Een spuit die op basis van de fysieke kenmerken van een plant zelf bepaalt of een toepassing van gewasbescherming of meststoffen gewenst is. De machine herkent verschillen tussen planten en is in staat om een specifieke plant op te zoeken en de daarbij behorende wenselijke actie uit te voeren. De Wageningse MSc.-student Lodewijk Voorhoeve werkt aan deze oplossing waarbij hij twee technieken combineert: computer vision en machine learning. Lodewijk toonde op 31 mei zijn prototype tijdens de demonstratiedag beheersing aardappelopslag in Valthermond.
Demonstratiedag
LTO Nederland, BO-Akkerbouw, Wageningen Universiteit & Research en Innovatie Veenkoloniën organiseerden op 31 mei in Valthermond een demonstratiedag over de beheersing van aardappelopslag. Voorafgaand werd een brainstormsessie georganiseerd met akkerbouwers, machine-ontwikkelaars en onderzoekers om te verkennen waaraan toepassingen voor bestrijding van aardappelopslag moeten voldoen. Het benutten van robot- en sensortechnologie wordt hierbij als een kansrijke oplossingsrichting gezien.
Precieze bespuiting
De thesis waar Lodewijk Voorhoeve op dit moment aan werkt sluit hier precies bij aan. Het gaat over het herkennen van aardappelopslag in een suikerbietenveld. Simpelweg vertaalt de computer een cameraopname naar plantsoort en stuurt de spuitdoppen aan. In de techniek van Voorhoeve doet de machine dus zelf de gewasherkenning, maakt onderscheid tussen gewassen en zorgt voor de bespuiting, bijvoorbeeld alle aardappelopslag planten in een bietengewas.
“Over 3 jaar klaar voor de praktijk”
Op dit moment wordt er al volop getest met het prototype dat in het kader van SMARAGD is gebouwd. Hierbij wordt veel data verzameld om de techniek optimaal in te richten voor de praktijk. Daarover is Lodewijk optimistisch: “Binnen 3 jaar kan dit systeem op het erf van de boer staan. De techniek zelf is niet zo duur, echter de andere factoren zoals snelheid en materiaal bepalen de complexiteit.” Daarnaast is ook het soort gewasbescherming bepalend voor de effectiviteit: een meer gelachtige middel levert een beter resultaat op dan een zeer vloeibaar product. Je spuit tenslotte niet volvelds, dus het middel moet goed hechten aan de plant en geen andere planten raken. “Voor het bestrijden van aardappelopslag zijn de spuitdoppen te vervangen door naalden met Roundup-gel. Dit is gedaan door Ard Nieuwenhuizen in 2009, toen hij zijn PhD bij Wageningen deed. Met enige aanpassingen is de robot ook in te zetten voor bijmesten of ziektedetectie”, legt Lodewijk Voorhoeve uit.
YOLO-netwerk: You Only Look Once
De machine leren om planten te onderscheiden gaat stap voor stap. De machine rijdt over het veld en maakt foto’s,. De foto’s worden met de hand voorzien van annotaties: een vierkante omlijning van elke afzonderlijke plant met een benaming. Zo leert hij de machine welke planten er staan en deze te herkennen. Dit classificatiesysteem noemen we YOLO-netwerk: You Only Look Once. In de toekomst gaat dit proces sneller waarbij de machine in staat is om een volledig veld te herkennen op basis van de voorkennis van de uiterlijke kenmerken van de plant, dit heeft de machine tenslotte geleerd. Hoe beter het algoritme hoe groter het succes. Hoe meer beelden de robot verwerkt, hoe beter de herkenning van gewassen en onkruiden.
Een homogeen product
Lodewijk: ‘Over 10 jaar vinden we deze techniek heel normaal’. Het voordeel van deze techniek is dat dit prima uitvoerbaar is door kleine robots. Elke plant krijgt een eigen behandeling waardoor het gewas meer uniform groeit en er uiteindelijk een meer homogeen product ontstaat. Er wordt met deze techniek veel data gegenereerd over soorten planten en plantziekten, die weer te benutten zijn in de doorontwikkeling naar nieuwe toepassingen.