Feldsteine automatisch mit neuronalen Netzen finden und entfernen
Einer speziellen Herausforderung beim Smart Farming hat sich TerraClear angenommen und eine Lösung für das vollautomatische Finden und Entfernen von Feldsteinen entwickelt. Sie basiert auf einem Embedded-Vision-System, das von einer Drohne aus Flächen kartiert und Steine identifiziert. Ihre Lage und Größe wird auf einer Karte markiert. Das Entfernen übernimmt dann eine Vision-gesteuerte Maschine.
Der automatische Steinentferner von TerraClear nutzt die Triton Kameras von Lucid Vision (Kreis.) zur Erkennung von Steinen, um diese dann mittels eines Roboterarms vom Feld einzusammeln. (Bild: Lucid Vision Labs Inc)
Steine im Acker sind ein echtes Problem für die Landwirtschaft: Jedes Jahr aufs neue werden sie durch mechanische Bearbeitung, Frosthub und Witterungseinflüsse an die Oberfläche gehoben. Werden sie nicht beseitigt, behindern sie das Wachstum des Anbaus und beschädigen Werkzeuge und Maschinen – im schlimmsten Fall mit hohen Reparaturkosten und teuren Ausfallzeiten. Bislang wurden Feldsteine entweder oberflächlich eingesammelt, mit einer Rolle tiefer in den Boden gedrückt oder schlicht ignoriert, weil die Arbeit ebenso zeitaufwendig wie kraftraubend und frustrierend ist. Mit steigenden Anbauflächen und Arbeitskosten potenziert sich dieser Effekt. Hinzu kommt, dass oberflächliches Einsammeln mit Steinsammlern, die den Grund durchsieben, nur sehr langsam und nur bei lockeren Böden überhaupt möglich ist. Das Unterrollen der Feldsteine kann effektiv sein, funktioniert aber in der Regel lediglich bei kleinen Steinen und verdichtet den Boden, was sich negativ auf dessen Qualität auswirkt. Deshalb wird die Arbeit selbst heute noch oft von Hand erledigt, wobei ein Arbeiter neben einem Traktor über das Feld geht und sichtbare Steine manuell entfernt.
Bild: Lucid Vision Labs, Inc.
Neuronale Netze gegen Feldsteine
Die Lösung zur Steinentfernung von TerraClear benötigt dagegen keine manuelle Arbeit mehr. Dazu kommt zunächst eine Drohne zum Einsatz, die Flächen überfliegt und dabei Luftaufnahmen und GPS-Daten erfasst. Mit Hilfe neuronaler Netze werden die Bild- und Sensordaten ausgewertet und Feldsteine mit ihrer genauen Position und Größe identifiziert. Außerdem wird eine optimale Route errechnet, auf der ein Arbeiter seine Maschine von einer Fundstelle zur nächsten fährt. An den jeweiligen Positionen angekommen, erkennt ein zweites, Vision-basiertes System an der Landmaschine die Steine, entfernt sie mittels eines hydraulischen Greifwerkzeugs aus dem Boden und verlädt sie vollautomatisch.
Herzstück: Robuste Kameras
Herzstück beider Systeme an der Drohne und dem Traktor sind mehrere Triton 2,3MP GigE PoE Kameras von Lucid Vision Labs. Ihre hochauflösenden Bilder werden in drei Bereichen verwendet: zum akkuraten Training der neuronalen Netze, zur Identifizierung der Steine auf den Luftbildaufnahmen und zur Echtzeiterkennung der Feldsteine am Roboterarm, der sie vom Feld aufliest. Hauptanforderungen an die Kameras waren ein kompaktes, leichtes Design und ein geringer Energieverbrauch zur Verwendung in der Drohne und an der mobilen Einheit. Außerdem mussten sie mit ihrer Robustheit den hohen Anforderungen für den Einsatz in der Landwirtschaft gerecht werden. Mit ihrem IP67-Gehäuse und den M12-/M8-Schraubkonnektoren sind die Kameras optimal für Outdoor-Anwendungen geeignet. Gegen Schock und Vibration sind sie ebenfalls resistent und damit ideal für die Verwendung in der Landwirtschaft und vielen anderen Einsatzbereichen. Ihre hochauflösenden Sensoren und hohe GigE-Bildrate ermöglichen das sichere und schnelle Erkennen und Auffinden der Objekte. Die aktive Sensorausrichtung von Lucid positioniert den Bildsensor präzise an der Objektivfassung und gewährleistet zusätzlich die zuverlässige Identifizierung und Verfolgung der Steine. Ausschlaggebend für die Verwendung der Kameras waren neben deren technischen Eigenschaften auch TerraClears positive Erfahrung mit dem Arena SDK von Lucid und dem technischen Support in der Entwicklungsphase und beim Prototyping.
