„Europejski Fundusz Rolny na rzecz Rozwoju Obszarów Wiejskich: Europa Inwestująca w obszary wiejskie”. Operacja mająca na celu opracowanie i wdrożenie technologii automatycznej identyfikacji występowania szkodników na plantacji porzeczki oraz punktowego oprysku selektywnym preparatem, co ma przełożenie na mniejsze nasycenie owoców porzeczki szkodliwymi dla zdrowia środkami ochrony roślin współfinansowana jest ze środków Unii Europejskiej w ramach działania Współpraca Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2014-2020.

Celem operacji jest opracowanie i wdrożenie technologii automatycznej identyfikacji występowania szkodników na plantacji porzeczki oraz punktowego oprysku selektywnym preparatem, co ma przełożenie na mniejsze nasycenie owoców porzeczki szkodliwymi dla zdrowia środkami ochrony roślin. Efekty działań podejmowanych w ramach operacji:
- opracowanie technologii dedykowanej plantacji porzeczki - inteligentne urządzenie do monitorowania real-time oraz on-line upraw krzewów czarnej porzeczki,
- poprawienie jakość owoców porzeczki poprzez znaczną redukcję zawartości środków ochrony roślin,
- zorganizowanie konferencji podsumowującej rezultaty projektu,
- zorganizowanie konferencji branżowej dla producentów porzeczki połączonej z wizytą terenową na plantacji

Realizacja operacji pt. Podniesienie jakości porzeczki czarnej poprzez mniejsze wykorzystanie środków ochrony roślin w procesie uprawy dzięki zastosowaniu technologii selektywnego oprysku w ramach działania "Współpraca" PROW 2014-2020. Operacja realizowana przez grupę operacyjna pod nazwą „Owoce 4.0”. Wartość uzyskanego dofinansowania: 3 361 893 PLN

Etap 1

Cel etapu

Celem Etapu 1 było przygotowanie zasobów do prowadzenia prac w zakresie B+R potrzebnych do realizacji kolejnych etapów projektu oraz rozpoczęcie prac nad rozwojem algorytmu sztucznej inteligencji.

Przygotowanie zasobów do realizacji prac B+R

W ramach Etapu 1 został zakupiony sprzęt niezbędny do prowadzenia badań oraz do tworzenia produktu w ramach trwania projektu. Zapewnione zostało wyposażenie warsztatu, urządzenia badawcze do weryfikacji rezultatów działania produktu oraz elementy konstrukcyjne będące częścią produktu (m.in. kamery oraz źródła światła).

Zakup oraz rozwój algorytmu sztucznej inteligencji

W ramach tego etapu poczynione zostały pierwsze kroki w zakresie zakupu oraz rozbudowy algorytmu sztucznej inteligencji. Jako baza do rozwoju własnego modelu, zakupiona została własność intelektualna istniejącego modelu, który posłuży do dalszego rozwoju przedsięwzięcia. W Etapie 1 nasz model został rozbudowany o pierwsze wersje funkcjonalności związane z wykrywaniem występowania szkodników na plantacji czarnej porzeczki.

Zbiór danych

Aby zasilić rozbudowę algorytmu sztucznej inteligencji, konieczne było pozyskanie i przygotowanie danych. Przy użyciu kamer oraz źródeł światła, zostało zebrane kilkadziesiąt GB materiałów foto/wideo z plantacji. Spośród tej grupy danych zostało wyselekcjonowane oraz oznaczone ponad kilkaset zdjęć pod względem wykrytych szkodników, zgodnie z wynikami badań prowadzonymi na uczelni. Zgromadzone dane wejściowe wpłynęły na rozwój nauki sieci neuronowej w Etapie 1.

Promocja projektu

W dniu 14.06.2023 mieliśmy możliwość zaprezentować nasz projekt w ramach konferencji Cyfrowy Horyzont organizowanej przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Omówione zostały cele projektu, zakres prac oraz przedstawione zostało źródło finansowania projektu. W ten sposób możliwa była propagacja wiedzy w zakresie realizowanego projektu oraz szerzej pojmowanej innowacji w rolnictwie.

Etap 2

Cel etapu

Celami dość krótkiego Etapu 2 było i) dokończenie zakupów sprzętów niezbędnych do rozwoju projektu ii) wykorzystanie wciąż trwającego sezonu do przeprowadzania badań oraz ulepszenia algorytmów przy użyciu pozyskanych danych.

Pozyskanie brakujących zasobów

W ramach zakupów inwestycjnych, wykorzystanych w pracach B+R, zakupione zostały następujące sprzęty:

• Drukarka 3D - służąca do wydruku elemntów prototypu
• Dron - niezbędny w mapowaniu pól w celu autonomicznego poruszania się oraz w dodatkowej detekcji kamerami spektralnymi
• Autonomiczna platforma jezdna - autonomiczny pojazd do zastosowań w rolnictwie, z możliwością umieszczenia Modułu wizyjnego

Rozwój algorytmu sztucznej inteligencji

Rozwój algorytmu sztucznej inteligencji jest stałym (oraz kluczowym) elementem rozwoju tego projektu. W tym etapie rozwój stworzone zostały nowe modele, w oparciu o wiedzę zdobytą w etapie 1. Nowe modele były przygotowane zgodnie z postępem w ustawianiu kamer oraz źródeł światła i skupiały się na wykrywaniu szkodników określonych w procesie badawczym.

Etap 3

Cel etapu

Ten etap skupiony był na rozwoju części softwarowej projektu oraz rozpoczęciu procesu integracji software'u z częścią hardware'ową.

Rozwój algorytmu sztucznej inteligencji

W tym etapie głównym zadaniem było zaadopotowanie modeli sztucznej inteligencji do docelowej architektury modelu. Nas†epnie system został przystoowany do obsługi naprzemiennie wszystkich trzech modeli, zapewniając moliwość dynamicznego dostosowywania modeli w zaleznosci od potrzeb i warunkow na polu. Modele w nowej aarchitekturze wgrane zostały na hardware (po uprzedniej kalibracji warstwy sprzętowej). Następnie przeprowadzone zostaly testy prawidlowej pracy urzadzenia.

Zostala przeprowadzona równiez optymalizacja interfejsu uzytkownika, wraz z przystosowaniem go do pracy z modeli w nowej architekturze, by zapewnic jak najwygodniejsza obsluge modeli na polu.

Integracja części hardware'owej i software'owej

W związku z postępem prac w obu częściach, następiły pierwsze prace w obszarze integracji modułu software'oweg i hardware'owego. Najpierw zaimplementowany został mechanizm integracyjny z Modułem Kamer z wykorzystanie Rest API modułu kamer jako źródła danych używanego w modelu. Następnie opracowany i wykonany został mechanizm zapisu danych z przeanalizowanych obrazów.

Promocja projektu

Mieliśmy szansę zaprezentować nasz projekt na nastepujących konferencjach:

Problemy Zrównoważonego Rolnictwa, Ochrona Obszarów Wiejskich, Zasobów Wodnych i Środowiska - 26-28.09.2023

Lubelskie Forum Innowacji Rolniczych - 29.09.2023

Inauguracja “Krajowego Hubu Biogospodarki” - 03-04.10.2023

Podsumowanie projektu “Seedbed" organizowanego przez EIT Food - Lizbona, Portugalia - 08.11.2023

Międzynarodowe Targi "Web Summit" - Lizbona, Portugalia - 15.11.2023

Prezentacja projektu podczas wydarzenia "Pitch Me Baby" - Warszawa - 29.11.2023

Etap 4

Cel etapu

Ten etap skupiony byl na integracji części software'owej oraz hardware'owej projektu oraz przygotowanie się na nadchodzącyh sezon.

Przygotowanie modułu wizyjnego

Na podstawie wiedzy nabytej podczas testowania prototypu modułu wizyjnego w poprzedniem sezonie, został on usprawniony i przygotowany do nadchodzącego sezonu. Dołączone zostały odpowiednie źródła światła oraz nadajnik GPS pozwalający na lokalizację wykonywanych zdjęć. Działanie tak przygotowanego modułu został sprawdzone w warunkach polowych, aby upewnić się, ze wszystkie funkcje dzialają zgodnie z oczekiwaniami.

Integracja software - hardware

Główną pracą było skoordynowanie rozwoju software i hardware'u. Celem było upewnienie się, ze oba komponenty współpracują ze sobą, współdzieląc zasoby obliczeniowe. Integrację udało się zastosować poprzez zastosowanie architektury mikroserwisow, komunikujących się poprzez REST'owe API, oraz zastosowanie konteneryzacji do uruchomienia poszczególnych komponentów. Ujednolicone zostało równiez tworzenie logow podczas dzialania urzadzenia, aby posiadac jednolity zapis ze wszystkich komponentow.

Przygotowanie platformy autonomicznej

Prace przy platformie skupione zostały na dostosowaniu jej działania do pracy autonomicznej na polach porzeczki oraz na mozliwości dołączenia modułu wizyjnego.

Promocja projektu

Mieliśmy szansę zaprezentować nasz projekt na nastepującej konferencji:

Międzynarodowa Konferencja "Sustainable Agriculture - New strategies for increasing growth and development of crops" - Urszulin, 14-17.05.2024

Etap 5

Cel etapu

Ten etap skupiony był na pozyskaniu danych podczas sezonu wegetacyjnego.

Uruchomienie modułu wizyjnego w warunkach polowych oraz zebranie zdjęć

Fundamentem progresu tego etapu było uruchomienie i zapewnienie działania modułu wizyjnego w warunkach polowych. Dzięki wykonanym pracom, moduł wizyjny mógł stanowić stabilne źródło danych podczas sezonu wegetacyjnego. Moduł został dokładnie do tego uzyty, wykonując zdjęcia i tworząc bazę danych wejściowych do dalszej nauki algorytmu.

Trening ulepszonego modelu sztucznej inteligencji

Dane pozyskane w trakcie sezonu posłuzyly do dalszego usprawnianaia modelu sztucznej inteligencji. Oznaczone zdjecia, co wazne dostarczonoe w ustabilizowanym formacie, zostaly uzyte jako dane wejsciowe w procesie nauczania modelu sztucznej inteligencji. Nastepnie dokonana zostala kalibracja modelu, ktora pozwoliła na osiągnięcie lepszej dokładności modelu w rozpoznawaniu zadanych szkodników. Było to o tyle wazne, ze zapewniło to efektywność uzycia całego rozwiązania w warunkach polowych.

Promocja projektu

Mieliśmy szansę zaprezentować nasz projekt w ramach nastepujących inicjatyw:

Warsztaty z produkcji biowęgla w skali gospodarstwa rolnego. Tworzenie oraz zaznajomienie społeczeństwa z możliwością opracowania bio produktów - Drzewce-Kolonia, 08.06.2024

Warsztaty z wytwarzania biowęgla zorganizowane przez Ribes Technologies Sp z o.o. wraz z IUNG PIB w Puławach w siedzibie spółki. W ramach Warsztatów, odbyła się prezentacja Grupy Operacyjnej Owoce 4.0 wraz z pokazem działania maszyn i urządzeń zakupionych i wytworzonych przez Ribes Technologies w ramach projektu.

Wyspa Innowacji. Dzień otwartych drzwi w Lubelskim Ośrodku Doradztwa Rolniczego w Końskowoli - 23.06.2024

Ogólnopolska Konferencja Naukowa - Innowacyjne ogrodnictwo źródłem produktów wysokiej jakości - Lublin, 4-6.06.2024

Etap 6

Cel etapu

Ostatni etap był skupiony na pełnej integracji opracowanych rozwiązań, weryfikacji wyników projektu oraz zaprezentownia wyników dla szerszego grona odbiorców

Ostatnie zakupy sprzętowo - operacyjne, wykańczające oraz zapewniajace stabilność budowanych produktów

W ramach ostatniego etapu, zakupy miały na celu finalne usprawnianie opracowywanych rozwiązań oraz adresowanie jakichkolwiek występujących w danym momencie braków. Kamery oraz odpowiednie źródła światła znacząco usprawniły działanie modułu wizyjnego; wyposażenie stacji badawczej pozwoliło na stworzenie odpowiedniego środowiska do przeprowadzania analiz i przetwarzania zebranych danych; suszarka do filamentów wsparła proces produkcji i prototypowania elementów niezbędnych do działania systemu opryskującego oraz wizyjnego; elektronika sterująca dla tradycyjnego opryskiwacza sadowniczego umożliwiła integrację konwencjonalnych rozwiązań z nowoczesnymi systemami monitoringu i detekcji; monitor interaktywny wspierał prezentację wyników i współpracę zespołu; zakup baterii do pojazdu autonomicznego zwiększył efektywność i czas pracy autonomicznych platform w terenie; namiot specjalistyczny zapewnił ochronę sprzętu oraz komfort pracy zespołu podczas badań polowych; a wprowadzenie zaawansowanego oprogramowania do analizy danych wskaźnikowych umożliwiło efektywne przetwarzanie informacji ze złożonych map oraz precyzyjną ocenę kondycji roślin i poziomu presji szkodników.

Badania - bezpieczeństwa, środowiskowe oraz pozostałości ŚOR

Przebadano autonomiczną platformę jezdną pod względem bezpieczeństwa użytkowania na plantacji, a jej konstrukcja została zmodernizowana w celu poprawy funkcjonalności. W trakcie tego etapu przeprowadzono również badania środowiskowe dotyczące bezpieczeństwa stosowania cyfrowej pułapki feromonowej oraz modułu wizyjnego. Dokonano także szczegółowej analizy owoców porzeczki czarnej pod kątem pozostałości środków ochrony roślin.

Aplikacja internetowa

Zakupiona aplikacja internetowa do konfiguracji i zarządzania autonomicznym pojazdem, modułem wizyjnym oraz modułem opryskiwacza została zaprojektowana z myślą o prostocie i intuicyjności użytkowania. Dzięki przyjaznemu interfejsowi użytkownika aplikacja umożliwia sadownikom efektywne sterowanie wszystkimi elementami systemu z poziomu przeglądarki internetowej oraz wspierającej aplikacji mobilnej na urządzenia przenośne, takie jak tablety.

Konferencja podsumowująca projekt realizowany przez Grupę Operacyjną „OWOCE 4.0”

Ważnym punktem tego etapu była konferencja podsumowująca projekt realizowany przez Grupę Operacyjną „OWOCE 4.0”. Odbyła się ona 29.11.2024 r. w Wąwolnicy na Lubelszczyźnie. Na Konferencji zaprezentowali się przedstawiciele podmiotów związanych z realizacją projektu, zarówno z grupy operacyjnej, świata biznesu jak i z obszaru nauki. Punktem kulminacyjnym było zaprezentowanie produktów wytworzonych dzięki projektowi "Owoce 4.0".

Poniej krótka relacja wideo z wydarzenia.

Wynik projektu

Ostatecznym wynikiem projektu jest system rozwiązań poprawiających jakość porzeczki czarnej, zamontowanych na autonomicznym pojeździe. Wynik projektu jest istotny, bo wprowadza do polskiego rolnictwa innowacyjne urządzenie, oparte o sztuczną inteligencję, które adresuje problemy z którymi borykają sie polscy rolnicy.

Ponizej zdjęcie w pełni zintegrowanej platformy, będącej wynikiem dwultenich prac w ramach projektu Owoce 4.0

Promocja projektu

Mieliśmy szansę zaprezentować nasz projekt na nastepujących konferencjach/spotkaniach:

IV Konferencja Partnerów AGROEKOTON - Puławy, 12.12.2024

Finał VI Edycji Programu Grantowego ING - Warszawa, 4.12.2024

Konferencja podsumowująca projekt realizowany przez Grupę Operacyjną „OWOCE 4.0”: Podniesienie jakości porzeczki czarnej poprzez mniejsze wykorzystanie środków ochrony roślin w procesie uprawy dzięki zastosowaniu selektywnego oprysku. Realizowany w ramach działania „Współpraca” - Wąwolnica, 29.11.2024

"IV Szczyt Polskich Grup Operacyjnych EPI” - Łódź, 5-7.11.2024

Berry Innovation Conference - Mała Wieś, 22.10.2024

„10 lat innowacji” Lubelski Ośrodek Doradztwa Rolniczego w Końskowoli - Jastków, 10.10.2024

XXX Międzynarodowa Konferencja Naukowa “Problemy zrównoważonego rolnictwa, ochrona obszarów wiejskich, zasobów wodnych i środowiska” - Falenty, 16-18.09.2024

Sprawozdanie z realizacji/Podsumowanie realizacji projektu

Dokument do pobrania jako plik pod tym adresem.

Treść sprawozdania