягається за чіткого дотримання технологічних параметрів. Зазвичай збір технологічної інформації в теплиці здійснюється стаціонарними сенсорами, які дають змогу визначити температуру, вологість повітря і ґрунту тощо. Поряд із тим, листова діагностика рослин здійснюється безпосередньо фахівцями і, крім того, має ряд суб’єктивних моментів. Зовнішній вигляд рослини сигналізує про вплив зовнішніх факторів, у тому числі шкідливих організмів. Але навіть візуальний огляд в тепличних умовах може бути пов'язаний із значними труднощами. В стандартних теплицях багаторічні рослини троянд розміщуються у піддонах, відстань між якими 92-97см, довжина товарного стебла біля 1 м. Наявність голок на троянді значно ускладнює детальне обстеження рослин. Працівники змушені бути вдягненими в спеціальну уніформу (з яловичої шкіри чи брезенту) для захисту від подряпин. Зважаючи на вищезазначене, ми вбачаємо доцільність використання робототехнічних систем для збору такої технологічної інформації.
Метою нашої роботистала розробка методології використання роботів для отримання технологічної інформації про стан троянд на базі їх зовнішнього вигляду.
Застосування гідропоніки дозволяє контролювати живлення рослин і попереджати ряд хвороб, проте не всіх. Так, борошняна роса, яка є досить небезпечним і поширеним грибковим захворюванням троянд, розповсюджується незалежно від ґрунту, тому дуже важливо своєчасно виявити хворі рослини. Отримати з літературних джерел інформацію про оптичні характеристики троянди із борошняною росою не вдалося, тому було поставлено натурний експеримент.
Матеріали та методика досліджень. Експеримент було зроблено на базі ботанічного саду НУБіП. В теплиці ангарного типу було висаджено троянди, окремі екземпляри були штучно заражені спорами борошнистої роси. Контрольні рослини були ізольовані (рис.1).
Фотографія дослідних троянд Де: 1 – здорова рослина; 2 – заражена борошняною росою
Літературний аналіз наявних методик неконтактної оцінки стану рослини на базі її оптичних характеристик показав, що на цей час готових прототипів нема. Існує кілька методик неконтактного зондуванню рослин. Так, у технологіях точного землеробства, наприклад, обладнання від Greenseeker Hundro Agri встановлює необхідність підживлення пшениці азотними добривами за її кольором, який оцінюється з допомогою спектрометра [1]. Це не підходить для нашого випадку, оскільки в теплиці можуть бути технологічні конструкції зі схожими оптичними параметрами. В інших роботах, наприклад В.Г.Суріна, розглядається оптичний RGB образ, який підходить нам, проте його визначення здійснюється на базі спеціального оптичного еталону, який має бути присутнім в кадрі[2,3,4]. Еталон використовувався для визначення освітлення зразка. Ми не бачимо змоги використовувати в реальних умовах для рухливого агрегату оптичний еталон, якому можна гарантовано забезпечити незмінність характеристик при можливих забрудненнях. Тому для виконання роботи було необхідно розробити нову методику, яка б дозволила отримати вірогідні результати щодо образу в форматі RGB за нестабільного освітлення.
Отримати RGB образ можна за допомогою пристрою із зарядовим зв’язком – цифрової фото чи web камери. При роботі над проектом було встановлено обмеження, згідно якого для створення робототехнічної системи можна було використовувати тільки стандартні електронні чи електротехнічні компоненти, які виготовляються серійно і наявні в широкому доступі. Виходячи з цього було розглянуто наявні на ринку фотоапарати. Web камери не розглядались, оскільки з літературного обзору було встановлено необхідність додаткового освітлення, а саме цифрові фотоапарати мали вбудований сполох. Розглянуто найбільш поширені конструкції від Canon, Nikon, Sony, Fujiі Kodakі вирішено, що для роботи слід приймати CCDматриці, побудовані на базі шаблону Байер. Найбільш перспективними моделями для використання в якості сенсору робототехнічного комплексу є вироби на матрицях Kodak. Виходячи із співвідношення вартість/якість найбільш прийнятними виявились фотоапарати Olympus, які використовують вказані фотоматриці.
Корекцію результатів щодо освітлення було вирішено зробити по аналогії із людським оком. Людина, щоб краще щось розгледіти, примружує око, тобто змінює кількість світла, що потрапляє до сітчатки ока. У нашому випадку можна змінювати час експозиції чи величину діафрагми. Дані про ці параметри можна взяти з МЕТА-даних, які містяться у форматі Jpeg і автоматично створюються фотоапаратом. Для обробки фотоданих було використано розроблений програмний продукт Expert, який здійснює статистичну обробку фотознімку за кожним пікселем окремо(рис. 2).
Робоче вікно програми Expert
Результати досліджень.Встановлено, що для здорової та хворої рослини інтенсивність складових різниться (рис.3), особливо синьої і червоної.Найбільше вона виражена при недостатньому освітленні (недостатнім вважаємо освітлення з корекцію в діапазоні – 2,0 … 0 EV від того, що було автоматично визначене цифровим фотоапаратом з використанням матричного експонометру).
Рис.3 Інтенсивність RGB залежно від тривалості освітлення фотоматриці
Слід зауважити, що хворі троянди були у вкрай тяжкому стані, і хвороба вже не підлягала лікуванню. Тобто, для початкових стадій захворювання чутливість запропонованої методики може виявитись недостатньою. На нашу думку, пояснення цього полягає в недоліку адитивної кольорової моделі RGB. Фактично формат RGBбув створений компаніями Microsoft і Hewlett-Packard в 1996 році для того щоб однаково відображати кольори на CRTмоніторах та принтерах, і область зелених та синіх кольорів висвітлена найменше. Вважаємо, що перспективним шляхом збільшення чутливості методики є аналіз не усередненого значення інтенсивності складових моделі RGBа статистичний аналіз окремих пікселів.
Висновки:
1. Запропонована методика виявлення борошняної роси на троянді довела свою перспективну працездатність.
2. Дослідження доцільно проводити за синьою і червоною складовими RGB.
3. Найбільш інформативними є досліди при корекції експозиції 2,0 … 0 EV від значення експозиції, що визначається фотоапаратом в автоматичному режимі.
Список використаних джерел
1. Системы дифференцированного внесения удобрений № 1 - Green Seeker. Компанія Агри Ленд. http://agriland.ua/index.php/ru/differtilizer/66-green-seeker
2. Сурин В.Г. Метод определения оптических характеристик листьев в полевых условиях [На примере березы]. Лесоведение, 2001; N2. - С. 70-75
3. Алтухов И.В., Очиров В.Д.Анализ методов и средств определения оптических и терморадиационны