Actualmente los sistemas de visión artificial se están utilizando ampliamente en aplicaciones agrícolas, aunque todavía hay que superar importantes desafíos. Uno de ellos se encuentra en las dificultadas a la hora de obtener imagenes diurnas en el campo al aire libre debido a la iluminación variable y las inconsistecias de color de la luz solar, o a problemas como el desenfoque de movimiento. 

Los sistemas de cámara con iluminación activa pueden ser una solución para superar estos desafíos. Una nueva investigación realizada por un equipo de la Universidad Penn State ha desarrollado un nuevo sistema de cámaras que utiliza iluminación activa LED capaz de obtener imágenes diurnas confiables. 

En concreto el sistema permite crear un efecto estroboscopio de alta potencia a partir de LEDs sobrealimentados que permite capturar de forma clara imágenes diurnas para su uso en aplicaciones de visión artificial. Los resultados obtenidos pueden ser un paso crucial para el desarrollo de sistemas de visión artificial que permitan a diferentes dispositivos robóticos interactuar de forma eficiente con los cultivos. 

Visión artificial y robótica en la agricultura

Con un aumento de la competencia mundial, el aumento de la demanda de alimentos por el crecimiento demográfico y la expectativa de productos agrícolas de mayor calidad por parte de los consumidores, más agricultores están recurriendo a tecnologías en agricultura de precisión y automatización para aumentar su producción y  eficiencia. Los sistemas de visión artificial se han convertido en dispositivos de detección remotos fundamentales para recopilar y analizar datos en aplicaciones agrícolas.

Desde la clasificación y clasificación de frutas en las casas de embalaje, hasta la cosecha con robots, la estimación del rendimiento y la monitorización a gran escala de los cultivos utilizando drones, los sistemas de visión artificial con cámaras son claves y es por ellos que se están utilizando ampliamente en el sector agrícola. 

En estos sistemas, muchos de ellos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, las imágenes son una fuente principal de datos, y la calidad de las mismas son fundamentales para el rendimiento de los algoritmos de visión artificial, así como la cantidad de tiempo dedicado al post procesamiento de datos. Por ello, obtener imágenes de alta calidad se convierte en un paso crucial para su funcionamiento y futuro desarrollo. 

Obtención de imágenes de alta calidad para aplicaciones de visión artificial

Los factores que contribuyen a una menor calidad de imagen pueden ser ambientales, como la iluminación variable o la consistencia de color debido a la luz solar, o específicas de la aplicación, como el desenfoque de movimiento en imagenes causado por una plataforma móvil. 

A veces se monta un sistema de cámaras en una plataforma de vehículo terrestre que captura imágenes mientras conduce a través de filas de cultivos. En tales escenarios, los objetos en las imágenes pueden sufrir un desenfoque de movimiento debido a la velocidad del vehículo o las vibraciones de un terreno irregular.

Para intentar solucionar estos problemas se han utilizado sistemas de iluminación artificial con lámparas de flash de Xenon y LEDs para mejorar la uniformidad de la iluminación en las imágenes. 

Las lámparas de xenón tienen una potencia de salida más alta que los LED. Con los ajustes adecuados de apertura y duración del obturador para bloquear la influencia del sol, proporcionando una iluminación más uniforme para imágenes agrícolas diurnas.

Un inconveniente de las lámparas de flash de xenón es que se requiere un voltaje lo suficientemente alto (alrededor de 300 V) para mantener el gas de xenón ionizado. Esto significa que se necesita una cantidad finita de tiempo para cargar los condensadores a un alto voltaje antes de que los destellos puedan activarse, y hay una flexibilidad limitada para controlar la duración del flash a medida que el voltaje cae por debajo del umbral de ionización.

Aunque los LED son menos potentes que las lámparas de xenón, son más eficientes en términos de salida de luz por potencia. También tienen potencial para una mayor tasa de repetición de flash sobre las lámparas de xenón. Además, los LED son dispositivos semiconductores, por lo que su duración y potencia de iluminación están controladas directamente por la corriente de entrada y, por lo tanto, se pueden encender y apagar durante el tiempo deseado.

La limitación en el uso de LED para imágenes diurnas es que normalmente no pueden proporcionar suficiente iluminación, en condiciones normales de funcionamiento, para superar la influencia del sol. Sin embargo, los LED se pueden accionar por sobrecorriente utilizando un mecanismo pulsante para aumentar significativamente su potencia de salida siempre y cuando exista una gestión térmica adecuada.

Este ha sido el enfoque que han seguido los investigadores de Penn State en su investigación, con el desarrollo de un sistema flash con LEDs usados accionados por sobrecorriente, integrado en un sistema de visión artificial que permite superar la variabilidad de la iluminación y el desenfoque de movimiento en imágenes de campos diurnas. 

Sistema de iluminación artificial LED utilizado 

El sistema fue desarrollado para proporcionar una iluminación constante a las imágenes tomadas en un cultivo de manzanas. El sistema se compone de tres componentes principales:

• el hardware de adquisición de imágenes que incluía el sistema de cámara y el panel LED
• el circuito flash y el sistema de suministro de energía
• y finalmente el sistema de control para la adquisición de imágenes y la sincronización estroboscópica. 

En total, se utilizaron 16 LED COB (modelo XLamp CMA3090, Cree Inc., Durham, NC, EE. UU.) para el sistema flash. Cada LED tenía una corriente de accionamiento máxima de 3,6 amperios (A) a 48 V (V) totalizando 173 W (W) de potencia.

Para crear un efecto estroboscópico de alta potencia, el voltaje se aumentó a 80 V y se pulsó utilizando un microcontrolador para encender un interruptor MOSFET durante una duración total de flash de 300 μs. A 80 V, el consumo de corriente se midió en cerca de 20 A, lo que dio una potencia de salida de 1,6 kW por LED, totalizando 25,6 kW para un solo estroboscópico. Sobre la base de estas especificaciones, se desarrolló un controlador LED personalizado en una placa de circuito impreso (PCB).

Resultados

El sistema se desplegó en un “huerto de manzanas” durante el verano de 2020. Las imágenes se tomaron durante todo el día tanto en condiciones soleadas como nubladas de diferentes estructuras de dosel. El empleo de los flashes LED resultó en una mejora sustancial en el brillo de la imagen y la consistencia del color.

Los hallazgos publicados recientemente en “Computers and Electronics in Agriculture”, muestran cómo las imágenes capturadas por el prototipo del sistema eran de muy alta calidad. Durante un período de 11 horas, las imágenes mostraron una disminución promedio del 85% en la desviación estándar para los canales tono-saturación-valor en comparación con el del ajuste de exposición automática. Además, el prototipo pudo corregir el desenfoque de movimiento en las imágenes de visión artificial con la cámara moviéndose a unos 7 km/h.

“Los resultados obtenidos muestran que el sistema de flash LED diseñado puede reducir los efectos indeseables de la variabilidad de la iluminación y el desenfoque de movimiento en las imágenes derivadas de las condiciones del campo exterior. Estos hallazgos son muy relevantes, ya que, la mayoría de estudios anteriores relacionados con la visión artificial y la robótica se llevaron a cabo en condiciones interiores”, explica el miembro del equipo de investigación y estudiante de de doctorado en ingeniería agrícola y biológica Omeed Mirbod. 

Fuente de imágenes: Penn State. “Overcurrent-driven LEDs for consistent image colour and brightness in agricultural machine vision applications”