{"id":8140,"date":"2021-07-21T13:53:03","date_gmt":"2021-07-21T11:53:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=8140"},"modified":"2024-02-19T12:31:36","modified_gmt":"2024-02-19T11:31:36","slug":"sensor-technologien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/sensor-technologien\/","title":{"rendered":"Erprobung neuer Sensortechnologien im Leitprojekt COGNAC"},"content":{"rendered":"
Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC<\/a> wurden verschiedene Sensoren zur Erfassung von Boden- und Pflanzenkennwerten entwickelt, die bereits in verschiedenen Messkampagnen erfolgreich getestet werden konnten. Der Umfang der Sensoren reicht von Lachgassensorik \u00fcber Dichtemessungen basierend auf seismischen Oberfl\u00e4chenwellen bis hin zu Hyper- und Multispektralkamerasystemen, welche mithilfe KI-gest\u00fctzter Algorithmen bspw. die D\u00fcngemittels\u00e4ttigung des Bodens bestimmen oder Beikraut per Sensor von Nutzpflanzen unterscheiden k\u00f6nnen. Dieser Beitrag liefert Einblicke zum aktuellen Stand der Entwicklungen.<\/div>\n
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Im Fraunhofer-Leitprojekt \u00bbCognitive Agriculture\u00ab<\/b> (kurz: \u00bbCOGNAC\u00ab) for\u00adschen neben dem Fraunhofer IESE sieben weitere Fraunhofer-Institute gemein\u00adsam an Grundlagen, die Landwirt*innen in einer digitalisierten Welt hohe Produkti\u00advit\u00e4t im Einklang mit weiteren Zielen wie Nachhaltigkeit oder Produktqualit\u00e4t er\u00adm\u00f6glichen. Unsere Gastautorin vom Fraunhofer-Institut f\u00fcr Keramische Technologien und Systeme IKTS<\/a> koordiniert die Arbeiten zu Sensorik und Sensortechnologien und berichtet \u00fcber neue Forschungsergebnisse.<\/em><\/p>\n

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\"Weihnacht,Gastautorin
\nDr. Bianca Weihnacht
\nFraunhofer IKTS<\/strong><\/p>\n

Telefon: +49 351 88815-536<\/strong><\/p>\n

E-Mail senden<\/a><\/strong><\/p>\n

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Seismische Messungen bei der landwirtschaftlichen Versuchsanstalt in K\u00f6llitsch<\/strong><\/h3>\n

Mitte Juni konnte die im Rahmen des AP4 entwickelte Bodendichtekartierung mittels seismischer Oberfl\u00e4chenwellen auf einem Feld verwirklicht werden. 12 Geophone dienen dabei als Empf\u00e4nger f\u00fcr bestimmte elastische Wellentypen, die in den Boden mittels elektrodynamischem Vibrationssystem eingekoppelt wurden. Dieses Verfahren wird \u00fcblicherweise f\u00fcr ingenieurgeologische Fragestellungen eingesetzt, um beispielsweise Baugrunduntersuchungen durchzuf\u00fchren, Verdichtungszonen zu kartieren oder Hangrutschungszonen zu bewerten. Haupts\u00e4chlich beeinflussende Faktoren sind dabei, wie auch bei den hier beschriebenen Untersuchungen, die Verteilung der Bodendichte sowie weitere elastische Kenngr\u00f6\u00dfen, die die Ausbreitung der Wellen beeinflussen und eine modale Antwort des Untergrundes auf eine breitbandige Anregung erzeugen. In Abbildung 1 ist der Demonstrator zu sehen, der aus einem Aktor (links auf dem Boden stehend) und hydraulisch einsteckbaren Geophonen besteht. Weiterhin geh\u00f6ren ein Messrechner, der mittels WLAN mit einem geeigneten Steuerrechner verbunden werden kann, und die Messkarte f\u00fcr die Datenerfassung und Ansteuerung dazu. Die Pneumatikzylinder, welche die Geophone automatisiert in den Boden einkoppeln, wurden mit Druckluft betrieben.<\/p>\n\n\n\n
\"\"<\/td>\n\"Felddemonstrator<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Abbildung 1: Felddemonstrator zur Ermittlung von Dichteunterschieden im Untergrund; links: Gesamtansicht, rechts: Geophon-Detailansicht (c) Fraunhofer IKTS<\/em><\/p>\n

Das technologische Ziel des Projekts besteht darin, dass das Messystem m\u00f6glichst autonom mit der vom Fraunhofer IVI<\/a> entwickelten Roboterplattform CERES betrieben werden kann, um die Bodendichte autonom zu kartieren. Der Ausleger vor einer Messkampagne wird \u00fcber ein im landwirtschaftlichen Bereich g\u00e4ngiges Ger\u00e4tedreieck am Roboter befestigt. Dieser kann es \u00fcber eine Hubeinrichtung anheben und zum Einsatzort transportieren. Am Einsatzort wird der Ausleger anschlie\u00dfend abgesetzt, der Aktor wird an den Boden gedr\u00fcckt, die Geophone werden in den Boden gesteckt und anschlie\u00dfend wird die Messung durchgef\u00fchrt. Alle Arbeitsschritte werden automatisiert wiederholt, bis der Interessensbereich auf dem Feld kartiert ist. Die ausgewerteten Daten (tiefenaufgel\u00f6ste Bodendichte) werden auf der Plattform gesammelt und dann zum Agricultural Data Space (ADS) \u00fcbertragen. Dort stehen sie z. B. f\u00fcr semantische Feldkarten zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

F\u00fcr Anfang Sommer 2022 ist eine weitere Messkampagne geplant, um das Verfahren mit derzeit g\u00e4ngigen Verfahren zur Bodendichtekartierung mittels elektromagnetischer Induktionsspulen zu vergleichen. Weiterhin wurde das System f\u00fcr eine h\u00f6here Praktikabilit\u00e4t auf eine kleinere und leichtere Anh\u00e4ngerl\u00f6sung portiert. Somit ist es bereits f\u00fcr leichte landwirtschaftliche Nutzfahrzeuge und -Arbeitsmaschinen verf\u00fcgbar.<\/p>\n

KI-gest\u00fctzte adaptiv-intelligente Spektralsensoren zur Erfassung des Pflanzenzustands (Fraunhofer IFF)<\/strong><\/h3>\n

F\u00fcr den \u00f6konomisch und \u00f6kologisch optimierten landwirtschaftlichen Anbau ist es unerl\u00e4sslich, m\u00f6glichst fr\u00fchzeitig zu erkennen, ob Pflanzen mit gen\u00fcgend N\u00e4hrstoffen und Wasser versorgt sind, unter Pflanzensch\u00e4dlingen bzw. einem Pilzbefall leiden oder wie zum Beispiel die Unkrautsituation auf dem Feld ist.<\/p>\n

Aktuell sind viele Pflanzenzustandsparameter gar nicht oder nur in aufw\u00e4ndigen manuellen Arbeiten oder Laboranalysen messbar. Hier setzt das Forschungsteam des Fraunhofer IFF<\/a> an. Es entwickelt spektral-optische Sensorsysteme zur einfachen und schnellen Erfassung dieser Parameter und nutzt dabei Methoden des maschinellen Lernens (Stichwort: K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)) f\u00fcr die automatisierte Interpretation und Analyse der Messdaten. Diese KI-optimierte, intelligente Sensorik kann auf verschiedene Szenarien der Pflanzenzustandserfassung adaptiert werden und liefert stets zeitlich und \u00f6rtlich hochaufgel\u00f6ste Analysedaten. Die Adaption der intelligenten Sensorik erfolgt \u00fcber ein anwendungsspezifisches Anlernen in kognitiven Clouddiensten. Die von einem angelernten Sensor aggregierten Analysedaten werden in standardisierten Datenformaten in den Agricultural Data Space geladen und k\u00f6nnen dort mit weiteren multimodalen Daten verkn\u00fcpft und zu weiteren entscheidungsbringenden Informationen verarbeitet werden.<\/p>\n

Mithilfe dieser neuartigen Sensorik k\u00f6nnen die Besch\u00e4ftigten im Agrarsektor und in der Pflanzenzucht gezielte Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen ableiten. Feldroboter- oder drohnengetragene Sensorik erfasst automatisiert Daten und wertet diese kognitiv in Echtzeit aus. So k\u00f6nnen Pflanzenschutz- und D\u00fcngema\u00dfnahmen bedarfsgerecht und punktgenau durchgef\u00fchrt werden. Dies spart Kosten bei Betriebsmitteln und ist gleichzeitig \u00f6kologisch nachhaltiger.<\/p>\n\n\n\n
\"Neue<\/td>\n\"Spektralsensoren<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Abbildung 2: links – Spektralmesssystem an Tr\u00e4gerplattformtraktor; rechts – Beispiel Segmentierungsmaske des intelligenten Spektralssensors zur Unterscheidung von Zuckerr\u00fcbe (gr\u00fcn) und Beikraut (rot) (c) Fraunhofer IFF<\/em><\/p>\n

Im Leitprojekt COGNAC soll die Umsetzung von anwendungsspezifischer intelligenter Spektralsensorik am Beispiel der Beikrauterkennung in der Zuckerr\u00fcbe demonstriert werden. Dazu wurden in den Jahren 2020 und 2021 Messkampagnen zur Erfassung von Lerndatens\u00e4tzen auf den Zuckerr\u00fcbenfeldern des Lehr- und Versuchsguts (LVG) in K\u00f6llitsch<\/a> durchgef\u00fchrt (siehe Abbildung 2). Nach aktuellem Entwicklungsstand erreicht der KI-gest\u00fctzte Spektralsensor eine Erkennungsleistung von 98 % bei der Unterscheidung von Beikraut und Zuckerr\u00fcbe. Dabei diente bisher ein Traktor als Sensortr\u00e4gerplattform. F\u00fcr die Vegetationsperiode 2022 ist der Betrieb des entwickelten Sensorsystems am Feldroboter CERES geplant. Sensordatenerfassung und -auswertung, die Roboterfahrt \u00fcber das Feld und die Kommunikation mit dem Agricultural Data Space (ADS) sollen dabei zum Datenaustausch automatisiert erfolgen. Die erstellten Detektionsmodelle zur Beikrauterkennung sollen somit validiert werden.<\/p>\n

SmartVision \u2013 Auswertung multispektraler Bilder in Echtzeit zur Erkennung von Nutzpflanzen und Beikraut <\/strong><\/h3>\n

Die Erkennung von Nutzpflanzen und Beikraut ist ein wichtiger Schritt zur pestizidfreien Landwirtschaft. Zur zuverl\u00e4ssigen Erkennung der Pflanzen wird die im nahinfraroten Spektralbereich erh\u00f6hte Reflektion mit den Farbinformationen einer RGB-Kamera kombiniert. Durch den erh\u00f6hten Kontrast wird die Erkennung von Pflanzen auch unter schwierigen Aufnahmebedingungen, beispielsweise bei Fremdlicht und Schattenwurf, erm\u00f6glicht (siehe Abbildung 3).<\/p>\n

Im Leitprojekt COGNAC soll die Konfiguration der multispektralen Kamera mit den Daten des hyperspektralen Kamerasystems optimiert werden. In der Messkampagne 2021 wurden dazu multi- und hyperspektrale Bilddaten in kombinierten Versuchsfahrten auf den Zuckerr\u00fcbenfeldern des Lehr- und Versuchsguts (LVG) in K\u00f6llitsch durchgef\u00fchrt (siehe Abbildung 2). F\u00fcr die Vegetationsperiode 2022 ist eine Integration des SmartVision-Systems in den Feldroboter CERES geplant. Das System des Fraunhofer IOSB<\/a> kombiniert multispektrale Kameratechnik mit einer Echtzeit-Bildauswertung, sodass die Information direkt zu den Werkzeugen der mechanischen Beikrautregulierung weitergeleitet werden kann.<\/p>\n\n\n\n
\"\"<\/td>\n\"\"<\/td>\n\"\"<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Abbildung 3: Beispiel der Erkennung durch den Infrarotkanal aus der Messkampagne 2021, links: normalisiertes Infrarotsignal, Mitte: instanzbasierte Segmentierung von Pflanzen, rechts: Nutzpflanzen (blau) und Beikraut (rot) (c) Fraunhofer IOSB<\/em><\/p>\n

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Mobiler Lachgassensor auf Spektrometerbasis<\/strong><\/h3>\n

Um Lachgasemissionen aus dem Ackerboden zu bestimmen, klimarelevante Vergleiche von B\u00f6den, D\u00fcngern und D\u00fcngearten zu gew\u00e4hrleisten und Bodenver\u00e4nderungen und D\u00fcngemittelabfl\u00fcsse auf dem Feld aufzeigen zu k\u00f6nnen, setzen wir im Projekt COGNAC derzeit einen Lachgassensor ein. Zus\u00e4tzlich zu den bereits genannten Aspekten werden zudem Bodenfeuchte und Bodentemperatur gemessen. Mitte Juni konnten die ersten Feldmessungen mit dem mobilen Sensor durchgef\u00fchrt werden. Als Versuchsfl\u00e4che kam ein Maisfeld zum Einsatz, auf dem verschiedene D\u00fcngearten getestet werden.<\/p>\n

Der Sensor besteht aus einer Sammelglocke, die das ausstr\u00f6mende Lachgas auff\u00e4ngt, und einem Messkoffer mit Elektronik, Pumpe und einem Spektrometer (siehe Abbildung 3). \u00dcber die Pumpe wird das Volumen der Sammelglocke st\u00e4ndig mit dem der Messzelle des Spektrometers ausgetauscht, um eine kontinuierliche Anreichung an Lachgas zu gew\u00e4hrleisten und daraus folgend den Lachgasfluss zu bestimmen. Die schwarzen Gummistreifen an der Messkammer dienen dazu, das Einstr\u00f6men von Umgebungsluft in die Sammelglocke zu minimieren. Ziel der Testmessungen war es, die notwendige Messzeit pro Messpunkt abzusch\u00e4tzen und die Umwelteinfl\u00fcsse auf den Sensor zu verifizieren. Zus\u00e4tzlich war das Handling auf dem Feld mit den einzelnen Komponenten von Interesse.<\/p>\n

Der Sensor wird zurzeit noch von Hand zu den einzelnen Messpunkten auf dem Feld getragen. Die Daten werden auf dem Messrechner gespeichert. Zur Referenzierung der Messdaten ist es notwendig, eine bekannte Konzentration N2O (Lachgas) als Referenzgas vor der Messung vom Sensor aufnehmen zu lassen. Die gewonnenen Daten bed\u00fcrfen einer anschlie\u00dfenden Nachbearbeitung, bevor sie dann dem ADS zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/p>\n

\"Lachgassensor<\/p>\n

Abbildung 4: Lachgassensor im Feldeinsatz. Links oben: Versuchsfeld aus Vogelperspektive, links unten: Gesamtaufbau Lachgassensor, rechts: Nahaufnahme Sammelglocke. (c) Fraunhofer IPM<\/a><\/em><\/p>\n

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Sie wollen mehr zum Fraunhofer-Leitprojekt COGNAC erfahren? \u2013 Mehr Infos dazu finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC wurden verschiedene Sensoren zur Erfassung von Boden- und Pflanzenkennwerten entwickelt, die bereits in verschiedenen Messkampagnen erfolgreich getestet werden konnten. 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