飼料作物の収穫が始まり、飼料収穫設備の習得に積極的に取り組んでいます。
飼料収穫機は、技術的にはより複雑で強力な機械です。収穫のためのいくつかの車両（トレーラー付きのトラクター、トラック、サイレージトラック）が一緒に行きます。そのような機器での作業は、数年の経験を持つ経験豊富な機械オペレーターのみが許可されています。
フォダーコーンを収穫しながらコンバインハーベスターで作業することは、濃い霧の中で車を運転することに似ていますが、途中の霧の代わりに、野生のイノシシ、ポール、または人が飛び出すことができる植物の高い緑の壁があります。人を挽く（話は私の最後の記事にあります）、結合演算子が灰色に変わり、機能しなくなります。さらに、この「緑の霧」では、近くのサイロトラックに衝突しないようにし、最大7メートルの長さのトランクをサイロにロードする精度を監視します。トランクからは毎秒50〜60 kgのサイレージが飛び出し、バンが均等に充填されないようにします。あちこちで半分空を運転した。
実際、1つのコンバインハーベスターは3つで動作し、トウモロコシの収穫プロセスを監視し（1つの職場）、機械を駆動し（2番目の職場）、サイロトラックに積み込みます（3番目の職場）。その結果、何かが苦しんでいます。誤動作すると、高価な機器を壊す可能性があり（飼料収穫機の最低価格は1600万ルーブル、それぞれ5000万のモデルがあります）、通常、収穫と積み込みの品質が低下します。
私たちはほとんどの作業を自動化します。今、私たちが克服した困難と私たちがしていることをお話しします。
可視性はありません
熟したトウモロコシの高さは平均2〜2.5メートル、コンバインの高さは2.5メートル、機械のオペレーターは地面に立っている人よりもわずかに高いレベルにあり、目の前の植物だけを見ることがほとんどです。彼は本質的に鼻の向こうには見えません。一日中、これは12時間のシフトであり、目のストレスに耐えて組み立てのペースを維持できる人はほとんどいません。途中で豚やポールが飛び出すこともあります。
高さ3メートルの伸縮式キャビンを備えたコンバインハーベスターや、高さ4メートルのアクロスRSM-142などがありますが、これはかなり例外です。
したがって、3〜4シーズン働いた経験豊富なコンバインオペレーターだけがそのようなコンバインの背後で働くことができます。
仕事中の損失
穀物収穫機とは異なり、飼料収穫機は作物をバンカーに保管することはできませんが、荷降ろしトランクから近くを移動する車両にすぐに配ります。私が言ったように、サイレージの排出速度は、コンバインのモデルに応じて、毎秒50 kgに達する可能性があり、トランクの長さは5〜7メートルです。私は車から少し横に運転するか、速度を落とし、10秒で0.5トンのサイレージを失いました。平均して、作物の最大7〜10％が畑に残っています。失われたサイレージは収集されなくなり、燃料と潤滑油の損失ははるかに大きくなります。ビデオは、トランクを少し動かすと、サイレージがどのようにこぼれるかを示しています。
バンの均一な充填
最大7台のコンバインハーベスターが1台あるチームでは、1台の車が約20分で充填されます。彼らは1日にサイロに10回以上旅行することができます。それはすべて配達肩の長さに依存します。フィールドがピットの近くにある場合、肩は短く、荷降ろしのためにより多くの旅行をすることができます。さらに、旅行は少なくなり、ここでは空気を運ばないようにバン（サイロトラック）を正しく満たすことが非常に重要になります。トレーラーの半分を持ってきて、燃料で失われたと数えます。オペレーターは、サイロトラックを均等に満たすために、トランクをできるだけ正しくガイドする必要があります。
飼料収穫機で何を自動化できますか？
すでに上で述べたように、経験豊富なコンバインオペレーターのみがそのようなコンバインで作業することが許可されています。ほとんどすべての効果的な機械オペレーターはUSSRの下で訓練され、その後この文明の技術的秘密は失われました。具体的には、訓練が弱まり、当然、来る若者の働きが悪くなっています。これはほとんどすべての働く職業にとって正常ですが、特にここでは、主にこの効果のために、私たちのロボットは大きな需要があります。
第二に、私たちのロボットは、エッジ、フィールド内の障害物、他の機器を確認します。コンバインオペレーターの作業は可能な限り簡素化され、コンバインの技術的状態、このタイプの家畜に最も適したトウモロコシ画分のキャリブレーションを監視できるようになりました。
また、私たちのロボットは完全かつ均等に、そして最も重要なことに、サイロトラックを正確に満たすことができます。これにより、燃料と潤滑油の損失が減少し、収穫中の損失がゼロになります。
通常、収穫時に収穫量の7％が失われますが、ゼロに減らすと、サイレージは主に非売品であるため、家畜の飼料として、トウモロコシの播種を7％減らし、小麦に与えることができます。これはより収益性が高くなります。たとえば、トウモロコシに1000ヘクタール、小麦に70ヘクタールが割り当てられている場合、最小見積もりでも、1ヘクタールあたり30セントの収穫量で、210トンを収集します。これは、約150万ルーブルの直接利益に相当します。同時に、より完全な組み立てにより、サイロピットからフィールドへのトリップ回数を減らすことにより、燃料と潤滑油の消費量を削減します。
トウモロコシの収穫シーンを分析するためにニューラルネットワークをトレーニングする方法
トウモロコシは、ロークロップ用の特別なアタッチメントを使用して収穫されます。この場合、コンバインがヘッダーを行間隔の中央に保持しようとする操作モードが提供されます。フレーム（シーン）のセグメンテーションマップを受け取り、ヘッダーの位置を知ると、いわゆる消失点を見つけて、必要な位置からのヘッダーの歯の偏差を計算できます。
収穫された畑の端をたどり、端に沿ってコンバインを駆動する小麦とは異なり、ここでのニューラルネットワークのタスクは、植物間の列の間隔を確認することです。ニューラルネットワークは、人とは異なり、トウモロコシの間の列を完全に認識します。カメラは作物の上にあり、同時に疲れません。
画像は、ビデオストリームの形式で、または個別の画像として提供されます。データは処理され、Cognitive Agro DataFactoryに保存されます。カメラからの生データに加えて、必要に応じてトレーニングデータセットに追加できるターゲットタグ付きフレームもあります。
可能な収穫シーンをより正確に選択するには、トレーニングデータセットを正しく組み立てる必要があります。作物の収穫中にカメラから取得された実際の画像に加えて、アプローチを使用して、自然画像に基づく拡張手順を使用して合成画像を生成します。
ネットワークは、3チャンネルのRGB画像を入力として受け入れます。さらに、ニューラルネットワークのトレーニングプロセスでは、HSV空間の明るさ/色の歪みが入力テンソル、HSL空間のチャネルの局所的な歪みに適用されます。これは、人工的な影、幾何学的な歪み、ノイズを追加する手順です。拡張パラメータの選択は、実際の条件で取得されたシーンの詳細な分析を必要とする重要な手順です。
トレーニングされたネットワークは、行間スペースを定義するセグメンテーションマップを作成できます。
サイレージクリーニング
サイレージに加えて、ピックアップアタッチメントを使用してサイレージを収集するために飼料収穫機も使用されます。収穫プロセスはトウモロコシに似ていますが、唯一の違いは、収穫者が伐採を行うことです。スワスの色は総重量と変わらない場合があり、結合オペレーターはアイドリングしていることがよくあります。
たとえば、上のビデオでは、スワスが草と実質的に区別がつかないこと、およびコンバインオペレーターがスワスに沿ってマシンをどれだけ正確に駆動する必要があるかを確認できます。同時に、ヘイレージをトラックにロードするプロセスを常に観察します。仕事は非常に激しく、12時間のシフトの終わりまでに、コンバインオペレーターは単に足を踏み外し、3〜4シーズンの仕事の経験でのみフルシフトに対処できます。
オペレーターが経験の浅い場合、アイドリングは燃料と潤滑剤の損失です。飼料収穫機は、穀物収穫機とは対照的に、コンバイン自体の動きに燃料と潤滑剤の10％しか費やさず、残りの90％は切断、切り刻み、ブローチ、サイレージまたはヘイレージの投入に費やされます。したがって、完全にロードされたコンバインで作業することが非常に重要です。
ニューラルネットワークは、ネットワークがロールをどのように見るかの例であるロールで優れた仕事をします。
ここで私たちのシステムは、コンバインオペレーターが伐採を通してコンバインを導くのを助けることができます、私たちのロボットは完全かつ均等に、そして最も重要なことに、サイロトラックを正確に満たすことができます、これは燃料と潤滑油の損失を減らし、収穫中の損失をゼロに減らします、コンバインオペレーターはコンバインのオペレーターになり、すべての作業を引き受けます自己自動操縦。
現在、私たちは飼料用トウモロコシ、ヒマワリ、ヘイレージを開発しています。シーズンの終わりに、興味があれば、私たちのロボットが飼料収穫機にどのように対処したかをお伝えします。
PSあなたの農学者がハブレにいなくて、彼がそれに興味を持っているなら、あなたはここで連絡先を見つけることができます：promo.cognitivepilot.comそしてどの組み合わせに必要な特定の機器のセット、それがいくらかかるか、そしてあなたがそれを素早く見そしてテストする方法を詳細に議論します。