Дрон-робот для сельского хозяйства



At the present time the question of robotics in agriculture. Robots will be able to automatically control the field without human intervention. Drones will be able to transfer up to date information on the status of farmland.

Keywords: The robot movement, the dynamic model of agriculture

Использование дронов-роботов в сельском хозяйстве является перспективным направлением. Дроны эффективно справляются с планированием и контролем за фермерскими угодьями. Роботы смогут выявить проблемы в ходе посевной или сбора урожая без каких-либо трудностей. Так же они смогут выполнять и другие функции, такие как: отпугивание птиц, опрыскивание полей, защита от воровства.

Беспилотник может самостоятельно передавать актуальную и эффективную информацию тогда, когда она вам необходима. Информация, накопленная за длительное время, позволяет анализировать процессы в динамике. Дрон может зафиксировать распространение заболеваний растений, целесообразно вносить удобрения или распылять химикаты.

Роботы оснащаются инфракрасными камерами, с помощью которых они могут определять больные растения, так как здоровые организмы отражают больше инфракрасного излучения, в отличие от растений подверженных инфекцией. Беспилотники могут автоматически подзаряжать аккумуляторы, вылетать на угодья по расписанию, производить фотографирование и съемку, возвращаться на место стоянки и скидывать информацию в систему автоматизированной обработки.

Рис.1. Дрон–робот

Для получения точной информации робот должен снабжаться хорошим зрением и мог ориентироваться в пространстве. Поэтому при мере миниатюризации электронных приборов технология монтажа печатных плат развивается в сторону увеличения плотности размещения компонентов. Кроме того, увеличивается их степень интеграции. Эта тенденция привела к появлению многовыводных микросхем в планарных корпусах, размещаемых на поверхности платы, и обусловила потребность в разработке технологии автоматического высокоточного монтажа многоножечных микросхем с малым зазорам между выводами. Для качественного монтажа подобных БИС необходимо обеспечить точность установки микросхемы. Один из эффективных путей обеспечения такой точности состоит в оснащении монтажного автомата средствами очувствления. Ниже описывается подобный автомат, снабженный системой технического зрения (СТЗ).

Основными этапами работы данной монтажной системы являются следующие.

1. С помощью СТЗ производится измерение точного положения монтируемой платы. Для этого камера подводится к месту расположения платы, считывается изображение и производится его сравнение с эталонной картинкой.
2. С помощью СТЗ определяется точное положение микросхем в вакуумном захватном устройстве.
3. На основе данных, полученных на первых двух этапах, осуществляется коррекция координат места установки микросхемы, и производится ее монтаж.

Имеющиеся серийные СТЗ не обеспечивают требуемой точности измерения положения платы и устанавливаемых на ней компонентов. Кроме того, недостаточно их быстродействие. Из-за этого пришлось разрабатывать новые алгоритмы зрительного очувствления. В качестве прототипа была выбрана система HV/R-1, ориентированная на робототехнические приложения. Эта СТЗ построена на базе 64-разрядного микропроцессора.

Взаимодействие с этим процессором осуществляется с помощью пульта управления, а также через последовательный порт. В системе имеется память для хранения изображения, которое получается в результате оцифровки.

Установка микросхемы на плате осуществляется механизмом позиционирования, закрепленным на кисти робота, работающего в декартовой системе координат. Положение самой платы фиксируется с помощью позиционирующего штыря. Оба эти средства не обеспечивают требуемой точности. Задача зрительной системы состоит в том, чтобы скорректировать вносимые ошибки. С учетом ошибок фиксации положения монтажного робота для обеспечения точности установки микросхемы системы технического зрения должна обеспечить измерение истинного положения микросхемы.

Один из распространенных методов измерения положения состоит в определении координат геометрического цента специальной метки. Эти координаты удается измерить с ошибкой минимум ±0,3 элемента изображения. Если путем подбора объектива добиться требуемой линейной точности, то окажется, что при имеющемся формате изображения поле зрения камеры будет меньше размера платы. В связи с этим для определения положения контактных площадок по всей плате нужно было бы обеспечить возможность перемещения камеры над ней. При этом возникли бы проблемы с обеспечением высокой точности позиционирования камеры, возникли бы временные затраты на обработку последовательности изображений и механические движения.

В связи с этим было принято решение «растянуть» поле зрения на всю плату, а требуемую точность обеспечить за счет алгоритмических средств.

Такую точность обеспечивает разработанный алгоритм «выделения яркостной волны». Его идея состоит в том, чтобы определять положение объекта не по одной точке, а по достаточно большому их набору. Тогда после усреднения результатов точность измерений существенно повысится. Разработанный алгоритм состоит в том, что полученная кривая распределения яркости разбивается на участки монотонно возрастания и монотонного убывания функции. В пределах каждого сегмента рассчитывается точка максимальной скорости изменения яркости по формуле

где — яркость i-го элемента изображения.

Приведенная формула представляет собой нормированную взвешенную сумму значений координат точек сегмента с весами, пропорциональными изменениям яркости в зоне каждого элемента изображения. Чем больше изменение яркости в данной точке, тем больше вклад этой точки в результирующее значение.

Эта процедура повторяется для всех четырех рядов силуэтов, после чего рассматриваются координаты и ориентация всего посадочного места.

Основанная на разработанном методе СТЗ помимо определения положения может выполнять следующие дополнительные функции.

1. Коррекция искажений изображения. Эта функция позволяет успешно определять положение структуры в ситуациях, когда имеются нарушения ее регулярности, обусловленные деформацией выводов, построенными структурами на изображении и пр.
2. Определение горизонтального смещения вывода микросхемы. Горизонтальное смещение вывода определяется путем сравнения зазоров между соседними выводами. Вертикальное смещение вывода оценивается по уровню яркости отраженного света.
3. Подсчет числа выводов (контактных площадок). Эта функция позволяет предотвратить ошибочную установку компонента, если подсчитанное число выводов не совпадает с заданным.
4. Определение положение метки. Данная функция позволяет локализовать метку.
5. Измерение яркости. После ввода соответствующей команды с клавиатуры пульта управления на мониторе высвечивается кривая значений яркости вдоль заданной линии измерения.

Исследование разработанной системы проводилось на операции установки БИС со 100 выводами, зазор между которыми составлял 0,65 мм. Применение разработанного метода выделения яркостной волны позволило повысить точность позиционирования микросхемы до ± 0,01 мм. Время, которое требуется для проведения измерений, составляет 0,14 с.

Подобное внедрение дронов–роботов поможет фермерам следить за состоянием полей. Фотосъемка поможет рационально распределять химические вещества и определять плодородность почвы на различных участках. Система обработки изображения поможет передавать более точную информацию.

Литература:

1. Поезжаева Е. В. Промышленные роботы: учебное пособие в 3 ч. — М.; УМО АМ МВТУ им. Баумана; изд-во ПГТУ, 2009.
2. А. И. Корендясев, Б. Л. Саламандра, Л. И. Тывес. Теоретические основы робототехники; Книга 1; изд-во Наука, 2006.
3. https://geektimes.ru/company/dronk/blog/266690/.