草地でのスイバ雑草の散布に伴う高コストと廃棄物についての近所の人との話し合いにより、若いエンジニアはこの有害な雑草を特定して処理するためのスポット噴霧器を設計および構築するようになりました。
のコリンテイラー テイラーテクノロジーズ、スコットランドはラナークに拠点を置き、外部からの投資なしに、彼の個人的な貯蓄をすべて使用して、自分の時間でシステムを開発しました。 RUMEXシステムと呼ばれるこのシステムは、コンピュータービジョンカメラ、人工知能ソフトウェア、および個別のノズル制御を組み合わせて採用しています。
除草剤とお金を節約するためのスポットスプレー
「ドックの処理の難しさは、選択的除草剤が高価であり、孤立した雑草を処理するためにフィールド全体をカバーする必要があることです。 スプレーは草の成長を妨げることもあります」とコリン・テイラーは説明します。 「私はすでに自動運転車に興味があり、農業用ロボットだけでなく自分のドローンも作っていました。 私はすぐにスポットスプレーを行い、個々の雑草を処理することで除草剤とお金を節約し、草の収穫量を増やすことができることに気づきました。」
コリンは、王立農業大学で彼の農業技術修士課程の研究プロジェクトのために勉強している間、2017年にシステムの開発を開始しました。 当時、システムの中心となるテクノロジーであるコンピュータービジョンと人工知能(AI)は、より広く普及し、他のアプリケーションへの実装が容易になりました。
「特に顔認識や自動運転車に使用されている技術を利用して、雑草を見つけるために再利用できることがわかりました」とコリン氏は言います。 「これを噴霧器の電子制御と組み合わせると、雑草がそこにあるときにのみ噴霧器を作動させて、雑草を自動的にスポットスプレーできることを意味します。」
成長中の作物の雑草を特定する
スポットスプレーはもはや完全に新しいものではありませんが、その技術は、成長中の作物の雑草を識別するために必要な「グリーンオングリーン」認識の課題に取り組んでいます。 「大きな広葉雑草であるドックでは、それはそれほど問題ではありません。 たとえば小麦のブラックグラスを探すよりも、芝生のフィールドで見つけるのはかなり簡単です」とコリンは説明します。
ドックを認識できるソフトウェアが必要でした。 これには、ドックと草の20,000の異なる画像を使用してトレーニングすることが含まれていました
彼のコンピュータービジョンシステムは、毎秒最大30枚の写真を撮影し、AIソフトウェアによって分析されます。基本的に、これは雑草が見られるかどうかを確認します。 「ドックを認識できるソフトウェアが必要でした。 これには、ドックと草の20,000の異なる画像を使用してトレーニングすることが含まれていました。 これらには、さまざまな見方、成長段階、さまざまな状況が含まれていたため、常に雑草を見つけることができます」と彼は説明します。
Hardi幅12m、600リットル噴霧器
彼のプロトタイプは、Hardi幅12m、600リットルの噴霧器に取り付けられており、ソレノイド操作の個別ノズル制御用に独自の電子制御システムを開発しました。 彼はHyproE80-30ノズルに適合します。これは、80°の場合、全量を適用するためにオーバーラップする必要がないためです。 現在の30フレーム/秒のビジョンシステムでは、噴霧器が約8km /時で快適に動作し、現場のドックを見つけて処理することができます。
「これは従来の噴霧器の約半分の速度ですが、大幅な節約になります。 化学薬品とアプリケーションを含む通常の処理は、約£70 / haの費用がかかります。 しかし、芝生のフィールドを見ると、ドックは地被植物のわずか10%から20%を占めます」と彼は説明します。
化学薬品の使用量を減らすことで大幅な節約
これにより、化学薬品の使用量を大幅に節約できます。通常、コストの最大75%から85%になります。 また、草の収穫量が増えるため、散布されておらず、それに対抗する雑草がないためです。 さらに、除草剤に特に敏感なクローバーは殺されないので、再播種する必要はありません。
実地試験
現在、後のプロトタイプ段階で、Colinはフィールドトライアルを実施し、システムを改良し、他のアプリケーション向けにさらに「グリーンオングリーン」AIソフトウェアを開発しようとしています。 彼はまた、既存のメーカーや業界パートナーとの協力を模索しています。