fruitberryПлодоводство и ягодоводство РоссииPomiculture and small fruits culture in Russia2073-4948ФГБНУ ВСТИСП10.31676/2073-4948-2020-60-151-158fruitberry-731Research ArticleИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУРINNOVATIVE TECHNOLOGIES OF CULTIVATION OF AGRICULTURAL CROPSРазработка автоматизированного манипулятора с системой компьютерного зрения для сбора урожая садовых культурElaboration of an automated manipulator with computer vision system for harvesting horticultural cropsХортД. О.KhortD. O.

Д. О. Хорт, зав. отделом, к.с.-х.н.

г Москва

Moscow

vim_sad@mail.ruФилипповР. А.FilippovR. A.

Р. А. Филиппов, внс, к.с.-х.н.

г Москва

Moscow

КутырёвА. И.KutyrevA. I.

А. И. Кутырёв, мнс, к.т.н.

г Москва

Moscow

ПупинД. С.PupinD. S.

Д. С. Пупин, магистр

г Москва

Moscow

ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»РоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation202026032020601151158Copyright © Хорт Д.О., Филиппов Р.А., Кутырёв А.И., Пупин Д.С., 20202020Хорт Д.О., Филиппов Р.А., Кутырёв А.И., Пупин Д.С.Khort D.O., Filippov R.A., Kutyrev A.I., Pupin D.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.plodovodstvo.com/jour/article/view/731

В статье представлена 3D-модель автоматизированного манипулятора с системой компьютерного зрения для сбора урожая садовых культур. Разработан алгоритм работы системы компьютерного зрения для определения границ ягод и степени их спелости. Приведены результаты полевых экспериментов, измерения площади ягод земляники садовой в разное время суток. Установлено, что условия освещенности оказывают существенное влияние на обнаружение границ и площади ягод земляники садовой, и степени их спелости.

The article presents a 3D model of an automated manipulator with a computer vision system for harvesting horticultural crops. It was elaborated an algorithm of the computer vision system to determine the boundaries of the berries and theirdegree of ripeness. The results of field experiments, measuring the area of berries at different times of the day are given. It has been established that thelighting conditionshave a significant impact under on the detection of borders and areas of strawberries, and their degree of ripeness.

алгоритмкомпьютерное зрениеземляника садоваяраспознаваниеавтоматизация технологических процессовalgorithmcomputer visionstrawberryrecognitionautomation of technological processesReferencesФилиппов Р. А., Хорт Д. О., Кутырёв А. И. Робот-опрыскиватель для обработки растений земляники садовой // Конструирование, использование и надежность машин сельскохозяйственного назначения. — 2017. — №(16). — С. 278-284.Филиппов Р. А., Хорт Д. О., Кутырёв А. И. Робот-опрыскиватель для обработки растений земляники садовой // Конструирование, использование и надежность машин сельскохозяйственного назначения. — 2017. — №(16). — С. 278-284.Хорт Д. О., Филиппов Д. О., Кутырёв А. И. Многофункциональное робототехническое средство с системой технического зрения // Инновации в сельском хозяйстве. 2015. — № 4 (14). — с. 115-121.Хорт Д. О., Филиппов Д. О., Кутырёв А. И. Многофункциональное робототехническое средство с системой технического зрения // Инновации в сельском хозяйстве. 2015. — № 4 (14). — с. 115-121.Личман Г. И., Смирнов И. Г., Хорт Д. О., Филиппов Р. А. Применение систем технического зрения в машинных технологиях в садоводстве // Техника и оборудование для села. — 2017. — № 6. — с. 10-17.Личман Г. И., Смирнов И. Г., Хорт Д. О., Филиппов Р. А. Применение систем технического зрения в машинных технологиях в садоводстве // Техника и оборудование для села. — 2017. — № 6. — с. 10-17.Sanders K. F. Orange harvesting system review. Biosystems Engineering. — 2005. — 90. — P. 115-125.Sanders K. F. Orange harvesting system review. Biosystems Engineering. — 2005. — 90. — P. 115-125.Radke R. J, Andra S., Al-Kofahi O., Roysam B. Image change detection algorithms: A systematic survey. IEEE Trans. Image Process. 2005. №14. P. 294-307.Radke R. J, Andra S., Al-Kofahi O., Roysam B. Image change detection algorithms: A systematic survey. IEEE Trans. Image Process. 2005. №14. P. 294-307.Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O’Reilly Media, Inc. 2008. — 580 p.Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O’Reilly Media, Inc. 2008. — 580 p.Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования (Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development). — М.: Вильямс, 3-е изд., 2006. — 736 с.Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования (Applying UML and Patterns: An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development). — М.: Вильямс, 3-е изд., 2006. — 736 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.