Фото: із відкритих джерел
Дослідники Harvestis у Хоогстратені (Бельгія) показали результати тестування тепличних сенсорів і продемонстрували роботизовані рішення для збору даних та внесення біологічних агентів. У фокусі — практичність монтажу, зручність роботи з даними та можливість раннього виявлення стресу рослин.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Hortidaily.
У тепличному секторі вибір сенсорів стрімко розширюється, але для виробників ключовими залишаються питання: які саме вимірювання потрібні, як інтерпретувати дані та чи дають вони прикладний ефект у виробництві. У Harvestis (Хоогстратен, Бельгія; раніше Proefcentrum Hoogstraten) представили оновлення щодо власних випробувань сенсорних технологій, а також показали демонстрації роботизованих систем у теплиці. Паралельно колеги Harvestis у Сінт-Кателійне-Вавер готують окрему демонстрацію, більше зосереджену на робототехніці.
Робототехніка в теплиці: збір даних і автоматизація операцій
Під час демонстрацій у Хоогстратені наживо показали системи IUNU та Hortiworld. Зокрема, IUNU Luna позиціонують як інструмент для збору даних у теплиці — включно з даними про культуру, прогнозами збору та показниками якості праці.
У матеріалі зазначено, що підхід до ручних вимірювань у теплицях «не масштабується», тому акцент робиться на автоматизації. IUNU починала як компанія з комп’ютерного зору, а згодом, через нестачу придатних систем вимірювання, перейшла до розробки власних рішень. Для управління культурою система використовує вимірювання з більшої частини насаджень: якщо в практиці господарств часто рахують обмежену кількість рослин раз на тиждень, то IUNU, за описом, бере 10% вибірки культури та оновлює мапування щодня.
Для внутрішньотепличної логістики IUNU співпрацює з Octiva: IUNU Luna працює на шасі бельгійської компанії, рухається по рейкових коліях і може автоматично перемикатися між рядами. На демонстрації в теплиці з перцем учасники побачили роботу системи в реальних умовах. Також зазначено, що доступні як повністю автоматичні, так і напівавтоматичні конфігурації.
Окремо представили IUNU Advisor — AI-асистента, до якого виробник може звертатися напряму. Як приклад у матеріалі наведено ситуацію, коли система фіксує стоншення стебла в зоні точки росту, а асистент допомагає визначитися з подальшими діями.
Автоматизований випуск ентомофагів: Entomatic
Представник Hortiworld Франк Схолтен розповів про Entomatic — систему для автоматизації випуску біологічних агентів контролю в теплиці. Її показали змонтованою на системі Qii-Jet від Bogaerts. У матеріалі підкреслено, що Entomatic можна встановлювати на різні типи шасі.
Hortiworld також розробляє власні системи, які, за словами спікера, здатні обробляти до 16 рядів одночасно. Компанія, як зазначено, будує систему шириною 22 метри для вирощування у відкритому ґрунті. Для різних типів «біології» передбачені різні конфігурації внесення; серед параметрів, які можна налаштовувати, згадані, зокрема, висівні колеса та швидкість вентилятора.
Сенсори в дослідних теплицях: фокус на трендах, а не на «абсолютних» значеннях
Після демонстрацій у теплиці дослідники Harvestis (Стеффі Пот, Сімон Лауверс і Вінсент Грефф) поділилися досвідом використання сенсорів, придбаних за підтримки фінансування ЄС. Надалі ці напрацювання планують застосовувати в проєкті GREEN-SENSE, який триватиме до 2029 року. Дослідження має на меті визначити кроки до автономного вирощування через розробку та впровадження передових сенсорних технологій у теплиці.
Заявлена ціль — зробити вирощування максимально ефективним за витратами енергії, праці та поживних речовин. У матеріалі наведено приклад випробування на суниці: у ремонтантній культурі, керованій на основі даних із субстратного сенсора Sigrow, вдалося досягти 20% зменшення зрошення.
Для кожного сенсора команда обговорювала практичні аспекти: монтаж, зручність використання (як самого пристрою, так і дашбордів), а також те, які висновки виробник може зробити з даних.
Які сенсори тестували та що виявили
У випробуваннях згадуються рішення Aranet, SenseNL, Sendot, Sigrow і Vivent. У теплицях Хоогстратена використовували такі типи сенсорів:
- сенсори іонного потоку (Vivent);
- сенсори фотосинтезу (Sendot);
- камери для оцінки продихів і датчики чистої радіації (Sigrow);
- сенсори температури, відносної вологості та CO2 (Aranet);
- субстратні сенсори (Sigrow, SenseNL);
- сенсори діаметра стебла та потоку соку (Aranet).
Один із ключових висновків, який дослідники окремо підкреслили для виробників: майже для всіх протестованих сенсорів не варто «сліпо» покладатися на абсолютні значення, оскільки вони не завжди повністю точні. Натомість дані радять використовувати передусім для розпізнавання трендів — і саме такий підхід, за їхніми спостереженнями, працював найкраще.
У матеріалі зазначено, що низка вимірювань дозволяла на ранній стадії виявляти стрес рослин і вчасно реагувати. Як приклад наведено використання сенсора фотосинтезу Sendot у досліді з досвічуванням, де порівнювали два спектри: дані з освітленої культури перцю показали, що за одного зі спектрів рослини відчували менше стресу, ніж за іншого.
Водночас команда Harvestis відзначила й практичні труднощі, важливі для тепличних господарств: чутливі дроти, закріплені на рослині, інколи випадково перерізають під час робіт, а самі сенсори можуть забруднюватися в процесі догляду за культурою. Ці моменти, за підсумками демонстрацій, стали сигналом для постачальників, де потрібні доопрацювання. У Harvestis наголошують, що точні вимірювання є критичними для оптимізації вирощування, особливо якщо галузь рухатиметься в бік автономного керування теплицею.