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| Titel: | Digital-mechanisches In-Row-Hackaggregat für den Gemüseanbau (TalpaOlus) |
|---|---|
| Titel (englisch): | Digital-mechanic in-row weeding implement for vegetable farming (TalpaOlus) |
| Akronym: | TalpaOlus |
| Beschreibung (dt.): | Wir haben einen autonomen Hackroboter für Zuckerrüben entwickelt. Der Roboter ist mit Kameras und ausgefeilten Bildverarbeitungsmethoden ausgestattet und in der Lage, Zuckerrüben von Unkräutern zu unterscheiden, und letztere gezielt mit einem mechanischen Hackwerkzeug zu entfernen. Die Technologie wurde seit über 5 Jahren entwickelt und wir sehen sie kurz vor TRL 9.Das geplante Vorhaben hat das Ziel, die bestehende Technik anzupassen, um diese auch für den Gemüseanbau einsetzen zu können.Dazu wird, basierend auf dem Gerät für Zuckerrüben und ersten Erfahrung aus Feldversuchen mit Blattsalat und Kohl, ein neues Anbaugerät entwickelt.Wichtige Entwicklungsschritte in diesem Projekt sind die Anpassung der Bildverarbeitung (dazu müssen zusätzliche Aufnahmen von für den Gemüseanbau relevanten Pflanzen gemacht werden, annotiert und in das künstliche neuronale Netz eingelernt werden), die Anpassung der Hackwerkzeuge für die besonderen Anforderungen im Gemüseanbau (schmalere Reihenweiten, geringere Pflanzabstände). Weiterhin ist die Hackstrategie entsprechend den Fruchtarten zu optimieren.In den ersten o.g. Feldversuchen ist ein erstes Versuchsmuster entstanden, das wir auf TRL 7 einstufen und im Zuge des Projekts auf TRL 8 bringen werden. |
| Beschreibung (engl.): | We have developed an autonomous hoeing robot for sugarbeet. The robot is equipped with cameras and sophisticated image processing methods and is able to distinguish sugar beets from weeds, and selectively remove the latter with a mechanical hoeing tool. The technology has been developed for over 5 years and we see it approaching TRL 9.The planned project aims to adapt the existing technology so that it can also be used for vegetable cultivation.To this end, based on the device for sugar beet and initial experience from field trials with leaf lettuce and cabbage, a new cultivation device will be developed. Important development steps in this project are the adaptation of the image processing (additional images of plants relevant for vegetable cultivation have to be taken, annotated and learned into the artificial neural network), the adaptation of the hoeing tools for the special requirements in vegetable cultivation (narrower row widths, smaller planting distances). Furthermore, the hoeing strategy has to be optimized according to the crop types.In the first field trials mentioned above, a first experimental design has been developed, which we will classify on TRL 7 and bring up to TRL 8 in the course of the project. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.10.2022 / Ende: 30.09.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | farming revolution GmbH, Böhmenkirch |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health, Nachhaltigkeit, sustainability, Gemüsebau, vegetable production, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Biologischer Pflanzenschutz, biological plant protection, Start-up |
| Förderkennzeichen: | 281DP17X21 |
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Weizen Stroh
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+Weizen -Gerste
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Weizen*
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"Kleegras und Grünland"
Findet Datensätze, die die exakte Phrase "Kleegras und Grünland" enthalten. Dies wäre etwa "Stickstoffkreisläufe in Kleegras und Grünland", nicht aber "Stickstoffkreisläufe in Kleegras oder Grünland".
Beachten Sie, dass die (")-Anführungszeichen, die die Phrase umschließen, Operatorzeichen sind, die der Trennung der Phrase dienen. Es handelt sich hierbei nicht um Anführungszeichen, die den Such-String selbst umfassen.
