imaging und intelligente sensorsysteme
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 1
Quelle: “Semiconductor Devices: Basic Principles“, J.Singh, John Wily & Sons, 2001
Dies ist eine Überschrift, zentral
Imaging und intelligente Sensorsysteme
Schlüsseltechnologien innovativer Landtechnik
Arno Ruckelshausen
Hochschule Osnabrück / Fakultät für Ingenieurwissenschaften und Informatik
COALA - Competence in Applied Agricultural Engineering
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Landwirtschaft 2015+
Quellen: UN World Population Prospects, May 2011; : http://www.aces.edu/pubs/ systemsview.wordpress.com , MSClipArt (2011)
Globale Relevanz:
Ernährung
Energie
Ressourcen
Landschaftspflege
Herausforderungen:
Steigerung der Produktion
Schonung der Umwelt
Ressourceneinsparung
Verteilung von Ressourcen
Sozialverträglichkeit
2011: 7,0 Billion people2050: 9,3 Billion people
Too many peoplemaking too many problems.
Genesis, Land of Confusion, 1986
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Übersicht
Von Pflanzen und Sensoren draußen auf dem FeldKann doch alles nicht so schwer sein … !?
Schlüsseltechnologien: Sensorik – Simulation - Feldrobotikxxs Agriculture – die wollen doch nur spielen ?
Blick in die Zukunft – Schlüsseltechnologien treffen ProzesseEinzelpflanzenlandwirtschaft , Remote Farming , … ?
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Übersicht
Von Pflanzen und Sensoren draußen auf dem FeldKann doch alles nicht so schwer sein … !?
Schlüsseltechnologien: Sensorik – Simulation - Feldrobotikxxs Agriculture – die wollen doch nur spielen ?
Blick in die Zukunft – Schlüsseltechnologien treffen ProzesseEinzelpflanzenlandwirtschaft , Remote Farming , … ?
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Quelle: John Deere, Bruchsal
Beispiel: AutoTrac/StarFire RTK (John Deere)
Noch immer Sensor in der Landwirtschaft: GPS
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Quelle: Autoscan (2008) und NIR-Moisture Sensor (2013/2014) ; Maschinenfabrik Bernard Krone, Hochschule Osnabrück
Sensoren für Erntegut (Beispiele)
NIR / FeuchteNIR-VIS / Reifegrad
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1969
Woodstock Mondlandung Entwicklung des CCD-Sensors
Innovationstreiber: Imaging
Top-Technologie „Optoelektronische Systeme“ - (Anwendungsorientierte ;-) Nobelpreise in Physik:
CCD-Bildsensor (2009), blaue LED (2014)
Dennoch sind wir erst in der “Steinzeit“ der Bildverarbeitung …
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Source: H.Poorter et al. , Journal of Expoerimental Botany, Vol. 61, No.8, pp.2043-2055, 2010
Pflanzenbau
Frage: Wie wächst eine Pflanze ?
Antwort: Es kommt drauf an …
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Technology meets nature
Sources: HS Osnabrück, agrarheute.com, H.Poorter et al. , Journal of Expoerimental Botany, Vol. 61, No.8, pp.2043-2055, 2010
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Draußen auf dem Feld …
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Draußen auf dem Feld …
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Crop sensing example (1): 3D Time-of-flight Imaging
Source: Ralph Klose, Hochschule Osnabrück, PhD (in preparation Universität Hannover)
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Inte
nsitä
t
Wellenlänge
1 pixel(non selective)
Inte
nsitä
t
Wellenlänge
n pixel(selective)
... n
Soil
Plant
Miniature spectrometer
Spectral Imaging
Crop sensing example (2) : Spectral Imaging
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Spectral Imaging
(Technology)
Spectral Cube
(Data)
Moisture parameter
(Algorithms)
Soruce: Marius Thiel, Hochschule Osnabrück, PhD (in preparation, University Hanover)
Crop sensing example (2) : Spectral Imaging
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Crop sensing example (2) : (Hyper-)Spectral Imaging
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Laboratory
Field
Light curtains or laser line sensors “1-bit-imaging“
Crop sensing example (3) : „Shadow Sensors“ (light barrier)
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18
Rough shape information(low resolution light curtain)
Stalk and ears of corn(high resolution light curtain)
Stalk, ears and awns(ultra-high resolution laser line sensor)
Crop sensing example (3) : „Shadow Sensors“ (light barrier)
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Crop sensing example (3) : „Shadow Sensors“ (light barrier)
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Crop sensing example (3) : „Shadow Sensors“ (light barrier)
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Source: Wolfram Strothmann ; Arno Ruckelshausen and Joachim Hertzberg: "Multiwavelength laser line profile sensing for agricultural crop characterization ",
Proc. SPIE 9141, Optical Sensing and Detection, 2014, http://dx.doi.org/10.1117/12.2052009
Crop sensing example (4): „Multiwavelength Laser Line Profile Sensing“
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Quelle: Wolfram Strothmann ; Dissertation, in Vorbereitung
Crop sensing example (4): „Multiwavelength Laser Line Profile Sensing“
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Quelle: Wolfram Strothmann ; Dissertation, in Vorbereitung
Crop sensing example (4): „Multiwavelength Laser Line Profile Sensing“
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Soruces: Schmidhalter/TU München, Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft, Lemnatec, N-Tester/landwirt.com, Sengis/Uni Hohenheim, Imko, AgriCon, satimagingcorp, HS Osnabrück
Anwendungsbeispiel: „Phänotypisierung“ (Plattformen/Outdoor)
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Khalil Gibran: „The Madman“ (1918)
Das Auge sagte eines Tages: „ Ich sehe hinter diesen Tälern im blauen Dunst einenBerg. Ist er nicht wunderschön ?“
Das Ohr lauschte und sagte nach einer Weile: „ Wo ist ein Berg, ich höre keinen.“
Darauf sagte die Hand: „Ich versuche vergeblich ihn zu greifen. Ich finde keinen Berg.“
Die Nase sagte: „ Ich rieche nichts. Da ist kein Berg.“
Da wandte sich das Auge in eine andere Richtung. Die anderen diskutierten weiter überdies merkwürdige Täuschung und kamen zu dem Schluss: „Mit dem Auge stimmt etwasnicht.“
Sensor- und Datenfusion
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Projects: BreedVision, predbreed,BoniRob (BMEL,BLE, BMBF)
Sensor-Fusion / Phänotypisierung
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Konzept „BreedVision“
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Konzept „BreedVision“
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„BreedVision“
Juni 2015
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Sensor- and data fusion (field measurements)
Light curtain
Laser distance
3D-camera
Spectral imaging
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Technische Wiederholbarkeit in Feldmessungen
Technische WiederholbarkeitLichtgitter versus Mensch(Feldmessung)
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Busemeyer et al., BreedVision – A MultiSensor Platform for Non-Destructive Field-Based Phenotyping in Plant Breeding, Sensors, 2013, Vol. 13, pp. 2830-284.
Busemyer. Lucas, PhD Thesis, 2013 (University Stuttgart-Hohenheim / Univerrsity of Applied Sciences Osnabrück)
Busemeyer et al., Precision phenotyping of biomass accumulation in triticale reveals temporal genetic patterns of regulations, Nature Scientific Reports 3, Article Number 3442, 2013.
Take into account water content(+Spectral Imaging)
Ignore water content
Biomass detection (field trials): Sensor fusion
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Übersicht
Von Pflanzen und Sensoren draußen auf dem FeldKann doch alles nicht so schwer sein … !?
Schlüsseltechnologien: Sensorik – Simulation - Feldrobotikxxs Agriculture – die wollen doch nur spielen ?
Blick in die Zukunft – Schlüsseltechnologien treffen ProzesseEinzelpflanzenlandwirtschaft , Remote Farming , … ?
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Simulation
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Teststände
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Nature in the loop …
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Simulation
Projekt: elWObot/BMEL-BLE; Andreas Linz/HS Os
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Autonomer Feldroboter Cäsar (Raussendorf, Projekt elWObot)
Simulation „ist“ Realität
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Realität für die Simulation
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Übersicht
Von Pflanzen und Sensoren draußen auf dem FeldKann doch alles nicht so schwer sein … !?
Schlüsseltechnologien: Sensorik – Simulation - Feldrobotikxxs Agriculture – die wollen doch nur spielen ?
Blick in die Zukunft – Schlüsseltechnologien treffen ProzesseEinzelpflanzenlandwirtschaft , Remote Farming , … ?
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Traktor-Anbaugerät - Field Robot-App
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 44
„App-Konzept“ zur Feldrobotik
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BoniRob – autonomous field robot platform
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 46
Historie – Agritechnica (Beispiel: BoniRob)
2007 2009 2011 2013 2015
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 47
Applikation: “Soil Scout”
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 48
Applikation: “Soil Scout”
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“Remote Farming“
Quelle: Gerhard Holzapfel /1975 (Dank@Oliver Hensel )
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Stand der Technik – Mechanische Beikrautregulierung Möhren
(ca. 100-400 h/ha)
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Transfer of weed positions,movement of manipulator to weed
Remote workermarks weed postions
Image capturingImage preprocessing
Reaction ofweeding tool
CooperativeProcess
(Human-Machine)
Prozessablauf: RemoteFarming.1
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Manipulator
Visual servoing camera 2
Localization camera 1
Actuator
Systemintegration: Manipulator (Roboterarm) mit Aktor
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 53
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Joe
Hey Joe,
du siehst besser aus alsletzte Woche. Auch bist du 2Zentimeter gewachen.
Bis nächste Woche !
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 55
Individual plant phenotyping
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Arno Ruckelshausen / Imaging und intelligente Sensorsysteme 56
Individual plant phenotyping
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BoniRob-Applikationsbeispiel: Feldphänotypisierung von Einzelpflanzen
OpenJump (GIS)
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Wirtschaftlichkeit zur Feldroboter-basierte Bodenparameter-Bestimmung (Christian Scholz, Masterarbeit HS Os, Mai 2015)
Robots@Landtechnik: Gesamtprozess/Human-Robot-Logistik
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Quelle: Deepfield Robics (Bosch Startup)
Robots@Landtechnik: Gesamtprozess/Human-Robot-Logistik
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