Robô com rodas mede os ângulos das folhas para ajudar a criar melhores plantas de milho

Pesquisadores da North Carolina State University e da Iowa State University demonstraram uma tecnologia automatizada capaz de medir com precisão o ângulo das folhas nas plantas de milho no campo. Essa tecnologia torna a coleta de dados sobre os ângulos das folhas significativamente mais eficiente do que as técnicas convencionais, fornecendo dados úteis aos criadores de plantas com mais rapidez.

“O ângulo das folhas de uma planta, em relação ao seu caule, é importante porque o ângulo da folha afeta a eficiência da planta na realização da fotossíntese”, diz Lirong Xiang, primeiro autor de um artigo sobre o trabalho e professor assistente de biologia e agricultura. engenharia na NC State. “Por exemplo, no milho, você quer folhas no topo que sejam relativamente verticais, mas folhas mais abaixo do caule que sejam mais horizontais. Isso permite que a planta colha mais luz solar. Pesquisadores que se concentram no melhoramento de plantas monitoram esse tipo de arquitetura vegetal , porque informa seu trabalho.

“No entanto, os métodos convencionais para medir os ângulos das folhas envolvem a medição manual das folhas com um transferidor – que é demorado e trabalhoso”, diz Xiang. “Queríamos encontrar uma maneira de automatizar esse processo – e conseguimos.”

A nova tecnologia — chamada AngleNet — tem dois componentes principais: o hardware e o software.

O hardware, neste caso, é um dispositivo robótico montado sobre rodas. O dispositivo é dirigido manualmente e é estreito o suficiente para navegar entre as linhas de cultivo espaçadas de 30 polegadas – a largura padrão usada pelos agricultores. O próprio dispositivo consiste em quatro camadas de câmeras, cada uma delas ajustada para uma altura diferente para capturar um nível diferente de folhas nas plantas ao redor. Cada camada inclui duas câmeras, permitindo capturar uma visão estereoscópica das folhas e possibilitar a modelagem 3D das plantas.

À medida que o dispositivo é conduzido por uma fileira de plantas, ele é programado para capturar várias imagens estereoscópicas, em várias alturas, de cada planta por onde passa.

Todos esses dados visuais são alimentados em um programa de software que calcula o ângulo da folha para as folhas de cada planta em diferentes alturas.

“Para os criadores de plantas, é importante saber não apenas qual é o ângulo da folha, mas também a que distância essas folhas estão acima do solo”, diz Xiang. “Isso lhes dá as informações de que precisam para avaliar a distribuição do ângulo da folha para cada linha de plantas. Isso, por sua vez, pode ajudá-los a identificar linhas genéticas com características desejáveis ​​ou indesejáveis”.

Para testar a precisão do AngleNet, os pesquisadores compararam as medições do ângulo da folha feitas pelo robô em um campo de milho com as medições do ângulo da folha feitas à mão usando técnicas convencionais.

“Descobrimos que os ângulos medidos pelo AngleNet estavam dentro de 5 graus dos ângulos medidos à mão, o que está bem dentro da margem de erro aceita para fins de melhoramento de plantas”, diz Xiang.

“Já estamos trabalhando com alguns cientistas agrícolas para fazer uso dessa tecnologia e estamos otimistas de que mais pesquisadores estarão interessados ​​em adotar a tecnologia para informar seu trabalho. Em última análise, nosso objetivo é ajudar a acelerar a pesquisa de melhoramento de plantas que irá melhorar o rendimento das culturas.”

O artigo, “Field-based Robotic Leaf Angle Detection and Caracterization of Maize Plants Using Stereo Vision and Deep Convolutional Neural Networks”, foi publicado em acesso aberto na revista Jornal de Robótica de Campo. O autor correspondente do artigo é Lie Tang, professor de engenharia agrícola e de biossistemas no estado de Iowa.