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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/131 |
| Date | 07 August 2015 |
| Creators | Monteiro Junior, Marcos |
| Contributors | Vaz, Maria Salete Marcon Gomes, Rocha, Jose Carlos Ferreira da, Britto Junior, Alceu de Souza, Weirich Neto, Pedro Henrique |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós Graduação Computação Aplicada, UEPG, BR, Computação para Tecnologias em Agricultura |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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