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Tipo: Dissertação
Título: Desenvolvimento e análise experimental de um sistema robótico para plantio automatizado de vegetais utilizando agricultura de precisão e visão computacional.
Autor(es): Silva, Willian Virgílio dos Santos
Orientador: Nogueira, Fabrício Gonzalez
Coorientador: Torrico, Bismark Claure
Palavras-chave em português: Gêmeo digital;Agricultura de precisão;Internet das coisas;Visão computacional;Computação em nuvem;FarmBot
Palavras-chave em inglês: IoT;digital twin;Precision agriculture;computer vision;cloud computing;FarmBot
Data do documento: 2024
Citação: SILVA, Willian Virgílio dos Santos. Desenvolvimento e análise experimental de um sistema robótico para plantio automatizado de vegetais utilizando agricultura de precisão e visão computacional. 2024. 57 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024.
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um robô de agricultura de precisão , utilizando como base a documentação do farmbot, capaz de gerenciar áreas de vegetais, frutas rasteiras e leguminosas dentro de uma cultura de vegetais. Ele utiliza visão computacional e processamento baseado em nuvem, e através da tecnologia de comunicação Transporte de telemetria por enfileiramento de mensagens (MQTT) da rede Internet das coisas (IoT), que, por meio de um aplicativo web, um gêmeo digital coordena atividades de plantio como semeadura, controle de ervas daninhas e irrigação em um canteiro elevado de cultivo de vegetais onde o robô físico está instalado. Uma análise dos métodos de visão computacional para detecção automática de ervas daninhas sob diferentes condições e objetos estranhos é apresentada. De acordo com os resultados experimentais e os cenários de experimento. Ao final serão apresentadas algumas propostas de melhorias, teóricas, para reduzir a detecção falsa objetos estranhos como ervas daninhas no canteiro.
Abstract: This work presents the development of a precision agriculture robot capable of managing vegetable, berry, and legume patches within a vegetable crop. It utilizes computer vision, Internet of Things (Iot) cloud-based processing, which, through an online webapp a digital twin coordinates planting activities such as sowing, weed control, and watering in a real vegetable crop raised bed where the physical robot is installed. An analysis of the computer vision methods for automatic weed detection under different conditions and artifacts is presented. According to experimental results, by the experiment scenarios, some computational theoretical improvements are proposed in order to reduce false detection of weeds such artifacts in the raised crop bed.
Descrição: Este documento está disponível online com base na Portaria no 348, de 08 de dezembro de 2022, disponível em: https://biblioteca.ufc.br/wp-content/uploads/2022/12/portaria348-2022.pdf, que autoriza a digitalização e a disponibilização no Repositório Institucional (RI) da coleção retrospectiva de TCC, dissertações e teses da UFC, sem o termo de anuência prévia dos autores. Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/77680
Currículo Lattes do(s) Autor(es): http://lattes.cnpq.br/7196167538302114
ORCID do Orientador: https://orcid.org/0000-0003-1935-8937
Currículo Lattes do Orientador: http://lattes.cnpq.br/5826590609995005
ORCID do Coorientador: https://orcid.org/0000-0001-8972-3974
Currículo Lattes do Coorientador: http://lattes.cnpq.br/3021078142448985
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:DEEL - Dissertações defendidas na UFC

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