SEWIA - Selective electro-physical Weeding in Agriculture

Im Forschungsvorhaben SEWIA - Selective electro-physical Weeding in Agriculture entwickelt das IaAM gemeinsam mit dem MASKOR Institut ein elektrophysikalisches Spezialwerkzeug zur ökologischen Unkrautregulierung für Reihenkulturen in der Landwirtschaft. Als Wirkprinzip wird die patentierte Mittelspannungstechnologie der Firma crop.zone GmbH, das sog. Electrohybrid Verfahren, für die selektive Anwendung weiterentwickelt.

Beim Electrohybrid Verfahren wird mittels Applikatoren eine Mittelspannung in die Pflanze appliziert, wodurch deren Wasserleitfähig zerstört wird. Gegenüber gängigen mechanischen Alternativen ermöglicht das Electrohybrid Verfahren eine systemische Wirkung ohne Bodenbewegung, sodass die Unkrautpflanzen, ähnlich wie bei chemischen Behandlungen, bis in die Wurzeln zerstört werden. Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens dienen der zuverlässigen Erkennung der Nutzpflanzen in Abgrenzung zum Unkraut (Segmentierung und Klassifizierung). Ziel ist eine möglichst präzise Bestimmung der Konturen der Nutzpflanzen. Darauf aufbauend wird eine kollisionsfreie Bahnplanung der Einzelapplikatoren des Werkzeugs zwischen den Nutzpflanzen durchgeführt.

Ein Kernpunkt des Forschungsvorhabens stellt die Entwicklung eines Verfahrens dar, welches den Ansatz der Fusionierung von RGB und NIR Bilddaten mit der Erstellung von synthetisierten Pflanzenbilddaten kombiniert. Hierbei werden mit Hilfe von Photogrammetrie photorealistische dreidimensionale Modelle von verschiedensten Pflanzenmodellen generiert. Mit Hilfe einer entsprechenden 3D-Grafiksoftware können die Pflanzenmodelle beliebig in Form und Größe verändert werden. Auch Umgebungsparameter wie Wetter, Sonneneinstrahlung oder Schatteneffekte lassen sich in der virtuellen Umgebung darstellen. Ziel der Entwicklung ist die Minimierung des Zeitaufwandes zur Erstellung von Trainingsdaten, welche zum Anlernen von KI-Modellen benötigt werden.

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. Stephan Kallweit

Teaching Subject Robotik und Automatisierungstechnik
Room Goe 01411
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