Empresas e instituições de pesquisa nacionais e internacionais tem concentrado esforços no sentido de desenvolver e promover a implementação do padrão internacional ISO 11783, baseado no protocolo de comunicação digital CAN (Contoller Network Area), para integração de dispositivos em máquinas e implementos agrícolas. Nesse contexto, é apresentado o desenvolvimento e a aplicação de um modelo baseado no formalismo das redes de Petri como uma ferramenta de suporte para a análise e implantação de uma rede CAN em aplicações com tempos-críticos. O modelo foi elaborado no ambiente para edição e simulação DesignCPN, sendo que a simulação é utilizada para a análise do desempenho e do comportamento de uma rede CAN com diferentes configurações que será embarcada em um veículo autônomo agrícola (VAA). / Intemational and national research institutions and companies have focused efforts to develop and promote the implementation of the international standard ISO 11783, based upon the digital communication protocol CAN (Controller Area Network), in order to integrate devices in machines and agricultural implements. Therefore, it is presented the development and the application of a model based on Petri nets\' formalism as a tool for the support, analysis and accomplishment of a CAN bus in time-critical applications. The model was constructed in an environrnent for edition and sirnulation of colored Petri nets, the software DesignCPN. The sirnulation was used for the analysis of the behavior and the performance the CAN bus for several configurations, which will be embedded in an Autonomous Agricultural Vehicle (VAA).

Empresas e instituições de pesquisa nacionais e internacionais tem concentrado esforços no sentido de desenvolver e promover a implementação do padrão internacional ISO 11783, baseado no protocolo de comunicação digital CAN (Contoller Network Area), para integração de dispositivos em máquinas e implementos agrícolas. Nesse contexto, é apresentado o desenvolvimento e a aplicação de um modelo baseado no formalismo das redes de Petri como uma ferramenta de suporte para a análise e implantação de uma rede CAN em aplicações com tempos-críticos. O modelo foi elaborado no ambiente para edição e simulação DesignCPN, sendo que a simulação é utilizada para a análise do desempenho e do comportamento de uma rede CAN com diferentes configurações que será embarcada em um veículo autônomo agrícola (VAA). / Intemational and national research institutions and companies have focused efforts to develop and promote the implementation of the international standard ISO 11783, based upon the digital communication protocol CAN (Controller Area Network), in order to integrate devices in machines and agricultural implements. Therefore, it is presented the development and the application of a model based on Petri nets\' formalism as a tool for the support, analysis and accomplishment of a CAN bus in time-critical applications. The model was constructed in an environrnent for edition and sirnulation of colored Petri nets, the software DesignCPN. The sirnulation was used for the analysis of the behavior and the performance the CAN bus for several configurations, which will be embedded in an Autonomous Agricultural Vehicle (VAA).

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Monteiro Junior.pdf: 2744838 bytes, checksum: 11e19d174916d6b6c7a51c2a1a5cd130 (MD5) Previous issue date: 2015-08-07 / Agricultural machinery has mechanisms which automate them; however, it is still an expensive GPS based resource. The use of computational vision is an alternative or an addition to the use of GPS. Not long ago, the use of computational vision was exclusive to computers with huge processing capabilities, and its use in agricultural machinery was impracticable due to adverse field conditions. The evolution of the processors made computational vision possible in cellphones, whose hardware is robust for not having mechanical components and for being dust and, some models, humidity proof. This work describes the creation of a method developed for smartphone based mobile devices with the Android operational system. This system has the purpose of providing the calculation of the trajectories of agricultural machinery or robots, at pulverization lines. The method uses cameras that are present on the smartphones themselves in order to capture the image of the route to be calculated and processed by the phone. The process uses methods of computational vision with the aid of an algorithm to smooth the movements and to take decisions in order to not perform unnecessary movements. The method uses open-source softwares, like the Openvc library, the Android system and its tools of the programming, and in the IOIO hardware platform. The system was field tested, in a robot named NAVIGO, developed in the graduation program of Applied Computation at the Universidade Estadual de Ponta Grossa. The smartphone is coupled to the NAVIGO and it communicates with IOIO through Bluetooth. . Computer vision processing was performed on the smartphone , obtaining satisfactory results , proving that smart phones , are robust , and have the advantage of having numerous sensors embedded in the hardware and are able to perform tasks that were previously exclusive to computers. Furthermore small devices that use computer vision , as proposed in the work can be great tools in agriculture large areas of difficult access machinery . / Máquinas agrícolas possuem mecanismos que as tornam autônomas, porém ainda é um recurso caro, baseado em GPS. O uso de visão computacional é uma alternativa ou um complemento para o uso do GPS. Até há pouco tempo, o uso de visão computacional, era restrito aos computadores de grande capacidade de processamento e seu uso em máquinas agrícolas era inviável devido às condições adversas do campo. Com a evolução dos processadores é possível aplicar visão computacional em celulares, cujo hardware é robusto, por não possuir componentes mecânicos e por ser tolerantes à poeira, e por alguns modelos até a umidade. Esta dissertação descreve a criação de um método para dispositivos móveis, do tipo smartphone, com sistema operacional Android, com a finalidade de calcular a trajetória de máquinas agrícolas, ou robôs, em linhas de pulverização. O método utiliza a câmera presente nos smartphones para captação da imagem da rota a ser calculada e processada pelo telefone. O sistema incorpora métodos de visão computacional, com o auxílio de um algoritmo, para suavizar os movimentos, além de colaborar para tomada de decisão de forma a não ocorrer movimentos desnecessários. O método usa software de código aberto, como a Biblioteca OpenCV, o Sistema Android, e as ferramentas para programação, e em hardware com a Plataforma IOIO. O sistema foi testado em campo, nas culturas de trigo e de soja, sobre um sistema de plantio direto. Os testes foram realizados em um Robô denominado NAVIGO, desenvolvido no Programa de Pós-Graduação de Computação Aplicada, da Universidade Estadual de Ponta Grossa. O smartphone fica acoplado no NAVIGO, com comunicação com IOIO, através de Bluetooth. O processamento de visão computacional foi realizado no smartphone, obtendo-se resultados satisfatórios, provando que os telefones inteligentes, são robustos, e possuem a vantagem de ter inúmeros sensores embutidos no hardware e são capazes de realizar tarefas que antes eram exclusivas de computadores. Além disso dispositivos de porte pequeno que utilizam a visão computacional, como o proposto no trabalho, podem ser ótimas ferramentas na agricultura em locais de difícil acesso de maquinário de grande porte.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deividson Okopnik.pdf: 1255995 bytes, checksum: b277e12a62fffb92a8542647ae7cadb4 (MD5) Previous issue date: 2012-07-30 / Actually, the process of determining the longitudinal distance of seeds on the same planting line is manual and prone to failures. In the maize’s case, the distribution of seeds in inadequate distances lowers its productivity, influencing in the plants development, both by the maize’s root system, that doesn’t make up to the variation of the distances, like some other cultures do, and my the lower amount of sun radiation that the plants can absorb when plants are too close to each other. Considering the importance of knowing the longitudinal distance of seeds and that that reading is made manually, this dissertation presents a microcontrolled solution to be used along with a plantability track. The microcontroller used in the solution is an Atmega 328, part of an Arduino. The seed detection was made using an industrial infrared sensor, model DFRobot RB-DFR-49, with adjustable sensing distance, fixed perpendicularly to the track. With the developed solution added to the track, it was possible to obtain a precise reading from the distance between each seed, by counting the time between each seed, plus the known speed of the rolling track. That value is then registered on the developed solution and passed to a computer through an USB connection. By comparing to the manual mattering, the medium error obtained was 0,90cm, less than 0,5% in a 40cm distance, as used in maize. The validation of the developed solution, amount of detected double spacing and fail spacing, was made by comparing the results obtained by the solution with those obtained by manual testing, made by an specialist on those tests. By doing that, it was possible to notice that in tests with low amounts of double and fail spaces (6 and 5 in a test, and 6 and 3 in the second), the results where the same to the manual accounting. In tests with bigger amounts of errors (32 doubles, 50 fails), the result was slightly different (more 7 doubles and 28 fails, when comparing to manual testing), what evidences that the developed solution is more precise than the manual measuring method. Its believed that the solution can help in the selection of planting disks, and to obtain a better plant stand in the field, what brings better productivity. Keywords: Zea Mays, Agricultural Automation, Precision Agriculture. / Atualmente, o processo de determinação da distância longitudinal de sementes em uma mesma linha de semeadura é manual e propenso a falhas. No caso do milho, a distribuição de sementes em distâncias inadequadas diminui a sua produtividade, influenciando o desenvolvimento das plantas, tanto pela estrutura do sistema radicular do milho, que não compensa as variações de distância como outras culturas fazem, quanto pela diminuição da quantidade de radiação solar que as plantas conseguem absorver quando estão muito próximas uma das outras. Considerando a importância de se medir a distância longitudinal de sementes e que esta medida é feita de forma manual atualmente, esta dissertação apresenta uma solução microcontrolada para ser adicionada em uma esteira de plantabilidade. O microcontrolador usado na solução é um Atmega 328, parte de um kit Arduino. A detecção das sementes foi feita utilizando um sensor industrial infravermelho fixo, modelo DFRobot RB-DFR-49, com distância sensora regulável, de forma perpendicular sobre a esteira. Com a solução adicionada à esteira de plantabilidade foi possível obter uma leitura precisa da distância entre as sementes, pela contagem do tempo decorrido entre cada detecção e a velocidade da esteira. Esse valor é então registrado na solução e repassado a um computador através de uma conexão USB. A partir da distribuição manual das sementes na esteira, o erro obtido na medida das distâncias foi, na média, de 0,19 cm, menos de 0,5% em uma distância de 40 cm entre sementes, como é o caso do milho. A validação da solução, quantidade de distâncias duplas e de distâncias falhas em um teste com 1000 sementes de milho, foi feita ao se comparar os resultados dela obtidos com aqueles de um teste manual, efetuado por um especialista desta função. Foi possível notar que em testes com poucas quantidades de duplas e falhas (6 e 5 em um teste, e 6 e 3 em outro teste, respectivamente), resultados foram idênticos à contagem manual. Nos testes cuja quantidade de erros é maior (32 duplas e 50 falhas), obtiveram-se resultados diferenciados (7 duplas e 28 falhas a mais, comparando-se com a leitura manual), evidenciando que a solução desenvolvida é mais precisa que pelo método tradicional (manual). Acredita-se que a solução pode auxiliar na seleção de discos dosadores, e na obtenção de um melhor estande final de plantas no campo, levando a uma maior produtividade.

Submitted by Lara Oliveira (lara@ufersa.edu.br) on 2016-11-07T18:24:50Z No. of bitstreams: 1 RafaelVOM_DISSERT.pdf: 2328046 bytes, checksum: 008cce0c4d1315c642a16bc424c81b6c (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2017-01-24T14:29:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RafaelVOM_DISSERT.pdf: 2328046 bytes, checksum: 008cce0c4d1315c642a16bc424c81b6c (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2017-01-24T14:43:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RafaelVOM_DISSERT.pdf: 2328046 bytes, checksum: 008cce0c4d1315c642a16bc424c81b6c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-21T14:51:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RafaelVOM_DISSERT.pdf: 2328046 bytes, checksum: 008cce0c4d1315c642a16bc424c81b6c (MD5) Previous issue date: 2016-03-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The use of plant protection products is very important for most agricultural production systems, but it is clear that these products pose risks to the environment and human health. The application of technology should be planned and monitored in a responsible manner, in order to seek its improvement and to minimize the potential damage to the environment. Observing these facts, this study aims to develop a data acquisition system (DPS) low cost for obtaining and storage technology application-related data, as working pressure, Rotation Power Outlet, temperature and relative humidity, travel speed, besides obtaining the geographic coordinates and determine the area worked by the machine by means of GPS. The equipment is based on an Arduino Mega 2560 R3 board, which coordinates the sensors used and performs the manipulation of data, Furthermore SAD has a man-machine consists of an LCD display interface and pushbotton type of pressure switches and a memory card module to store the collected data. With SAD prototype ready tests were carried out with the sensors and the GPS module in the field. For the static test was conducted on GPS geodetic station located at 92426 IFRN Mossoró / RN, it was observed that the average of the coordinates obtained by the GPS module used has reached a distance of 0.6 m with respect to geodetic station. With the end of the work can be concluded that the SAD is developed a robust equipment, easy to handle and affordable for small and medium producers. The system features an intuitive man-machine interface, providing easy and quick access to all configuration parameters and features of the equipment / A utilização de produtos fitossanitários tem muita importância para grande parte dos sistemas de produção agrícolas, porém é evidente que esses produtos oferecem riscos ao ambiente e à saúde humana. A tecnologia de aplicação deve ser planejada e monitorada de maneira responsável, com o objetivo de buscar seu aprimoramento e assim minimizar o potencial de danos ao ambiente. Observando esses fatos, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um Sistema de Aquisição de Dados (SAD) de baixo custo para obtenção e armazenamento de dados relacionados à tecnologia de aplicação, como pressão de trabalho, rotação da Tomada de Potência, temperatura e umidade relativa do ar, velocidade de deslocamento, além de obter as coordenadas geográficas e determinar a área trabalhada pela máquina por meio de GPS. O equipamento tem como base uma placa Arduino Mega 2560 R3, que coordena os sensores utilizados e realiza a manipulação dos dados obtidos, além disso o SAD possui uma interface homem-máquina composta por um display LCD e interruptores de pressão do tipo pushbotton e um módulo de cartão de memória para armazenar os dados coletados. Com o protótipo do SAD pronto foram realizados ensaios com os sensores e com o módulo de GPS em campo. Para o GPS o ensaio estático foi realizado na estação geodésica 92426 localizada no IFRN em Mossoró/RN, foi observado que a média das coordenadas obtidas pelo módulo GPS utilizado alcançou uma distância de 0,6 m com relação a estação geodésica. Com o fim do trabalho pode-se concluir que o SAD desenvolvido é um equipamento robusto, de fácil manipulação e com custo acessível para pequenos e médios produtores. O sistema apresenta uma interface homem-máquina bastante intuitiva, proporcionando um acesso fácil e rápido a todos os parâmetros de configuração e funcionalidades do equipamento / 2016-10-25

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EVANISE ARAUJO CALD.pdf: 7566314 bytes, checksum: 376003b7f419eb861b263f45501b2c37 (MD5) Previous issue date: 2014-01-29 / Brazil is one of the largest seed producers in the world. Therefore, one must be sought ways to ensure seed quality, free from mechanical damage and/or infection. Computational techniques can assist on detecting these problems, indicating seeds that are or are not following the standards of the existing legislation. The use of digital image processing in agriculture has been established in various areas of knowledge. In agriculture, the digital image processing can help in the area of visual inspection of seeds, a tedious task and with human subjectivity. The digital image processing consists of several steps: image acquisition, preprocessing, segmentation, recognition and interpretation. Among all these steps, the acquisition is the most important, since following stages depend on it to get the desired information. The acquisition has an image capture device, lighting, among other items. An acquisition system that is not developed to a defined purpose can produce inefficient images for the image processing system. For instance, the system can detect a non-existent disease or mechanical damages in the seed, presenting false positives and false negatives, due to the presence of residues in the environment or a wrong image resolution. The objective of this work is to choose the best methodology for capturing images for analysis of seed quality of maize. This was done through two measures of distances between histograms, the intersection and the correlation. To evaluate the performance of the developed methodologies in terms of repeatability and reproducibility, three replications of nine image groups were performed after the systematic rearrangement of equipment in each repetition; and three replicates of nine image groups in which the equipments were not removed from setup; at the end, each repetition had 81 images. As a result, it was verified the need to perform a calibration procedure of the acquisition system at each repetition; and that there is a constancy in the images, for the same repetition, obtaining, for the best case, a distance between histograms of 0.99804 ± 0.00124, with the correlation metric. / O Brasil é um dos maiores produtores de sementes mundiais. Portanto, devem-se buscar meios de garantir sementes de qualidade, livres de danos mecânicos e/ou infecções. Técnicas computacionais podem auxiliar na detecção desses problemas, indicando sementes que estão ou não no padrão da legislação vigente. O uso do processamento digital de imagens na agricultura vem sendo estabelecido em diversas áreas de conhecimento. Na agricultura, o processamento digital de imagens pode auxiliar na área de inspeção visual de sementes, uma tarefa tediosa e com subjetividade humana. O processamento digital de imagens é composto por várias etapas: aquisição de imagem, pré-processamento, segmentação, reconhecimento e interpretação. Dentre todas essas etapas a aquisição é uma das mais importantes, pois, as fases seguintes dependem dela para obter a informação desejada. Na aquisição tem-se o dispositivo de captura das imagens, a iluminação da cena, dentre outros itens. Um sistema de aquisição não direcionado para o fim que se propõe pode produzir imagens ineficazes para o sistema de processamento de imagem. Por exemplo, detectar uma doença ou danos mecânicos inexistentes em uma semente, ou seja, apresentando falsos positivos e falsos negativos, devido à presença de resíduos no ambiente ou à resolução da imagem estar errada. O objetivo deste trabalho é escolher a melhor metodologia para a captura de imagens para fins de análise de qualidade de sementes de milho. Isso foi feito através de duas medidas de distâncias entre histogramas de imagens, a interseção e a correlação. Para avaliar o desempenho das metodologias elaboradas, em termos de repetitividade e reprodutibilidade, foram realizadas três repetições, de nove grupos de imagens, após o rearranjo sistemático dos equipamentos em cada repetição; e três repetições, de nove grupos de imagens, em que os equipamentos não foram retirados do lugar; sendo que em cada repetição eram obtidas 81 imagens. Como resultados, verificaram-se a necessidade de efetuar um procedimento de calibração do sistema de aquisição em cada repetição; e uma constância nas imagens, para a mesma repetição, obtendo, para o melhor caso, uma distância entre histogramas, pela métrica da correlação, de 0,99804 ± 0,00124.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daurimar Mendes da Silva.pdf: 4676770 bytes, checksum: 205397680d88c57f767ce2df43f7b077 (MD5) Previous issue date: 2013-08-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In the future it will be essential to robotics in the agricultural environment, with great opportunity at this time to development new work and research, with the generation of patents, transforming knowledge into commercial products. The current technological advances allow the use of extremely minor processing architectures in relation to personal computers, giving us the ability to build new agricultural equipment using sensors (GPS, ultrasound, multispectral visible, infrared, images); changing paradigms and promoting the work at smaller scales can reach the leaf level through intelligent autonomous robots acting in the desired place, at the appropriate time, and navigating the appropriate path. Thus, the present study aimed to develop an autonomous agricultural robot (Field Robot) called NAVIGO, whose function is to traverse farmland collecting soil samples. To that end, we developed a mobile platform with a robotic arm using embedded computing system based on the Android mobile phone (Smartphone) and IOIO for Android controller. The system as a whole is intended to navigation in the role of information gatherer (soil amples). Results showed stable performance of the prototype allowing its use as a handy tool in performing the sampling of soils for agricultural areas for small and medium businesses. / No futuro será indispensável a robótica no ambiente agrícola, sendo grande oportunidade neste momento o desenvolvimento de novos trabalhos e pesquisas, com a geração de patentes, transformando os conhecimentos em produtos comerciais. Os avanços tecnológicos atuais permitem utilizar arquiteturas de processamento extremamente menores em relação aos computadores pessoais, que nos dão condições de construir novos equipamentos agrícolas utilizando sensores (GPS, ultrassom, multiespectral visível, infrared, imagens); modificando paradigmas e promovendo o trabalho em escalas menores podendo chegar ao nível foliar, através de robôs inteligentes autônomos atuando no lugar desejado, no momento apropriado, e navegando no trajeto adequado. Desta forma, o presente trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um robô agrícola autônomo (Field Robot), denominado NAVIGO, que tem por função percorrer talhões agricultáveis coletando amostras de solos. Para tanto, foi desenvolvido uma plataforma móvel com um braço robótico utilizando sistema computacional embarcado baseado no telefone móvel Android (Smartphone) e controlador IOIO para Android. O sistema como um todo tem por finalidade a navegação desempenhando a função de coletor de informações (amostras de solos). Os resultados obtidos demonstraram atuação estável do protótipo permitindo o seu uso como ferramenta útil na execução de coletas de amostras de solos para áreas agrícolas de pequeno e médio porte.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-06-04T18:57:23Z No. of bitstreams: 1 JOELSON NOGUEIRA DE CARVALHO – TESE (PPGEP) 2015.pdf: 13948643 bytes, checksum: 489b4bafa76b44f12e75f8cdd9288f56 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-04T18:57:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOELSON NOGUEIRA DE CARVALHO – TESE (PPGEP) 2015.pdf: 13948643 bytes, checksum: 489b4bafa76b44f12e75f8cdd9288f56 (MD5) Previous issue date: 2015-03-09 / O Brasil está hoje inserido entre os principais produtores mundiais de frutas, onde a manga se apresenta como um importante componente da sua pauta de exportações; para manter -se na vanguarda desse mercado, multiplicam-se esforços no sentido de prover frutos de alta qualidade ao consumidor, onde os avanços na tecnologia da informação permitem o desenvolvimento de sistemas de automação para tarefas de suma importância que envolvem aspectos cognitivos, como a seleção e a classificação de frutas, o que garante um rendimento superior. Considerando essa premissa, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de automação não destrutivo para classificação e seleção da manga Tommy Atkins, empregando um sistema de visão computacional associado a um sistema de aprendizagem de máquina, capaz de especificar e utilizar qualquer padrão comercial para avaliação pela cor e pela forma. A estimação de parâmetros como massa, volume, posição relativa do seu pedúnculo e outras informações relevantes são também impleme ntadas. Este sistema foi desenvolvido vislumbrando a possibilidade de ser implantado numa esteira de classificação de baixo custo, em benefício do pequeno produtor rural, onde a interface desenvolvida permite sua operação por operadores com pouca qualificação. / Brazil is today one of the major world producers of fruit, where the mango is presented as an important component of its exports. To remain at the forefront of this market, efforts are multiplied in order to provide the consumer high quality fruits, where advances in information technology allow the development of automation systems for tasks of major import ance involving cognitive aspects, such as selection and sorting of fruit, which ensures a higher yield. Given this premise, this paper presents the development of a non -destructive automation system for classification and selection of Tommy Atkins mango, employing a computer vision system associated with a machine learning system that can specify and use any trade standard for review by color and shape. The estimation of parameters such as mass, volume, position on the stem and other relevant information are also implemented. This system was developed glimpsing the possibility of being embedded into a low cost classification conveyor belt, for the benefit of small farmers, where the developed interface allows operation by operators with little qualification.