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Aplicação visão computacional

Aprender a utilizar a visão computacional em um robô é de extrema importância por várias razões. Primeiramente, a visão computacional permite que um robô compreenda e interprete informações visuais do ambiente, assim como os seres humanos. Isso inclui a capacidade de reconhecer objetos, identificar padrões, detectar cores, reconhecer rostos e ler textos, entre outras tarefas.


Ao aprender a usar a visão computacional, os desenvolvedores de robôs podem equipar suas criações com habilidades avançadas de percepção visual. Isso é essencial para uma série de aplicações, como robótica autônoma, navegação em ambientes complexos, interação com humanos, inspeção de qualidade em processos industriais, reconhecimento de objetos em robótica de serviço e muito mais.


Além disso, a visão computacional é um campo em constante evolução e oferece muitas oportunidades de pesquisa e inovação. À medida que novas técnicas e algoritmos são desenvolvidos, os profissionais que dominam a visão computacional têm a capacidade de criar soluções cada vez mais avançadas e eficazes para os desafios enfrentados pelos robôs.


Em resumo, a visão computacional desempenha um papel fundamental na capacidade de um robô perceber e entender o mundo visual ao seu redor. Aprender a utilizar essa tecnologia oferece vantagens significativas, desde melhorar a autonomia e a interação do robô até impulsionar a inovação em áreas como medicina, manufatura, segurança e muitas outras.

Detalhamento

Componentes

  • 1. Estrutura principal SoBot
  • 2. Placa Raspberry Pi 4B
  • 3. 08 (oito) sensores de distância ultrassônico
  • 4. 02 (dois) motores de passo NEMA-23
  • 5. 02 (duas) baterias de 12V/5A
  • 6. 01 (um) controle remoto USB
  • 7. Conjunto Agritech
  • 8. Todos os acessórios exclusivos de cada uma das versões anteriores
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Exemplo de Aplicação

Nesta aplicação foi explorada a utilização do robô em sua FIELD, a que contempla as câmeras e o conjunto agritech.

Nela foi desenvolvida uma aplicação que através da visão computacional interpreta uma simulação de plantação na qual as cores vermelhas seriam as plantas com algum problema e as verdes as que não precisam receber a pulverização.

Com um Big data, o SoBot tem a capacidade de interpretar frutas/plantações reais pois a tecnologia explorada é a mesma mas para demonstração foi simulada uma linha de plantação com as cores vermelhas e verdes.

Ao desenvolver a aplicação, ela calcula a velocidade em que o equipamento esta se deslocando para a distancia/profundidade que a câmera analisou o item a frente para só dai executar a aplicação inteligente apenas no local determinado ocasionando assim uma economia considerável de fertilizantes/defensivos.

Após executar todo o trajeto ele da um relatório de quantas estavam ruins, quantas estavam boas, quanto foi gasto de pulverização entre outras informações.

Linguagem de programação

Python

Link para a programação

Disponível em nosso GitHub

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* Segunda passada no filão e a contabilização parcial da plantação

Para saber mais entre em contato conosco.