Направление конференции: Тракторное, сельскохозяйственное, лесопромышленное, строительно-дорожное и коммунальное машиностроение
Степень разработки: Идея (концепция)
Потери зерна на этапе скашивания составляют 20-50% от всех потерь при сборе урожая. Существенное влияние на эффективность уборочного процесса оказывают человеческий фактор и неблагоприятные внешние условия: температурные колебания, изменения влажности, полегание, неравномерное созревание, гетерогенность посевов и влияние погодных условий -все эти параметры влияют на качество и количество собранного урожая.
В проекте рассматривается концепция автоматизированного модификатора для селекционного зерноуборочного комбайна, основанного на технологиях машинного зрения и элементах искусственного интеллекта. Предлагаемая система включает вычислительный модуль, камеры машинного зрения, датчики положения и скорости исполнительных механизмов, а также программный комплекс для анализа состояния посевов.
Данные, получаемые от системы машинного зрения, обрабатываются за счет разработанной математической модели. Такое решение позволяет заранее корректировать параметры уборочного процесса
Предлагаемая система обеспечивает автоматическую регулировку частоты резания режущего аппарата, скорости движения комбайна и положение жатки. Ожидается, что применение АСУ позволит снизить потери зерна до 20%, повысить качество уборки и уменьшить влияние человеческого фактора на эффективность работы зерноуборочной техники.