Узнайте, как компьютерное зрение в гидропонике улучшает отслеживание здоровья растений, автоматизирует мониторинг и обеспечивает устойчивое выращивание сельскохозяйственных культур без почвы.
Когда мы думаем о сельском хозяйстве, мы обычно представляем растения, растущие в почве. Однако гидропоника использует другой подход. Она фокусируется на выращивании растений в воде, обогащенной питательными веществами, без использования почвы. Этот метод помогает растениям расти быстрее, используя меньше места и воды. Это отличный вариант для районов, где сельскохозяйственные угодья ограничены.
Ожидается, что к 2027 году мировой рынок гидропонных культур достигнет около 53 миллиардов долларов. Однако этот рост также сопряжен с некоторыми проблемами, особенно в отношении поддержания здоровья растений на крупных фермах.
Многие гидропонные фермы находятся в помещениях, а это означает, что даже небольшие проблемы, такие как низкий уровень питательных веществ или ранние признаки заболевания, могут быстро распространиться и повредить урожай. Ручная проверка и мониторинг каждого растения могут занять много времени и привести к ошибкам. Именно здесь могут помочь такие технологии, как компьютерное зрение.
Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который включает в себя обработку и понимание визуальных данных. Его можно использовать для решения задач в гидропонном хозяйстве путем автоматического мониторинга растений с помощью камер и анализа изображений.
Например, модели искусственного интеллекта Vision, такие как Ultralytics YOLO11 могут быть обучены detect признаки стресса, болезни или недостатка питательных веществ в растениях. Такие модели позволяют в режиме реального времени решать задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, на больших закрытых фермах, что дает фермерам возможность быстро реагировать на проблемы до их распространения.
В этой статье мы рассмотрим, как гидропонное земледелие на базе Vision AI повышает эффективность, сокращает трудозатраты и поддерживает устойчивое сельское хозяйство. Давайте начнем!
Гидропонное земледелие — это метод выращивания растений без использования почвы. Растения помещаются в питательную среду и питаются водным раствором, содержащим необходимые питательные вещества. Эта контролируемая среда позволяет культурам расти быстрее, использовать меньше воды и занимать меньше места по сравнению с традиционным земледелием.
В районах, где не хватает земли или качество почвы оставляет желать лучшего, гидропоника может стать практичным решением. Интересно, что концепция беспочвенного земледелия возникла еще в древние времена, когда такие цивилизации, как вавилоняне и ацтеки, разработали ранние формы беспочвенного земледелия.
Хотя гидропоника имеет древние корни, современные технологии превратили ее в высокотехнологичное решение для современных сельскохозяйственных нужд. Современные системы теперь доставляют воду и питательные вещества непосредственно к растениям. Например, технология питательной пленки (NFT) пропускает тонкий слой воды над корнями, а аэропоника доставляет питательные вещества, распыляя мелкий туман на корни, взвешенные в воздухе.
Однако по мере расширения ферм track за отдельными растениями становится все сложнее. Даже небольшие изменения в цвете или форме листьев и стеблей могут быть ранними признаками стресса или болезни. Выявить эти проблемы на ранней стадии очень важно, чтобы предотвратить их распространение по всей ферме. Регулярный мониторинг посевов и оперативные действия необходимы для поддержания здоровья культур и обеспечения стабильных урожаев.
Как и в традиционном земледелии, здоровье растений в гидропонике зависит от правильных условий. Даже незначительные отклонения в таких факторах, как питательные вещества, температура или влажность, могут вызвать проблемы, такие как пожелтение листьев, замедленный рост или болезни. Поскольку гидропонные системы полагаются на контролируемую среду, любое нарушение может быстро повлиять на большое количество растений.
Компьютерное зрение предоставляет фермерам улучшенный способ мониторинга своих культур. Камеры могут быть установлены над зонами выращивания, такими как поддоны для растений, полки или вертикальные стеллажи, или установлены на рельсах, которые перемещаются вдоль рядов. Эти камеры могут снимать изображения круглосуточно, создавая визуальную хронологию роста каждого растения.
Эти изображения также могут быть проанализированы моделями искусственного интеллекта Vision AI, такими как YOLO11, которые могут detect отдельные растения, segment листья от фона, classify стадии роста и track видимые изменения с течением времени. Таким образом, легче определить, что с растением или группой растений что-то не так.
Например, если у нескольких растений начинают появляться бледные пятна, компьютерное зрение может распознать этот паттерн и выделить пораженный участок. Преобразуя изображения в полезную информацию, Vision AI помогает фермерам быстро реагировать на потенциальные проблемы, сократить ручной труд и поддерживать здоровье и продуктивность посевов.
Теперь, когда мы обсудили, как компьютерное зрение улучшает гидропонные системы, давайте рассмотрим некоторые реальные примеры применения, где эта технология уже меняет ситуацию.
В гидропонных фермах растения часто выращивают в плотно упакованных поддонах, которые необходимо перемещать на разных стадиях роста. Перемещение поддонов может улучшить освещение, упростить уход за растениями или подготовить урожай к сбору. На крупных фермах выполнение этой работы вручную требует много времени и усилий.
Автономные роботы, интегрированные с компьютерным зрением, могут облегчить этот процесс. При перемещении роботов по теплице компьютерное зрение поможет detect состояние каждого растения.
Интересным примером является Grover, тепличный робот, предназначенный для транспортировки больших растительных модулей, некоторые из которых весят до 1000 фунтов. Он использует датчики для безопасной навигации и использует Vision AI для мониторинга здоровья растений. Выполняя как перемещение, так и оценку растений, роботы, такие как Grover, поддерживают бесперебойную повседневную работу и помогают снизить потребность в ручном труде в контролируемых системах земледелия.
Гидропонным фермам не всегда нужны большие площади. Небольшие установки можно размещать в таких местах, как офисы, школы или больницы, для выращивания свежей зелени в помещении. Эти установки часто используются для образовательных целей, оздоровительных программ или местного производства продуктов питания. Однако управлять ими на ежедневной основе может быть непросто. Сотрудники могут быть заняты или не иметь опыта в уходе за растениями, что затрудняет постоянное обслуживание.
Чтобы упростить задачу, для мониторинга здоровья растений в течение дня можно использовать датчики, камеры и компьютерное зрение. Возьмем, к примеру, Babylon Micro-Farms. Их установки для выращивания предназначены для помещений, где люди могут не иметь опыта ведения сельского хозяйства. В каждой установке используются встроенные камеры для мониторинга роста растений и отправляются полезные обновления и советы по уходу через приложение, что упрощает обслуживание.
Выращивание сельскохозяйственных культур несколькими партиями означает, что растения созревают в разное время. Чтобы справиться с этим, фермерам необходимо знать, какие растения готовы, а какие еще развиваются. Компьютерное зрение может помочь в этом, интерпретируя изображения, определяя местоположение растений и классифицируя стадии их роста.
Такой подход позволяет осуществлять неинвазивный мониторинг, то есть фермеры могут track состояние и развитие растений без физического воздействия на них. Регулярно анализируя изображения, система может отслеживать прогресс в течение времени и выявлять закономерности, указывающие на то, что растение приближается к зрелости.
Вот более подробный взгляд на то, как это работает:
Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения в гидропонном земледелии:
Несмотря на многочисленные преимущества Vision AI в гидропонном земледелии, есть и некоторые ограничения, о которых следует помнить. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:
Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, позволяют быстрее и точнее track состояние растений, стадии их роста и общую производительность. От обнаружения ранних признаков стресса до помощи в планировании сбора урожая - системы, основанные на компьютерном зрении, позволяют сократить ручной труд и сделать повседневные задачи более последовательными.
Поскольку технология Vision AI продолжает развиваться, она становится проще в использовании, лучше адаптируется к различным типам сельскохозяйственных культур и масштабируется для ферм любого размера. Благодаря своей растущей доступности и точности компьютерное зрение станет основным инструментом в будущем эффективного земледелия, основанного на данных.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Ознакомьтесь с различными приложениями ИИ в розничной торговле и компьютерного зрения в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работу с Vision AI уже сегодня!
