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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/156 |
| Date | 30 July 2012 |
| Creators | Okopnik, Deividson Luiz |
| Contributors | Falate, Rosane, Kaster, Mauricio dos Santos, Justino, Altair |
| 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 | Portuguese |
| 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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