ระบบการตรวจจับร่องน้ำในสวนโดยใช้การประมวลผลภาพเพื่อใช้นำทางของเรือรดน้ำแบบอัตโนมัติ
คำสำคัญ:
การประมวลผลทางภาพ, การนำทางอัตโนมัติของเรือ, การทำแผนที่ร่องสวน, ร่องสวนการเกษตรบทคัดย่อ
การปลูกพืชแบบร่องสวนเป็นหนึ่งในวิธีการปลูกพืชที่ง่ายต่อการบริหารจัดการในเรื่องทรัพยากรน้ำ การรดน้ำแปลงพืชในร่องสวนจำเป็นต้องมีการใช้ทรัพยากรมนุษย์ในการบริหารจัดการ และได้มีการพัฒนาอุปกรณ์ในการรดน้ำโดยการใช้เรือติดปั๊มสูบน้ำเพื่อให้สามารถรถน้ำในปริมาณที่มากและมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามก็ยังไม่สามารถแก้ปัญหาการใช้ทรัพยากร มนุษย์ในการทำซ้ำ ๆ เช่น การรดน้ำได้ ดังนั้นการทำให้เรือรดน้ำสามารถท้างานตามแผนงานและรดน้ำได้ด้วยตัวเองโดนการ ขับเคลื่อนตัวไปในร่องส่วนได้ด้วยตัวเองจึงเป็นสิ่งจำเป็นในการช่วยบริหารจัดการทรัพยากรมนุษย์ในการทำการเกษตรแบบร่องสวนได้
งานวิจัยนี้ได้นำเสนอระบบที่ช่วยแก้ปัญหาการนำทางของเรืออัตโนมัติในร่องสวนโดยใช้แค่กล้องในการตรวจจับขอบเขตของร่องน้ำในสวนการเกษตรด้วยการนำระบบแมชชีนวิชั่น (Machine Vision) มาประมวลผลภาพ เพื่อหาเส้นแนว ทางของร่องสวนทั้งด้านซ้ายและด้านขวาโดยการใช้ความแตกต่างของดับสีของน้ำและขอบดิน เมื่อได้ภาพที่แยกน้ำกับดิน ก็จะสามารถหาแนวขอบของร่องน้ำด้านซ้ายขวา (Channel Line) เพื่อใช้ในการหาจุดกึ่งกลางจากการตัดกันของแนวขอบของร่องน้ำกับเส้นแนวระนาบ (Horizontal Line) หลาย ๆ เส้น ทำให้เกิดแนวเส้นนำทางของร่องสวน (Trench Channel Guideline) แนวเส้นนำทางนี้จะบอกถึงทิศทางของร่องสวน และน้ามาใช้ในการคำนวณหาองศาการเคลื่อนที่ของเรือ ข้อมูลองศานี้จะส่งต่อไปยังระบบควบคุมทำให้เรือสามารถเคลื่อนที่และบังคับการเลี้ยวได้เองอัตโนมัติ
References
Subramanian, A., Gong, X., Wyatt, C.L., Stilwell, D. ( 2007) . Shoreline Detection in Images for Autonomous Boat Navigation. DOI:10.1109/ACSSC.2006.354902.
Majid, M. H. A. & Arshad, M. R. (2016). Design of an Autonomous Surface Vehicle (ASV) for Swarming Application. http://srv.uib.es/public/AUV2016/pdf/5.4.pdf.
Aqthobilrobbany, A., Handayani, A. N., Lestari, D., Muladi, M. (2020). HSV Based Robot Boat Navigation System. DOI:10.1109/CENIM51130.2020.9297915
Xue, J., Zhang, L., & Grift, T.E. (2012). Variable field-of-view machine vision based row guidance of an agricultural robot. Computers and Electronics in Agriculture, 84, 85-91.
สันติชัย เฟื่องกาญจน์ และคณะ. (2010). การจำลองระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติโดยวิธีการประมวลผลภาพเพื่อใช้ในการ ควบคุมระยะไกล. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา.
Hartley, R., & Zisserman, A. (2003). Multiple View Geometry in Computer Vision. (2rd ed.). Cambridge University.
Kunghun, W. & Tantrapiwat, A. (2018). Development of a Vision Based Mapping in Rubber Tree Orchard. Applied Sciences and Technology-ICEAST 2018 (IEEE). Phuket, Thailand. Proceedings in the 4th International Conference on Engineering, 206-209.
การปลูกพืชแบบยกร่อง. https://puechkaset.com.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
