BR102014027364B1 - sistema de controle e de medição da altura de corte para uma ceifeira de base, método, e, colheitadeira - Google Patents

Abstract

SISTEMA DE CONTROLE E DE MEDIÇÃO DA ALTURA DE CORTE PARA UMA CEIFEIRA DE BASE, MÉTODO, E, COLHEITADEIRA. Um sistema é fornecido de forma que pode incluir um sensor 3D. O sensor 3D pode ser configurado para detectar uma área de um elevador em uma colheitadeira. O sensor 3D pode ainda ser configurado para transmitir um primeiro sinal associado com a área. O sistema também inclui um dispositivo de processamento na comunicação com o sensor 3D. O sistema pode ainda incluir um dispositivo de memória no qual são armazenadas instruções executáveis pelo dispositivo de processamento para fazer com que o dispositivo de processamento receba o primeiro sinal e determine um volume de um material no elevador com base no primeiro sinal.

Description

SISTEMA DE CONTROLE E DE MEDIÇÃO DA ALTURA DE CORTE PARA UMA CEIFEIRA DE BASE, MÉTODO, E, COLHEITADEIRA Campo Técnico

[0001] A presente divulgação refere-se genericamente a dispositivos para utilização em operações agrícolas. Mais especificamente, mas não a título de limitação, esta revelação refere-se a produzir sistemas de controle e de medição da altura de corte para uma ceifeira de base.

Fundamentos da invenção

[0002] Uma colheitadeira ou ceifeiro pode ser usado para recolher material (por exemplo, cana-de-açúcar, legumes, culturas, etc.) de uma fazenda e carregando o material em uma carroça puxada por um trator. Como com muitos outros tipos de operações agrícolas, pode ser desejável para um operador de fazenda conhecer o rendimento de cada seção da fazenda. Isso pode permitir que o operador de fazenda otimize o processo de cultivo. Dados sobre o rendimento podem ser difíceis de obter.

Sumário

[0003] Em um exemplo, um sistema é fornecido que inclui um sensor 3D. O sensor 3D pode ser configurado para detectar uma área de um elevador em uma ceifadeira. O sensor 3D pode ainda ser configurado para transmitir um primeiro sinal associado com a área. O sistema também inclui um dispositivo de processamento na comunicação com o sistema de câmera. O sistema pode ainda incluir um dispositivo de memória na qual são armazenadas instruções executáveis pelo dispositivo de processamento para causar o dispositivo de processamento receber o primeiro sinal e determinar um volume de um material no elevador com base no primeiro sinal.

[0004] Em outro exemplo, um método é fornecido que pode incluir receber, por um dispositivo de processamento, um sinal de dados de um sensor 3D. O sensor 3D pode ser posicionado em um elevador de uma colheitadeira. O método também pode incluir gerando, através do dispositivo de processamento, mapa tridimensional (3D) com base no sinal de dados. O método pode incluir mais determinação, o dispositivo de processamento, um volume de um material sobre o elevador de acordo com o mapa 3D.

[0005] Em outro exemplo, é fornecida uma colheitadeira. A colheitadeira pode incluir um elevador. Um sensor 3D pode ser acoplado com a colheitadeira. O sensor 3D pode ser configurado para detectar uma área associada com o elevador. O sensor 3D adicional pode ser configurado para transmitir um sinal de dados associado com a área para a geração de um mapa 3D associado com um material no elevador, determinar uma composição do material e determinar um volume de culturas incluído no material com base na composição e o mapa 3D.

[0006] Em um exemplo, um sistema é fornecido que inclui um sensor 3D. O sensor 3D pode ser configurado para detectar uma área de um elevador em uma ceifadeira. O sensor 3D pode ainda ser configurado para transmitir um primeiro sinal associado com a área. O sistema também inclui um dispositivo de processamento na comunicação com o sistema de câmera. O sistema pode ainda incluir um dispositivo de memória na qual são armazenadas instruções executáveis pelo dispositivo de processamento para causar o dispositivo de processamento receber o primeiro sinal e determinar um volume de um material no elevador com base no primeiro sinal.

[0007] Em outro exemplo, um método é fornecido que pode incluir receber, por um dispositivo de processamento, um sinal de dados de um sensor 3D posicionado em uma colheitadeira. O método também pode incluir gerar, através do dispositivo de processamento, mapa tridimensional (3D) com base no sinal de dados. O método pode incluir ainda determinar, pelo dispositivo de processamento, uma posição lateral de uma fila de material ou uma altura da linha de material com base no mapa 3D.

Breve Descrição das Figuras

[0008] A Fig. 1 é uma vista em perspectiva frontal de um exemplo de uma colheitadeira para uso com um sistema de medição do rendimento e um sistema de controle de altura de cortador de base de acordo com um exemplo.

[0009] A Fig. 2 é uma vista em perspectiva de um sistema de medição do rendimento montado no elevador de uma colheitadeira de acordo com um exemplo.

[0010] A Fig. 3 é uma vista em perspectiva de um sistema de câmera para uso com um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo.

[0011] A Fig. 4 é uma vista em perspectiva de um elevador para uso com um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo.

[0012] A Fig. 5 é uma vista superior de um elevador com pás para uso com um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo.

[0013] A Fig. 6 é um diagrama de bloco, representando um exemplo de um dispositivo de computação para uso com um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo.

[0014] A Fig. 7 é um diagrama de blocos de um exemplo de um processo para medir o rendimento de um material transportado pelo elevador de acordo com um exemplo.

[0015] A Fig. 8 é uma imagem segmentada para uso na determinação da composição do material da imagem de acordo com um exemplo.

[0016] A Fig. 9 é um exemplo de um processo para determinar a composição de um material em uma imagem de acordo com um exemplo.

[0017] A Fig. 10 mostra exemplos de mapas de rendimento de saída por um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo.

[0018] A Fig. 11 é uma vista em perspectiva lateral de um exemplo de uma colheitadeira para utilização com um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

[0019] A Fig. 12 é uma vista em perspectiva frontal de um exemplo de uma colheitadeira para uso para utilização com um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

[0020] A Fig. 13 é uma vista em perspectiva de um exemplo de um sistema de câmara montada no lado de baixo de um dispositivo de colheitadeira para uso com um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

[0021] A Fig. 14 é uma vista em perspectiva de um exemplo de sistema de câmara montado em um ângulo para o lado de baixo de um dispositivo de cultura e para utilização com um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

[0022] A Fig. 15 é uma vista em perspectiva de um exemplo de um sistema de iluminação de 1502 para utilização com um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

[0023] Fig. 16 é um diagrama de blocos de um exemplo de um processo para a determinação de um novo patamar de cortador de base de acordo com um exemplo.

[0024] A Fig. 17 é um gráfico que mostra um exemplo de um mapa 3D para uso com um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

[0025] A Fig. 18 é um gráfico para uso na determinação da lateral posição de linha, altura da linha, e altura material de acordo com um exemplo.

[0026] A Fig. 19 é um exemplo de uma saída de mapa geográfico por um sistema de corte de base de controle de altura de acordo com um exemplo.

Descrição detalhada Sistema de Medição do Rendimento

[0027] Determinados aspectos e características da presente divulgação são direcionadas para um tempo real, produzir sistema de medição para uma colheitadeira (por exemplo, uma ceifadeira). O sistema de medição do rendimento pode incluir um sensor 3D (por exemplo, um sistema de câmera estéreo) acoplado a um elevador da colheitadeira. O sensor 3D pode detectar um material (por exemplo, cana-de-açúcar, batata, beterraba, tomate ou outras culturas) passando por cima de uma parte do elevador. O sistema de medição do rendimento pode processar os dados do sensor 3D para medir o volume líquido de materiais transportados pelo elevador em tempo real (por exemplo, substancialmente simultaneamente com cultura).

[0028] Em alguns exemplos, o sistema de medição do rendimento pode distinguir entre culturas e lixo (por exemplo, materiais estranhos) transportado por elevador. O sistema de medição do rendimento pode distinguir entre culturas e lixo, determinando uma ou mais características (por exemplo, tamanhos, cores, formas e texturas) do material transportado por elevador. O sistema de medição do rendimento pode determinar a composição do material (por exemplo, como a maior parte do material é a cultura e a quantidade do material de lixo é) com base nas características. Por exemplo, o sensor 3D pode incluir duas ou mais câmaras. O sistema de medição do rendimento pode analisar as imagens da porção visível do elevador pelas câmaras capturado. As imagens capturadas podem capturar a área de superfície do material no elevador. Com base nas imagens capturadas, o sistema de medição do rendimento, pode-se estimar que 80% da área de superfície do material inclui cana-de-açúcar e 20% da área de superfície do material inclui lixo. Com base na relação de cultura de lixo, o sistema de medição de rendimento pode aplicar um fator de escala para a medição de volume de líquido para estimar o volume do material associado à cultura. Por exemplo, o sistema de medição do rendimento, pode multiplicar a medida de volume líquido de 80% (ou seja, 0,8) para determinar o volume real do material que está associado com a cana-de-açúcar. Desta maneira, o sistema de medição pode determinar o rendimento (por exemplo, estimativa) a partir das imagens capturadas o volume da cultura sobre a porção de elevador visível pelas câmaras.

[0029] Em alguns exemplos, o sistema de medição do rendimento pode medir o volume de material em seções sobrepostas do elevador. O Sistema de medição pode ajustar a medição de volume com base na quantidade de sobreposição. Isso pode permitir que o sistema de medição de rendimento forneça medições mais precisas de volume.

[0030] Em alguns exemplos, o sistema de medição do rendimento pode incluir sensores para detecção de parâmetros associados com a colheitadeira. Os parâmetros podem incluir a velocidade no solo, localização do Sistema de Posicionamento Global (GPS), velocidade de extrator primária, velocidade de extrator secundária, velocidade do ventilador primária, velocidade do ventilador secundária, rpm do motor, um parâmetro associado com um cortador de pontas, direção, engate de processamento da cultura e o status operacional da colheitadeira O sistema de medição do rendimento pode integrar a medição de volume com os parâmetros de colheitadeira para gerar um mapa de rendimento em tempo real.

[0031] Estes exemplos ilustrativos são dados para introduzir o leitor ao assunto geral discutido aqui e não se destinam a limitar o âmbito dos conceitos divulgados. As seções a seguir descrevem vários recursos adicionais e exemplos tendo como referência os desenhos em que como numerais indicam como os elementos, e descrições direcionais são usadas para descrever os aspectos ilustrativos, mas, como os aspectos ilustrativos, não devem ser usadas para limitar a divulgação presente.

[0032] A Fig. 1 é uma vista em perspectiva frontal de um exemplo de uma colheitadeira 100 para uso com um sistema de medição do rendimento e um sistema de controle de altura do cortador de base de acordo com um exemplo. A colheitadeira 100 pode ser usada para coletar um material 102 (por exemplo, a cana de açúcar 506 mostrado na Fig. 5) de um campo. A colheitadeira 100 pode ser qualquer colheitadeira 100 para coleta de qualquer tipo de cultura. O material 102 pode passar através do prospector 100 no elevador, 104. O material 102 pode ser transportado pelo elevador 104 e carregado (por exemplo, despejado) em um carrinho 108 puxado por um trator 106.

[0033] A Fig. 2 é uma vista em perspectiva de um sistema de medição de rendimento 200 montado no elevador 104 de uma colheitadeira de acordo com um exemplo. O sistema de medição de rendimento 200 pode incluir um sensor 3D 202 para capturar o perfil tridimensional (3D) de material no elevador 104. O sensor 3D pode incluir uma ou mais câmeras, um scanner a laser 3D, um transdutor ultrassônico, um sensor de intervalo, uma câmera de luz estruturada, uma câmera 3D e um flash LIDAR.

[0034] Em alguns exemplos, o sensor 3D 202 pode incluir duas ou mais câmeras (por exemplo, câmeras de cor ou câmeras de tons de cinza) montadas no mesmo invólucro ou em caixas diferentes. As câmeras podem ter uma relação geométrica ou espacial conhecida em relação uma à outra. Por exemplo, como mostrado na Fig. 3, o sensor 3D 202 pode incluir câmeras estéreo 302a, 302b montadas em uma carcaça 304. A carcaça 304 pode incluir um ou mais dispositivos de montagem 306a, 306b (por exemplo, buracos, clipes ou grampos) para a montagem do sensor 3D 202 para a colheitadeira. A carcaça 304 pode incluir furos posicionados na frente das câmeras estéreo 302a, 302b tal que a carcaça 304 não bloqueia o campo de visão das câmeras estéreo 302a, 302b. As câmeras estéreo 302a, 302b podem ter uma relação espacial conhecida em relação uma à outra.

[0035] O sensor 3D 202 pode ser montado acima do elevador 104 e orientado voltado para o elevador 104. Isso pode permitir que o sensor 3D 202 detectar materiais transportados pelo elevador 104 e passar pela zona detectável do sensor 3D 202 (por exemplo, o campo de visão das câmeras, associado com o sensor 3D 202). O sensor 3D 202 pode transmitir sinais associados com a área detectável a um dispositivo de computação (por exemplo, dispositivo de computação 612 da Fig. 6).

[0036] O dispositivo de computação (não mostrado) pode ser posicionado em qualquer local adequado dentro da colheitadeira. Por exemplo, o dispositivo de computação pode ser posicionado dentro da cabine de passageiros da colheitadeira O dispositivo de computação pode receber os sinais do sensor 3D 202 e aplicar os dados associados com os sinais para um ou mais algoritmos (por exemplo, algoritmos de processamento de imagem ou algoritmos de visão estéreo). O dispositivo de computação pode utilizar os algoritmos para gerar um perfil 3D da cena detectado pelo sensor 3D 202 (por exemplo, a parte do elevador 104 e o material dentro da parte do elevador 104). Nos exemplos em que o sensor 3D 202 inclui câmeras, como o número de câmaras que compõem o sensor 3D 202 aumenta, o dispositivo de computação pode ser capaz de gerar um perfil 3D mais detalhado ou exato da cena.

[0037] Conforme ilustrado na Fig. 8, nos exemplos em que o sensor 3D 202 inclui câmeras, o dispositivo de computação pode gerar um perfil 3D da cena com base em imagens capturadas de câmeras. Por exemplo, o dispositivo de computação pode aplicar triangulação para imagens capturadas. A triangulação pode incluir um pixel de uma primeira imagem tirada por uma câmera de primeira para um pixel associado em uma segunda imagem tirada por uma segunda câmera de correspondência. A diferença entre a localização de pixel na primeira imagem e o local do pixel correspondente na segunda imagem pode ser a disparidade. O dispositivo de computação pode gerar uma imagem 804 retratando as disparidades entre os pixels em imagens capturadas. Com base em cada localização de pixel na primeira imagem, a disparidade de associado e uma distância no espaço real (por exemplo, em metros) entre a câmera primeira e a segunda câmera, o dispositivo de computação pode determinar uma localização 3D no espaço real associado com cada pixel. O dispositivo de computação pode usar os locais 3D no espaço real para gerar um perfil 3D 806 correspondentes aos dados de câmera.

[0038] Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode usar dados de uma câmera no sensor 3D para determinar uma característica do material. Por exemplo, o dispositivo de computação pode determinar uma ou mais característica associados com o material (por exemplo, cor e textura) e uma ou mais características associadas com o elevador. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode determinar que o material é de uma cor (por exemplo, marrom) e que o elevador é uma cor diferente (por exemplo, prata).

[0039] O dispositivo de computação pode usar uma característica do material para determinar a composição do material. Por exemplo, o dispositivo de computação pode usar a característica associada com o material e/ou a característica associada com o elevador para dividir uma imagem capturada 800 em diferentes regiões segmentadas 802. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode usar o perfil 3D 806 para melhorar a divisão de 800 imagens capturadas em diferentes regiões segmentadas 802. Como mostrado na Fig. 9, após dividir a imagem em regiões segmentadas 802, o dispositivo de computação pode gerar corrigidas regiões segmentadas 904. As regiões segmentadas corrigidas 904 podem incluir versões de cada uma das regiões segmentadas 802 que foram corrigidas para iluminação, escala e perspectiva para melhorar a invariância desses fatores. O dispositivo de computação pode incluir um módulo de extração de característica 906 configurado para extrair recursos 908 de cada uma das regiões segmentadas corrigidos 904. Em alguns exemplos, o módulo de extração de característica 906 pode aplicar um ou mais filtros à região segmentada corrigida, alterar as dimensões de uma região segmentada corrigida, ou ser responsável por não linearidades na região segmentada corrigida. O dispositivo de computação pode classificar (por exemplo, através da aplicação de um classificador ou regressor para) as características 908 para determinar o lixo 910 em cada uma das regiões segmentadas 802 de conteúdo. Desta forma, o dispositivo de computação pode analisar as regiões segmentadas 802 na imagem para determinar a quantidade de lixo (e, assim, a quantidade de material desejado) no material no elevador. Por exemplo, o dispositivo de computação pode determinar se o material inclui lixo de 40% e 60% de uma cultura desejada. Com base na relação, o dispositivo de computação pode aplicar um fator de escala para o volume líquido do material. O resultado pode fornecer uma determinação mais exata do volume da safra desejada, sendo transportado pelo elevador de 104.

[0040] Voltando à fig. 2, em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode operar um exaustor (não mostrado) com base na composição do material. O exaustor pode ser parte de um extrator primário ou um extrator secundário em um sistema de rendimento de cultura associado com a colheitadeira. O material recolhido pela colheitadeira pode passar por safra, sistema de limpeza antes de mover-se rumo ao elevador, 104. O exaustor pode girar para explodir no material, que pode remover lixo e detritos de material. Em alguns exemplos, com base na quantidade de lixo no material no elevador 104, o dispositivo de computação pode alterar a taxa da velocidade com que gira o exaustor. Se a quantidade de lixo é acima de um limite, o dispositivo de computação pode fazer com que a velocidade do ventilador extrator aumente. Se a quantidade de lixo é abaixo de um limite, o dispositivo de computação fazer com que a velocidade do ventilador extrator diminua. Em alguns exemplos, se o exaustor gira a uma velocidade maior, o exaustor pode soprar mais lixo fora do material recolhido, produzindo uma maior razão de cultura-para-lixo. Desta forma, o dispositivo de computação pode determinar a composição do material e modulam a velocidade do ventilador extrator para controlar a quantidade de lixo no material.

[0041] Em alguns exemplos, a colheitadeira pode incluir um, sistema de limpeza do extrator primário. O sistema de limpeza do extrator primário pode mover o extrator primário (por exemplo, extrator primário 110 da Fig. 1) para limpar o extrator primário. O dispositivo de computação pode fazer com que extrator primário, sistema de limpeza desacoplar (por exemplo, desligar) se o sistema de limpeza do extrator primário se aproxima muito do sensor 3D 202 (por exemplo, uma câmera associada com o sensor 3D 202). Isso pode reduzir o acúmulo de poeira e detritos no sensor 3D 202.

[0042] Em alguns exemplos, o sistema de medição de rendimento 200 pode medir as características do elevador 104 quando o elevador 104 não inclui qualquer material. A medição resultante pode atuar como uma linha de base ou medição de calibração que pode ser usada para contabilizar o acúmulo de sujeira e detritos e deformações na forma de elevador 104, que podem afetar a medição do volume líquido. Por exemplo, a medição da calibração pode ser subtraída a medição do volume líquido para determinar o volume real do material no elevador 104. Um filtro passa-baixa ou um filtro probabilístico (por exemplo, um filtro de Kalman) pode ser aplicado para o volume real do material no elevador 104 para aumentar a precisão.

[0043] Em alguns exemplos, o sistema de medição de rendimento 200 pode determinar se há nenhum material no elevador 104 (por exemplo, para iniciar a calibração) através da monitorização do volume do material no elevador 104 e um ou mais parâmetros associados com a colheitadeira (por exemplo, a velocidade no solo, velocidade do elevador, carga do motor ou engate de colheitadeira). Por exemplo, o sistema de medição de rendimento 200 pode determinar que não há nenhum material no elevador 104 se a velocidade no solo da colheitadeira é zero km/h por mais de sete segundos, enquanto o elevador 104 é executado. Como outro exemplo, o sistema de medição de rendimento 200 pode determinar que não há nenhum material no elevador 104 se o sistema de medição de rendimento é desengatado por mais de cinco segundos, enquanto o elevador 104 é executado. Sobre o sistema de medição de rendimento 200 determinar que não há nenhum material no elevador 104, o sistema de medição de rendimento 200 pode automaticamente medir as características do elevador 104 (por exemplo, como descrito acima) para gerar ou atualizar as medidas de calibração. Este processo de calibração dinâmica pode conta para acúmulo de sujeira ou deformação no elevador 104 ao longo do tempo, aumentando a precisão do sistema de medição de rendimento 200.

[0044] Existem inúmeras posições de montagem possíveis para o sensor 3D 202 para exibição do material transportado pelo elevador de 104. Em alguns exemplos, o sensor 3D 202 pode ser centralizado em toda a largura do elevador 104. Isso pode eliminar ou reduzir a declivagem em relação à forma desigual do material que pode acumular no elevador 104 pás (por exemplo, as pás 502 mostradas na Fig. 5). Em alguns exemplos, o sensor 3D 202 pode ser posicionado a distância mais distante possível do elevador 104 (por exemplo, enquanto evitando a colisão com o extrator primário, quando o elevador 104 é levantado e girado). O sensor 3D 202 também pode ser posicionado em um ângulo (por exemplo, 38°) em relação ao plano do elevador que não é perpendicular ao plano do elevador. Por exemplo, o sensor 3D 202 pode ser posicionado em um ângulo menor que 90° em relação ao plano do elevador. Posicionando e inclinando o sensor 3D 202 de tal forma podem melhorar os resultados da imagem processamento de algoritmos, conforme descrito abaixo.

[0045] Por exemplo, o sensor 3D 202 pode incluir pelo menos duas câmeras. Para gerar o perfil 3D da cena capturada pelas câmeras, o dispositivo de computação pode aplicar um algoritmo que corresponde a um pixel de uma primeira imagem da primeira câmera para um pixel correspondente em uma segunda imagem da segunda câmara. Este processo pode ser repetido até que os pixels na primeira imagem são mapeados para pixels correspondentes na segunda imagem. Este processo pode ser afetado negativamente, no entanto, por um padrão de furos (por exemplo, furos 504 mostrados na Fig. 5) que pode ser na placa traseira do elevador 104. Por exemplo, ao invés de um único pixel da primeira imagem de um único pixel da segunda imagem de mapeamento, um pixel da imagem primeira que está associado com um buraco na placa traseira pode ser comparado aos inúmeros pixels da segunda imagem associada com vários furos na placa traseira. Isto pode gerar erros na saída do algoritmo. Em alguns exemplos, posicionamento das câmeras em um ângulo pode causar uma distorção de perspectiva nas imagens capturadas pelas câmeras. Isso pode permitir que o dispositivo de computação para mais facilmente encontrar pixels originais, correspondentes entre imagens de câmera, minimizando assim os erros de correlação. Em outros exemplos, a saída dos algoritmos pode ser melhorada, tornando o padrão de furos na chapa traseira irregular, que pode reduzir os erros de correlação.

[0046] Em alguns exemplos, o sistema de medição de rendimento 200 pode incluir um sistema de iluminação, 204. O sistema de iluminação 204 pode incluir uma ou mais luzes (por exemplo, lâmpadas incandescentes ou diodos emissores de luz). Em alguns exemplos, o sistema de iluminação 204 pode incluir um ou mais sensores (por exemplo, uma célula fotoelétrica) para detectar uma quantidade de luz ambiente. O dispositivo de computação pode operar as uma ou mais luzes baseadas no nível de luz ambiente de um ou mais sensores detectados.

[0047] Nos exemplos em que o sensor 3D 202 inclui uma câmera, o sistema de iluminação 204 pode iluminar o campo de visão das câmeras. Isso pode permitir o sistema de medição de rendimento 200 ser usado em ambientes com pouca ou nenhuma luz ambiente. Por exemplo, o sistema de iluminação 204 pode permitir que o sistema de medição de rendimento 200 ser usado na madrugada, noite, anoitecer, ou durante condições climáticas adversas (por exemplo, dias nublados).

[0048] Também, nos exemplos em que o sensor 3D 202 inclui uma câmera, o sistema de iluminação 204 pode reduzir o tempo de exposição das câmeras. Isso pode permitir o tempo de exposição ser rápido o suficiente para reduzir ou eliminar o desfoque de movimento em imagens capturadas pelas câmeras, mesmo se o elevador 104 (e material no elevador 104) está se movendo a uma velocidade alta. Por exemplo, para minimizar o tempo de exposição das câmeras, sistema de iluminação 204 pode fornecer luz adicional à cena capturada pelas câmeras. A luz adicional suficientemente pode iluminar a cena, tal que as câmeras podem capturar imagens utilizando tempos de exposição curtos.

[0049] O sistema de medição de rendimento 200 pode incluir um ou mais sensores de pá 206 (por exemplo, Transdutores de efeito Hall). Em alguns exemplos, os sensores de pá 206 podem ser posicionados no lado do elevador, 104. Outros exemplos (por exemplo, o exemplo mostrado na Fig. 4), os sensores de pá 206 podem ser posicionados abaixo do elevador 104. Os sensores de pá 206 podem detectar quando uma pá passa pelos sensores pá 206 e transmitir um sinal de sensor associado ao dispositivo de computação.

[0050] Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode receber e utilizar os sinais do sensor de pá para acionar a captura de dados pelo sensor 3D 202. Por exemplo, o dispositivo de computação pode receber sinais do sensor de pá associados com uma pá, passando de um sensor de pá 206 e substancialmente fazer com que simultaneamente o sensor 3D 202 capture dados (por exemplo, fazer com que uma câmera associada com o sensor 3D 202 capture uma imagem). Usando os sensores de pá 206 para disparar captura de dados, as pás podem estar substancialmente na mesma posição dentro da área detectável do sensor 3D 202 cada vez que dados são capturados. Isto pode melhorar a precisão dos algoritmos utilizados para determinar o volume do material no elevador 104.

[0051] Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode usar os sinais do sensor de pá para determinar a velocidade do elevador 104. Por exemplo, um sensor de pá único 206 pode ser posicionado no lado do elevador, 104. Enquanto as pás passam o sensor de pá 206, o sensor de pá 206 pode detectar a pá e transmitir sinais de sensor associados ao dispositivo de computação. Se as pás no elevador 104 são espaçadas uniformemente, o dispositivo de computação pode dividir a quantidade de espaçamento entre o período de tempo entre dois sinais de sensor para determinar a velocidade do elevador 104. Por exemplo, se o período de tempo entre dois sinais do sensor é 200 ms, e o espaçamento entre as pás é de 20 cm, então o dispositivo de computação pode dividir 200 ms por 20 cm para determinar que a velocidade é de 1 m/s.

[0052] Como outro exemplo, dois sensores de pá 206 podem ser posicionados no lado do elevador, 104. O dispositivo de computação pode determinar a velocidade do elevador com base em sinais do sensor de pá dos dois sensores de pá 206, mesmo se as pás não estão espaçadas uniformemente. Por exemplo, o dispositivo de computação pode determinar a quantidade de tempo entre quando uma pá passa o primeiro sensor de pá 206 (ativando o primeiro sensor de pá 206) e quando a pá passa o segundo sensor de pá 206 (ativando o segundo sensor de pá 206). Se o espaçamento entre os sensores de duas pás 206 é conhecido, o dispositivo de computação pode calcular a velocidade do elevador, dividindo a quantidade de espaçamento pela quantidade de tempo entre 206 ativações do sensor de pá. Por exemplo, se o espaçamento entre os sensores de duas pás 206 é 10 cm, e a diferença de tempo entre a ativação dos dois sensores de pá 206 é de 0,1 s e, em seguida, o dispositivo de computação pode dividir 10 cm por 0,1 s para determinar que a velocidade é de 1 m/s.

[0053] Outros métodos podem adicionalmente ou alternativamente ser usados para determinar a velocidade do elevador 104. Por exemplo, um codificador pode ser posicionado em um motor (por exemplo, um motor hidráulico) ou engrenagem que move o elevador 104. O dispositivo de computação pode usar sinais do sensor do codificador para determinar a velocidade do elevador.

[0054] Nos exemplos em que o sensor 3D 202 inclui uma câmera, o dispositivo de computação pode usar a posição das pás em imagens da câmera para determinar a velocidade do elevador 104. Por exemplo, como mostrado na Fig. 5, as linhas tracejadas 508 podem representar os locais das pás 502, conforme determinado pelo dispositivo de computação com base em imagens da câmera. O dispositivo de computação pode usar os locais das pás 502 e o tempo entre cada imagem a ser tomada, para determinar a velocidade do elevador. Por exemplo, o dispositivo de computação pode determinar a distância que uma pá 502 mudou-se (por exemplo, de 10 cm) entre duas imagens. O dispositivo de computação pode dividir a distância a pá 502 movida pela quantidade de tempo entre tomar as duas imagens (0,1 s) para determinar a velocidade do elevador (1 m/s). Em alguns exemplos, a velocidade das pás 502 determinada com base na informação da imagem pode ser mais precisa do que a velocidade das pás 502 determinada com base nos sensores de pá 206. O dispositivo de computação também pode receber um ou mais parâmetros associados com a colheitadeira (por exemplo, a velocidade do motor) e usar os parâmetros para aumentar a precisão da velocidade do elevador determinado.

[0055] Voltando à fig. 2, o sistema de medição de rendimento 200 pode usar os dados do sensor 3D 202 e a velocidade do elevador 104 para determinar o rendimento do material. Por exemplo, o dispositivo de computação pode usar dados do sensor 3D 202 para gerar um perfil 3D da cena dentro da área detectável do sensor 3D 202. O dispositivo de computação pode usar o perfil 3D para determinar o volume instantâneo da cultura desejada no elevador 104. O dispositivo de computação pode multiplicar o volume instantâneo pela velocidade do elevador para estimar o volume total da cultura desejada transportado pelo elevador de 104. O dispositivo de computação pode também receber dados (por exemplo, através de uma conexão de barramento CAN) associado com a colheitadeira, tais como a velocidade, localização GPS e status operacional da colheitadeira. Pode determinar o dispositivo de computação, com base no volume total de safra desejada transportado pelo elevador de 104 e os dados associados com a colheitadeira uma medida de rendimento instantâneo da cultura desejada.

[0056] A Fig. 6 é um diagrama de bloco, representando um exemplo de um dispositivo de computação 612 para uso com um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo. O dispositivo de computação 612 pode incluir uma interface de rede 620. A interface de rede 620 pode representar um ou mais componentes que facilitam a conexão de rede. Exemplos incluem, mas não estão limitados a, interfaces com fio como Ethernet, USB, IEEE 1394, e/ou interfaces sem fio como o IEEE 802.11, Bluetooth ou interfaces de rádio para acesso às redes de telefonia celular (por exemplo, transceptor/antena para acessar uma CDMA, GSM, UMTS ou outra rede de comunicações móveis).

[0057] O dispositivo de computação 612 pode incluir uma interface de entrada/saída 610. A interface I/O 610 pode ser usada para facilitar uma conexão com o hardware usado para entrada de dados (por exemplo, botões, interruptores, joysticks, superfícies sensíveis ao toque ou outros dispositivos de entrada de usuário) ou saída de dados (por exemplo, monitores, monitores de touch screen ou outros dispositivos de interface de usuário). Por exemplo, a interface I/O 610 pode estar em comunicação com ou sem fio com um sensor 3D 202 (por exemplo, uma câmera, um scanner a laser 3D, um transdutor ultrassônico, um sensor de intervalo, uma câmera de luz estruturada, uma câmera 3D ou um flash LIDAR), sensores de pá 206 (por exemplo, sensores de efeito Hall), um sistema de iluminação 204 (por exemplo, para detectar luz baixa e iluminar um campo de visão de uma câmera que está associado com o sensor 3D 202) e outros sensores 618 (por exemplo, um codificador de eixo). Em alguns exemplos, o dispositivo de computação 612 pode estar em comunicação com ou sem fio com o sensor 3D 202, sensores de pá 206, sistema de iluminação 204 e outros sensores 618 através da interface de rede 620.

[0058] A interface I/O pode estar em comunicação com, ou incluir, uma interface de rede controladora de área 611 (CAN). Em alguns exemplos, a interface CAN 611 pode estar diretamente em comunicação com o barramento 604 ou outro componente do dispositivo de computação 612. A interface CAN 611 pode estar em fios (por exemplo, através de um barramento CAN) ou comunicação sem fio com sensores de colheitadeira 614 por um barramento CAN e configurado para receber dados dos sensores da colheitadeira 614. Os sensores da colheitadeira 614 podem detectar vários parâmetros da colheitadeira. Por exemplo, os sensores da colheitadeira 614 podem detectar a velocidade no solo, localização GPS, velocidade do extrator primária, velocidade do extrator secundária, velocidade do ventilador primária, velocidade do ventilador secundária, rpm do motor, direção, engate de processamento da cultura, status operacional, um parâmetro associado com um cortador de pontas e outros parâmetros da colheitadeira. Em alguns exemplos, os sensores da colheitadeira 614 podem detectar características ambientais externas para a colheitadeira, tais como a largura de cultura e a condição da fazenda (por exemplo, cana de açúcar queimada e cana de açúcar verde). Os sensores da colheitadeira 614 podem transmitir sinais do sensor para a interface CAN 611.

[0059] O dispositivo de computação 612 inclui um dispositivo de processamento 602. O dispositivo de processamento 602 pode executar uma ou mais operações para a determinação de uma medição de rendimento de um material. O dispositivo de processamento 602 pode executar instruções 608 armazenadas no dispositivo de memória 606 para executar as operações. O dispositivo de processamento 602 pode incluir dispositivo de processamento de um ou vários dispositivos de processamento. Exemplos não limitantes do dispositivo de processamento 602 incluem uma Matriz de Porta Programável de Fazenda ("FPGA"), um circuito integrado de aplicação específica (“ASIC”), um microprocessador, etc.

[0060] O dispositivo de processamento 602 pode ser comunicativamente acoplado ao dispositivo de memória 606 através do barramento 604. O dispositivo de memória não volátil 606 pode incluir qualquer tipo de dispositivo de memória que retém informações armazenadas quando desligado. Exemplos não limitantes do dispositivo de memória eletricamente apagável 606 e memória somente de leitura programável ("EEPROM"), memória flash ou qualquer outro tipo de memória não volátil. Em alguns aspectos, pelo menos parte do dispositivo de memória 606 pode incluir um meio do qual o dispositivo de processamento 602 pode ler as instruções 608. Um meio legível por computador pode incluir dispositivos de armazenamento eletrônico, óptico, magnético ou outro capazes de fornecer o dispositivo de processamento 602 com instruções legíveis por computador ou outro código de programa. Exemplos não limitantes de meio legível de computador incluem (mas não estão limitados a) disco magnético(s), chip de memória (s), ROM, memória de acesso aleatório ("RAM"), um ASIC, um processador configurado, armazenamento óptico ou qualquer outro meio para que um processador de computador possa ler as instruções. As instruções podem incluir instruções de processador específico geradas por um compilador ou um interpretador de código escrito em qualquer linguagem de programação de computador adequada, incluindo, por exemplo, C, C++, C#, etc. Em alguns exemplos, a memória 606 pode incluir um módulo de processamento de imagem (não mostrado). O dispositivo de processamento 602 pode usar o módulo de processamento de imagem para executar uma ou mais tarefas de processamento de imagem nos dados recebidos do medidor 3D 202.

[0061] Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode receber dados do sensor 3D 202. O dispositivo de processamento 602 pode aplicar os dados a algoritmos para determinar um volume instantâneo do material em uma parte do elevador. O dispositivo de processamento 602 também pode receber dados dos sensores dos sensores de pá 206. O dispositivo de processamento 602 pode aplicar os dados do sensor dos sensores de pá 206 a algoritmos para determinar a velocidade do elevador. O dispositivo de processamento 602 pode multiplicar o volume instantâneo pela velocidade do elevador para estimar o volume total do material no elevador. O dispositivo de processamento 602 pode ainda receber dados de colheitadeira de sensores a colheitadeira 614. O dispositivo de processamento 602 pode integrar os dados da colheitadeira com a estimativa do volume total do material para gerar um mapa de rendimento em tempo real.

[0062] A Fig. 7 é um diagrama de blocos de um exemplo de um processo de 700 para medir o volume de material transportado por elevador de acordo com um exemplo. Alguns exemplos podem incluir mais, menos que ou diferentes etapas das descritas na Fig. 7. As etapas a seguir são descritas com referência a componentes descritos acima, no que se refere o dispositivo de computação 612 mostrado na Fig. 6.

[0063] No bloco 702, o dispositivo de processamento 602 processa dados do sensor 3D 202. O dispositivo de processamento 602 pode receber os dados através de uma conexão com ou sem fio com o sensor 3D 202. Os dados podem ser associados com uma porção detectável do elevador da área do sensor 3D 202.

[0064] Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode aplicar um ou mais algoritmos aos dados para processar os dados. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode retificar, realizar cálculos de disparidade e executar filtragem de mancha nos dados.

[0065] No bloco 704, o dispositivo de processamento 602 gera um mapa 3D (por exemplo, 3D mapa topológico) com base nos dados processados. O dispositivo de processamento 602 pode executar um ou mais algoritmos para produzir o mapa 3D. Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode aplicar triangulação para gerar um perfil 3D dos dados processados. A triangulação pode incluir um pixel de uma primeira imagem tirada por uma câmera de primeira para um pixel associado em uma segunda imagem tirada por uma segunda câmera de correspondência. A diferença entre a localização de pixel na primeira imagem e o local do pixel correspondente na segunda imagem pode ser a disparidade. Com base na localidade do pixel na primeira imagem, a disparidade e a distância no espaço real (por exemplo, em metros) entre a primeira câmera e a segunda câmera, o dispositivo de computação pode determinar uma localização 3D no espaço real associado com o pixel. Este processo pode ser repetido para todos os pixels na primeira imagem e na segunda imagem para gerar um perfil 3D correspondente aos dados processados da câmera.

[0066] Em alguns exemplos, após gerar o perfil 3D, o dispositivo de processamento 602 pode alterar o sistema de coordenadas do perfil 3D para um quadro alinhado com o plano do elevador, tal que o eixo y segue ao longo da direção de pá, o eixo z aponta do elevador para o sensor 3D 202 (por exemplo, uma câmera no sensor 3D), e X é ortogonal ao eixo y e o eixo z. A origem do quadro pode ser centralizada na área detectável do sensor 3D 202 (por exemplo, no modo de exibição de uma câmera do sensor 3D 202). O dispositivo de processamento 602 pode dividir o perfil 3D em uma grade de quadrados (por exemplo, 1,25 cm por 1,25 cm de tamanho) associado com o plano do elevador. O dispositivo de processamento 602 pode descartar os pontos que caem fora da grade de quadrados. Para cada quadrado na grade de quadrados, o dispositivo de processamento 602 pode determinar a altura máxima robusta (por exemplo, usando um filtro mediano) em relação ao plano do elevador. Com base na grade de quadrados e as alturas máximos robustas, o dispositivo de processamento 602 pode gerar o mapa 3D. Cada célula no mapa 3D pode ter uma altura máxima robusta associada.

[0067] No bloco 706, o dispositivo de processamento 602 filtra o mapa 3D. O dispositivo de processamento 602 pode filtrar o mapa 3D para remover o ruído, dados errôneos e dados irrelevantes. Isso pode resultar em um mapa 3D mais preciso. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode filtrar para fora, usando um filtro espacial, partes do mapa 3D associadas com dados de calibração (por exemplo, como discutido em relação ao bloco 709). Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode filtrar porções do mapa 3D associado com as pás de elevador. Isso pode permitir o dispositivo de processamento 602 gerar uma medida de volume instantâneo não adulterada pelo volume das pás.

[0068] No bloco 708, o dispositivo de processamento 602 determina se o sistema de medição de rendimento está em um modo de calibração. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode consultar um local na memória 606 para determinar se o sistema de medição do rendimento está no modo de calibração. Se o sistema de medição de rendimento está no modo de calibração, processo 700 pode continuar até o bloco 709.

[0069] No bloco 709, o dispositivo de processamento 602 gera dados de calibração. O dispositivo de processamento 602 pode gerar os dados de calibração, analisando o mapa 3D para determinar a localização da placa traseira do elevador e deformações (por exemplo, dobras ou cumes) na placa traseira do elevador. O dispositivo de processamento 602 também pode analisar o mapa 3D para determinar as características das pás. A localização da placa traseira de elevador, placa traseira de deformações no elevador, e as características das pás podem ser incluídas nos dados de calibração.

[0070] No bloco 710, o dispositivo de processamento 602, armazena os dados de calibração. Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode armazenar os dados de calibração na memória 606. Em outros exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode armazenar os dados em outro lugar, tais como em um banco de dados remoto ou um dispositivo de computação 612 (por exemplo, por comunicação com o banco de dados remoto ou dispositivo 612 através da interface de rede 620 de computação).

[0071] Se o sistema de medição de rendimento não é em um modo de calibração, o processo 700 continua até o bloco 712. No bloco 712, o dispositivo de processamento 602 determina o volume do material com base no mapa 3D filtrado. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode subtrair um valor de calibração associado ao plano da placa traseira do elevador da altura máxima robusta (por exemplo, determinado no bloco 704) da célula. Isso pode produzir a altura do material na célula. Porque cada célula pode ter uma área conhecida (por exemplo, área de 1,25 cm x 1,25 cm= 1,5625 cm2), o dispositivo de processamento 602 pode multiplicar a altura do material na célula pela área da célula para determinar o volume do material na célula. O dispositivo de processamento 602 pode repetir esse processo para todas as células para determinar o volume total instantâneo do material no elevador.

[0072] No bloco 714, o dispositivo de processamento 602 pode estimar a composição do material detectável pelo sensor 3D 202. Por exemplo, dados do sensor 3D 202 podem ser associados com imagens da superfície do material no elevador. O dispositivo de processamento 602 pode determinar as características (por exemplo, os tamanhos, formas, texturas e cores) associadas com a área de superfície do material. Com base nas características, o dispositivo de processamento 602 pode determinar a relação entre um material desejado para materiais estranhos na superfície do material. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode determinar que a área da superfície do material inclui 80% do material desejado e 20% lixo. Com base na relação de material desejado para materiais estranhos, o dispositivo de processamento 602 pode aplicar um fator de escala para a medição de volume instantâneo (por exemplo, determinado no bloco 712) para estimar o volume do material associado com o material desejado.

[0073] No bloco 716, o dispositivo de processamento 602 determina a velocidade do elevador. Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode contar com sinais de sensor dos sensores de pá 206 para determinar a velocidade do elevador. Em outros exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode aplicar algoritmos de dados do sensor 3D 202 para determinar a velocidade do elevador. Ainda outros exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode usar sinais do sensor de outros sensores 618 (por exemplo, um codificador de eixo) para determinar a velocidade do elevador.

[0074] No bloco 718, o dispositivo de processamento 602 estima que o volume total instantâneo do material desejado no elevador. Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode aplicar um fator de escala (com base na composição determinada no bloco 714) para o volume instantâneo estimado do bloco 707. Isso pode gerar uma estimativa do volume instantânea do material desejado. O dispositivo de processamento 602 pode multiplicar essa estimativa de volume instantâneo da velocidade do elevador para determinar o volume total instantâneo do material desejado no elevador.

[0075] No bloco 720, o dispositivo de processamento 602 determina o rendimento instantâneo do material desejado. O dispositivo de processamento 602 pode determinar o rendimento instantâneo do material desejado com base no volume total instantâneo do material desejado e parâmetros da colheitadeira. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode receber dados associados com a velocidade, localização GPS, a direção da colheitadeira dos sensores da colheitadeira 614. O dispositivo de processamento 602 pode integrar o volume total instantâneo do material desejado (por exemplo, do bloco 718) com a localização do GPS para determinar o rendimento instantâneo do material desejado nessa localização GPS. Desta forma, o dispositivo de processamento 602 pode gerar um mapa de rendimento em tempo real que representa o rendimento do material desejado em vários locais na fazenda. Em alguns exemplos, o rendimento instantâneo pode ser integrado ao longo do tempo, para que a medição do rendimento acumulado do material colhido pode ser gerada. O rendimento instantâneo pode ser mais sintonizado com base no peso do material, que pode ser determinado quando o material chega a uma fábrica de processamento ou usando métodos de medição de densidade ou peso na fazenda.

[0076] A Fig. 10 mostra mapas de rendimento de saída 1002a-d por um sistema de medição de rendimento de acordo com um exemplo. Mapa de rendimento 1002a retrata um mapa de rendimento gerado usando dados de rendimento bruto. Em alguns exemplos, um ou mais algoritmos podem ser aplicados aos dados de rendimento bruto para aumentar a precisão do mapa rendimento.

[0077] Por exemplo, o material recolhido pode nem sempre fluir firmemente através da colheitadeira. Pelo contrário, o material pode se acumular na colheitadeira antes de ser passado para o elevador 104. Se o material se acumula e é passado em massa rumo ao elevador 104, o sistema de medição de rendimento 200 pode medir um valor de alto rendimento erroneamente. O dispositivo de computação pode dar conta destes "picos" de rendimento pelo rastreamento do tempo e área espacial cobertos durante o período de acumulação e espacialmente, redividindo os valores de alto rendimento. Por exemplo, o dispositivo de computação pode aplicar os tempos em que ocorreram os picos de rendimento e um ou mais parâmetros de colheitadeira (por exemplo, localização GPS ou pressão do picador da colheitadeira) para algoritmos espacialmente redistribuir os valores de alto rendimento. Os algoritmos podem ser selecionados dinamicamente por um usuário de um número de opções. Por exemplo, as opções podem incluir algoritmos para determinar: (i) uma vazão média durante a região de acumulação, ou (ii) uma taxa de ajuste de fluxo de padrão com base em um passe de colheitadeira anterior através da mesma região da fazenda. Isto pode reduzir os erros no mapa de rendimento devido ao acúmulo de material, aumentando a precisão e a exatidão do mapa rendimento.

[0078] Como outro exemplo, o dispositivo de computação pode eliminar os pontos de dados coletados pela colheitadeira quando a colheitadeira não está reunindo as culturas. O dispositivo de computação pode determinar quando a colheitadeira não está reunindo as culturas com base em um ou mais parâmetros associados à colheitadeira. Por exemplo, o dispositivo de computação pode determinar se a colheitadeira não está reunindo as culturas baseadas na altura do cortador de base (por exemplo, se a altura do cortador de base está acima ou abaixo de um limite), o engate de movimentação do elevador, o volume instantâneo do material no elevador (por exemplo, se o volume instantâneo está acima ou abaixo de um limite), ou uma localização GPS (por exemplo, se a colheitadeira é posicionada em uma área conhecida para ter colheitas ou que não está fora de um limite predeterminado da fazenda). O mapa de rendimento 1002b descreve um exemplo de um mapa de rendimento, em que os dados de rendimento bruto recolhidos pela colheitadeira quando nenhuma coleta de culturas foi eliminada.

[0079] Ainda outro exemplo, pode haver um atraso de tempo entre quando o material é realmente reunido da fazenda pela colheitadeira e quando o receptor GPS determina a localização GPS associada com o material. Este tempo de atraso pode resultar no receptor de GPS marcar o material recolhido com uma localização GPS que está incorreta por certa distância. O dispositivo de computação pode aplicar um ou mais algoritmos para corrigir tais imprecisões. Por exemplo, com base em dados dos sensores da colheitadeira 614 (por exemplo, a velocidade no solo da colheitadeira) e a velocidade do elevador, o dispositivo de computação pode determinar a distância em que a localização do GPS pode ser desligada. O dispositivo de computação pode corrigir a localização GPS do material com base nesta distância. A localização GPS corrigida pode refletir mais precisamente na localização espacial precisa na fazenda da qual o material foi recolhido. O mapa de rendimento 1002c mostra um exemplo de um mapa de rendimento gerado usando locais de GPS corrigidos.

[0080] Como outro exemplo, a filtragem espacial pode ser usada para melhorar a representação visual dos dados de rendimento (por exemplo, o mapa de rendimento). A filtragem espacial, ao invés de filtragem de série de tempo, pode permitir a filtragem multidimensional dos dados de rendimento. As características da filtragem espacial podem ser ajustadas para atender os objetivos do usuário final. Por exemplo, filtragem de Kriging ou Filtragem Inversa da Distância Ponderada pode ser usada para criar uma resposta suavizada dos dados de rendimento através de várias zonas da fazenda em que as culturas estão sendo coletadas. O mapa de rendimento 1002d retrata um exemplo de um mapa de rendimento gerado usando locais de GPS corrigidos e filtragem espacial.

[0081] Em alguns exemplos, o dispositivo de computação 612 também pode produzir medições em tempo real de produtividade em massa de máquinas. A produtividade em massa de máquinas pode representar a quantidade de material (por exemplo, em toneladas), produzida por hora. O dispositivo de computação 612 pode determinar a produtividade em massa de máquinas com base no volume (ou rendimento) do material e a quantidade de tempo necessária para produzir o volume (ou rendimento) do material. A produtividade em massa de máquinas pode ser usada para avaliar a utilização dos ativos de capital e para otimizar a logística de equipamentos de apoio e logística de cultura.

[0082] Em alguns exemplos, os dados de rendimento e produtividade de massa em máquinas e podem ser apresentados ao operador através de uma interface de usuário (por exemplo, uma interface de usuário dinâmica). Por exemplo, medições de produtividade de massa em máquinas e um mapa de rendimento podem ser apresentados através de uma interface de usuário que é a saída em uma exposição que está em comunicação com o dispositivo de computação 612. Isto pode facilitar a coleta de dados e feedback operacional. Em alguns exemplos, os dados de rendimento podem ser usados para otimizar o transporte das culturas colhidas e a logística de equipamentos de suporte associada à cultura. A produtividade em massa de máquinas pode orientar as regras de negócios associadas com serviço e manutenção, operador de formação de equipes de produção (por exemplo, equipas de produção de cana de açúcar).

Sistema de controle de Altura do Cortador de Base

[0083] Determinados aspectos e características da divulgação presente são direcionadas para um sistema de controle de altura do cortador de base para medir a altura de um cortador de base em uma colheitadeira. O sistema de controle de altura do cortador de base pode incluir um sistema de câmera de pelo menos duas câmeras. As câmeras podem capturar imagens de material (por exemplo, restolho) cortado pelo cortador de base e passando sob a colheitadeira. O sistema de controle de altura do cortador de base pode aplicar imagem, processamento de imagens para determinar a altura da base do cortador. Com base na altura determinada do cortador de base, o sistema de controle de altura do cortador de base pode alterar a altura do cortador de base (por exemplo, para uma altura ideal ou preferencial).

[0084] Em alguns exemplos, a colheitadeira pode incluir tanto o sistema de medição do rendimento (descrito acima) e o sistema de controle de altura do cortador de base (descrito abaixo).

[0085] A Fig. 11 é uma vista em perspectiva lateral de um exemplo de uma colheitadeira 100 para uso com um sistema de controle de altura do cortador de base 1100 de acordo com um exemplo. O sistema de controle de altura de cortador de base 1100 pode incluir um sensor 3D 1102 montado em uma colheitadeira 100. O sensor 3D pode incluir um ou mais de uma câmera, um scanner a laser 3D, um transdutor ultrassónico, um sensor de intervalo, uma câmera de luz estruturada, uma câmera 3D e um flash LIDAR.

[0086] O sensor 3D 1102 pode ser montado em qualquer local adequado para a detecção de uma ou mais características de uma área de terra que está sendo processada, ou tiver sido processado anteriormente pelas lâminas do cortador de base. Por exemplo, o sensor 3D 1102 pode ser posicionado por baixo da colheitadeira 100, em frente à colheitadeira 100, ou na parte de trás da colheitadeira 100. No exemplo mostrado na Fig. 12, o sensor 3D 1102 é montado debaixo da colheitadeira 100 e entre as rodas traseiras da colheitadeira. Neste exemplo, o sensor 3D 1102 pode detectar a área 1202 imediatamente atrás e entre as rodas traseiras da colheitadeira 100.

[0087] Em alguns exemplos, o sistema de controle da altura do cortador de base 1100 pode incluir uma barreira de detritos 1104. A barreira de detritos 1104 pode ser posicionada perto, próxima ou na frente do sensor 3D 1102 para impedir a sujeira ou detritos de entrar na área detectável (por exemplo, o campo de visão) do sensor 3D 1102. Em alguns exemplos, a barreira de detritos 1104 pode incluir cortinas ou partições (por exemplo, divisórias de plástico ou metal).

[0088] A Fig. 13 é uma vista em perspectiva de um exemplo de um sensor 3D 1102 montado na parte inferior de uma colheitadeira 1300 para uso com um sistema de controle de altura do cortador de base de acordo com um exemplo. O sensor 3D 1102 pode incluir duas ou mais câmeras. As câmeras podem ser configuradas da mesma forma que as câmeras descritas em relação as Fig. 2-3.

[0089] O sensor 3D 1102 pode ser montado na colheitadeira em um ângulo (por exemplo, um ângulo de inclinação). O ângulo pode ser entre 0 graus e 90 graus em relação ao plano (por exemplo, o plano geométrico) do solo. Em alguns exemplos, o ângulo pode ser configurado para permitir que o sensor 3D 1102 exiba uma área que não é diretamente perpendicular ao solo. Por exemplo, como mostrado na Fig. 14, o sensor 3D 1102 pode ser montado a colheitadeira em um ângulo de 13.30 graus.

[0090] A Fig. 15 é uma vista em perspectiva de um exemplo de um sistema de iluminação 1502 para uso com um sistema de controle de altura do cortador de base de acordo com um exemplo. O sistema de iluminação 1502 pode incluir um ou mais luzes 1504a, 1504b e um ou mais sensores para detectar a quantidade de luz ambiente (não mostrados). Por exemplo, o sistema de iluminação 1502 pode incluir uma luz 1504a posicionado em uma extremidade lateral do sensor 3D 1102 e outra 1504b luz posicionada na outra extremidade lateral do sensor 3D 1102. As luzes 1504a, 1504b podem ser separadas ou integradas com uma carcaça do sensor 3D 1102. Em alguns exemplos, as luzes 1504a, 1504b podem incluir uma caixa protetora configurada para proteger as luzes 1504a, 1504b contra poeira e detritos. A caixa protetora pode incluir plástico, borracha, acrílico ou metal.

[0091] O sistema de controle de altura do cortador de base pode operar as luzes 1504a, 1504b. Em alguns exemplos, o sistema de controle de altura do cortador de base pode operar as luzes 1504a, 1504b com base no detectado nível de luz ambiente de um ou mais sensores de luz ambiente. Isso pode permitir que o sistema de controle de altura do cortador de base seja usado em tempos de baixa a nenhuma luz ambiente. Isso pode ainda permitir que as câmeras associadas com o sensor 3D 1102 tenham tempos de exposição curtos o suficiente para reduzir ou eliminar o desfoque de movimento, mesmo se o coletor está se movendo em uma alta velocidade.

[0092] O sistema de controle de altura do cortador de base pode incluir um dispositivo de computação (por exemplo, semelhante ao dispositivo de computação 612 da Fig. 6). Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode receber sinais do sensor de sensores de luz ambiente no sistema de iluminação e, com base nos sinais do sensor, operar as luzes.

[0093] O dispositivo de computação pode também receber dados do sensor 3D 1102. Os dados podem ser associados com o material cortado (por exemplo, restolho) passando por baixo ou perto a colheitadeira. O dispositivo de computação pode aplicar um ou mais algoritmos (por exemplo, algoritmos de visão estéreo) para os dados (ou uma versão filtrada dos dados) para gerar mapa tridimensional 2.5(3D) do solo. Com base no mapa 3D, o dispositivo de computação pode determinar um perfil do solo.

[0094] Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode usar o perfil do solo para determinar a (i) linha de posição lateral; (ii) altura da linha acima do solo; (iii) altura do material; (iv) posição lateral do material; e (v) ajuste de altura do cortador de base desejada. Em alguns exemplos, o dispositivo de computação pode gerar um mapa geográfico que representa os dados de altura do material associados a vários locais no campo.

[0095] A Fig. 16 é um diagrama de blocos de um exemplo de um processo 1600 para controlar a altura do cortador de base de acordo com um exemplo. Alguns exemplos podem incluir etapas diferentes, mais ou menos do que as etapas descritas na Fig. 16. As etapas a seguir são descritas com referência a componentes descritos acima, no que se refere ao dispositivo de computação 612 mostrado na Fig. 6.

[0096] No bloco de 1602, o dispositivo de processamento 602 processa dados do sensor 3D 202. O dispositivo de processamento 602 pode receber os dados através de uma conexão com ou sem fio com o sensor 3D 202. Os dados podem ser associados com o material dentro da área detectável do sensor 3D 202. Os dados podem estar, ou podem ser convertidos, ao perfil 3D pelo dispositivo de processamento 602. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode converter os dados de perfil 3D usando triangulação ou qualquer outro método.

[0097] O dispositivo de processamento 602 pode aplicar um ou mais algoritmos aos dados para processar os dados. Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode filtrar os dados para remover ruídos e dados errôneos. Por exemplo, o dispositivo de computação pode aplicar um filtro aos dados para reduzir o efeito de um material no ar (por exemplo, um pedaço de cana de açúcar) obscurecer o campo de visão da câmera associada com o sensor 3D 202.

[0098] Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode calibrar os dados. Por exemplo, a colheitadeira pode ser conduzida em terreno plano. O dispositivo de processamento 602 pode usar dados do sensor 3D 202 para determinar a posição e orientação do sensor 3D 202 em relação ao solo. O dispositivo de processamento 602 pode armazenar a posição e orientação e usar a posição e orientação para calibrar os dados.

[0099] No bloco de 1604, o dispositivo de processamento 602 gera um mapa 3D com base em dados processados. O mapa 3D pode incluir várias células. Cada célula pode incluir uma área retangular, correspondente a uma área associado no espaço real. Por exemplo, como mostrado na Fig. 17, o mapa 3D 1702 pode incluir várias células. O centro de cada célula pode ser representado com um ponto 1706. Em alguns exemplos, cada célula no mapa 3D pode ser associada com parâmetros associados com a área da célula no espaço real. Por exemplo, um parâmetro pode incluir a altura do material (por exemplo, a altura do restolho) e o desvio padrão da altura do material, associado com a área da célula no espaço real. Os limites 1704 do mapa 3D podem definir os limites do mapa 3D.

[00100] Para gerar o mapa 3D, o dispositivo de processamento 602 pode mapear os pontos de dados 3D para as células correspondentes. Por exemplo, um ponto de dados 3D pode ser mapeado para uma célula específica 1708. Em alguns exemplos, vários pontos de dados 3D podem ser mapeados para a mesma célula particular 1708.

[00101] No bloco 1606, o dispositivo de processamento 602 determina um mapa superior 3D e um mapa inferior 3D. O mapa inferior 3D pode incluir um mapa 3D associado com características no plano ou perto do nível do solo. O mapa superior 3D pode incluir um mapa 3D associado com características no plano ao longo ou próximo ao topo do material (por exemplo, o topo do restolho). O dispositivo de processamento 602 pode determinar o mapa superior 3D e o mapa inferior 3D com base no mapa 3D (por exemplo, bloco gerado em 1604). O dispositivo de processamento 602 pode determinar o mapa superior 3D usando um percentil alto (por exemplo, 90%) da altura dos pontos de dados 3D em relação ao solo. O processamento 602 pode determinar o mapa inferior 3D usando um percentil baixo (por exemplo, 10%) da altura dos pontos de dados 3D em relação ao solo.

[00102] No bloco de 1608, o dispositivo de processamento 602 determina a posição da linha lateral e altura da linha (por exemplo, a posição lateral e altura de uma área no espaço real, associado a uma linha). O dispositivo de processamento 602 pode determinar a posição de linha com base no mapa inferior 3D. O dispositivo de processamento 602 pode caber um modelo (por exemplo, uma parábola) com o mapa inferior 3D. Por exemplo, como mostrado na Fig. 18, o dispositivo de processamento 602 pode encaixar uma parábola 1810 com o mapa inferior 3D 1802. O dispositivo de processamento 602 pode determinar a posição lateral da linha, com base na localização do vértice da parábola 1810 no eixo 1808. Em alguns exemplos, se o sensor 3D 202 é posicionado no meio lateral das rodas (ou faixas) da colheitadeira, o centro do eixo x pode representar o médio lateral das rodas (ou faixas) da colheitadeira.

[00103] Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode determinar a altura da linha 1806 com base no vértice 1808 da parábola 1810. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode determinar a altura da linha 1806 com base na altura do vértice 1808 (por exemplo, 0,1 m) da parábola.

[00104] No bloco de 1610, o dispositivo de processamento 602 determina a altura do material. O dispositivo de processamento 602 pode determinar a altura do material com base no mapa superior 3D. Por exemplo, como mostrado na Fig. 18, o dispositivo de processamento 602 pode gerar o mapa superior 3D 1804. Para determinar a altura do material, o dispositivo de processamento 602 pode subtrair a altura do mapa inferior 3D 1802 a partir da altura do mapa 3D superior 1804 no vértice 1808 (por exemplo, de 1,5 m). A diferença entre a altura do mapa inferior 3D 1802 e a altura do mapa superior 3D 1804 no vértice 1808 pode ser a altura do material.

[00105] No bloco de 1612, o dispositivo de processamento 602 determina uma nova altura da base do cortador (ou orientação). O dispositivo de processamento 602 pode determinar a nova altura do cortador de base com base na altura de determinado material (por exemplo, do bloco de 1610), a atual configuração de altura da base do cortador e dados de entrada do usuário. Por exemplo, um usuário pode inserir uma altura desejada do material no dispositivo de computação 612 (por exemplo, através de um teclado ou monitor touch screen). O dispositivo de processamento 602 pode determinar a nova base altura de cortador (ou orientação) com base na diferença entre a altura desejada do material e a altura determinada do material. Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode usar proporções, histerese ou outros algoritmos para gerar uma nova altura do cortador de base. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode determinar a nova altura do cortador de base como uma proporção da diferença entre a altura desejada do material e a altura determinada do material.

[00106] Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode determinar uma nova altura do cortador de base com base em um fator de calibração. Por exemplo, um usuário pode manipular a altura do cortador de base até o material cortado pela colheitadeira atingir uma altura desejada. O usuário pode fazer com que o dispositivo de processamento 602 determine a altura do material (por exemplo, usar o método descrito em blocos 1602-1610) e armazene a altura do material. Esta altura pode ser usada como um fator de calibração. O dispositivo de processamento 602 pode comparar a altura do material cortado pela colheitadeira posteriormente para o fator de calibração. O dispositivo de processamento 602 pode determinar a nova altura do cortador de base com base na diferença entre a altura do material e o fator de calibração.

[00107] Em alguns exemplos, ao determinar uma nova altura do cortador de base, o dispositivo de processamento 602 fazer com que a altura do cortador de base mude para a nova altura da base do cortador. Desta forma, o sistema de controle de altura do cortador de base pode funcionar como um laço de feedback.

[00108] No bloco de 1614, o dispositivo de processamento 602 pode determinar o número de pedaços de material caídos (por exemplo, corte), o comprimento dos pedaços de material caídos e o número de raízes do material com base em dados do sensor 3D 202. Por exemplo, o dispositivo de processamento 602 pode extrair características dos dados. O dispositivo de processamento 602 pode extrair características dos dados de filtragem, determinar dados de textura associadas, e determinar as bordas 2D e 3D, associadas aos dados. O dispositivo de processamento 602 pode também determinar a entropia, frequência e primeira ordem e derivados associados aos dados de ordem mais elevada. O dispositivo de processamento 602 classifica (por exemplo, através da aplicação de um classificador ou regressor para) as características para detectar e determinar o (i) número dos pedaços caídos de material, (ii) o comprimento dos pedaços caídos de material e (iii) o número de raízes visíveis do material.

[00109] Em alguns exemplos, o dispositivo de processamento 602 pode-se estimar os danos resultantes de uma altura de cortador de base que é muito baixa (por exemplo, com relação a uma altura de cortador de base desejado ou ideal). Se a altura da base do cortador é muito baixa, o cortador de base pode penetrar a linha do material e extrato ou causar danos à raiz do material. O dispositivo de processamento 602 pode estimar o dano com base em um ou mais dos vários pedaços caídos de material, o comprimento dos pedaços caídos de material e o número de raízes visíveis do material.

[00110] A Fig. 19 é um exemplo de uma saída de mapa geográfico 1900 por um sistema de controle de altura do cortador de base de acordo com um exemplo. Em alguns exemplos, o mapa geográfico 1900 pode ser apresentado através de uma interface de usuário que é a saída em uma tela. Isto pode facilitar a coleta de dados e feedback operacional.

[00111] O mapa geográfico 1900 pode incluir diferentes regiões coloridas 1902, 1904, 1906. Em alguns exemplos, cada uma das diferentes regiões coloridas 1902, 1904, 1906 no mapa pode ser associada com diferentes alturas de material. Por exemplo, a região colorida 1902 pode ser associada a áreas geográficas com material alto. A região colorida 1904 pode ser associada a áreas geográficas com material baixo. A região colorida 1906 pode ser associada a áreas geográficas com material de média-altura. Em outros exemplos, cada uma das diferentes regiões coloridas 1902, 1904, 1906 no mapa pode ser associada com o número de pedaços de material caídos, o comprimento das peças de material caído, ou o número de raízes do material. Por exemplo, região colorida 1902 pode ser associada a áreas geográficas com um elevado número de peças de material caído. A região colorida 1904 pode ser associada a áreas geográficas com um baixo número de pedaços caídos de material. A região colorida 1906 pode ser associada a áreas geográficas com número médio de peças de material caído.

[00112] O sistema de controle de altura do cortador de base pode gerar as regiões coloridas, 1902, 1904, 1906, com base na (i) altura do material, um número de partes caídas de material, um comprimento de uma peça caída do material, ou um número de raízes do material; e (ii) dados de um ou mais sensores de colheitadeira (por exemplo, sensores de colheitadeira 614 da Fig. 6). Por exemplo, sobre o sistema de controle de altura de corte da base de determinar a altura do material para um determinado local, o sistema de controle de altura do cortador de base pode receber dados GPS (por exemplo, uma latitude e longitude) associados com aquele determinado local. O sistema de controle de altura do cortador de base pode localizar o GPS no mapa geográfico 1900 e atualizar a cor associada com a localização GPS com base na altura material. Como outro exemplo, sobre o sistema de controle de altura do cortador de base determinando o número de pedaços caídos de material para um local específico, o sistema de controle de altura do cortador de base poderá receber dados GPS (por exemplo, uma latitude e longitude) associados com aquele determinado local. O sistema de controle de altura do cortador de base pode localizar o GPS no mapa geográfico 1900 e atualizar a cor associada com a localização de GPS com base no número de pedaços de material caídos.

[00113] A descrição acima de determinadas modalidades, incluindo modalidades ilustradas, foi apresentada apenas para fins de ilustração e descrição e não se destina a ser exaustiva ou limitar a divulgação das formas precisas divulgadas. Inúmeras modificações, adaptações e respectivas utilizações serão evidentes para aqueles versados na técnica sem partir do âmbito da divulgação.

Claims (37)

1. Sistema de controle e de medição da altura de corte para uma ceifeira de base, caracterizado pelo fato de que compreende:
   um sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) configurado para detectar uma área de um elevador (104) em uma colheitadeira (100) e para transmitir imagens associadas com a área, o elevador tendo uma placa traseira do elevador com um padrão irregular de aberturas configuradas para reduzir erros de determinação de volume;
   um dispositivo de processamento (602) na comunicação com o sistema de câmeras estéreo (302a, 302b); e
   um dispositivo de memória (606) na qual são armazenadas instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
   receba as imagens;
   gerar um perfil tridimensional (3D) (806) da área, pelo menos em parte, analisando as imagens usando triangulação, o perfil 3D incluindo uma grade de quadrados, cada quadrado na grade de quadrados tendo uma área predefinida e uma altura correspondente em relação a um plano do elevador;
   filtrar, a partir do perfil 3D, pontos de dados correspondentes a uma pá (502) no elevador para produzir um perfil 3D filtrado; e
   determinar um volume de um material (102) no elevador com base no perfil 3D filtrado.
2. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende um sensor configurado para detectar um parâmetro de colheitadeira (100) e transmitir um sinal associado com o parâmetro para o dispositivo de processamento (602), no qual o dispositivo de memória (606) compreende ainda instruções executáveis pelo dispositivo de processamento para fazer com que o dispositivo de processamento:
   receba o sinal; e
   gere um mapa tridimensional (3D) com base no sinal;
   determine o volume do material (102) com base no mapa 3D; e
   determine um rendimento do material (102) com base no volume do material e o sinal.
3. Sistema de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o parâmetro é composto por uma localização de GPS, velocidade, direção ou engate de processamento da cultura.
4. Sistema de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) compreende ainda instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
   gere uma localização GPS corrigida modificando uma localização GPS associada com o rendimento por uma distância;
   espacialmente filtre o rendimento para gerar um valor de rendimento filtrado; e
   gere um mapa de rendimento com base no valor do rendimento filtrado e a localização do GPS corrigida.
5. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) ainda compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
   determine a composição do material (102) analisando uma cor e uma textura do material nas imagens, em que a composição é compreendida por uma primeira percentagem do material que é atribuível a um material alvo e um segundo do material que é atribuível a um material estranho; e
   aplique um fator de escala para o volume do material (102) com base na composição para determinar um volume calibrado.
6. Sistema de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) ainda compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
   mude uma velocidade de um ventilador associado com um extrator primário (110) ou um extrator secundário com base na composição.
7. Sistema de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) ainda compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
   opere o sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) quando o elevador não inclui o material (102);
   receba as imagens do sistema de câmeras estéreo;
   determine um volume de linha de base com base nas imagens; e
   modifique o volume calibrado com base no volume de base.
8. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende um sistema de iluminação (204) que inclui:
   um sensor configurado para detectar uma quantidade de luz ambiente, e pelo menos uma luz posicionada para iluminar a área do elevador (104), em que o dispositivo de memória (606) inclui ainda instruções que são executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento opere pelo menos uma luz para iluminar a área do elevador com base na quantidade detectada de luz ambiente.
9. Sistema de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) inclui ainda instruções que são executáveis pelo dispositivo de processamento para fazer com que o dispositivo de processamento determine a composição do material (102) por:
   determinar que uma primeira parte de uma imagem corresponde ao elevador (104) e uma segunda parte da imagem corresponde ao material com base em uma primeira cor do elevador sendo diferente de uma segunda cor do material.
10. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende um sensor de pá (206) configurado para detectar a posição de uma pá (502) no elevador (104) e transmitir um sinal para o dispositivo de processamento (602), no qual o dispositivo de memória (606) compreende ainda instruções executáveis pelo dispositivo de processamento para fazer com que o dispositivo de processamento:
    receba o sinal;
    determine a velocidade do elevador (104) com base no sinal; e
    opere o sistema de câmera estéreo (302a, 302b) com base no sinal.
11. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) ainda compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
    determine a posição de uma pá (502) no elevador (104) com base nas imagens do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) ao identificar a pá em uma imagem do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b); e
    determine a velocidade do elevador (104) com base na posição da pá.
12. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que triangulação envolve correlacionar um primeiro conjunto de pixels em uma primeira imagem de uma primeira câmera no sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) a um segundo conjunto de pixels em uma segunda imagem de uma segunda câmera no sistema de câmeras estéreo (302a, 302b).
13. Método, caracterizado pelo fato de que compreende:
    receber, por um dispositivo de processamento (602), imagens de um sistema de câmeras estéreo (302a, 302b), sendo as imagens de uma área de um elevador (104) de uma colheitadeira (100), o elevador tendo uma placa traseira do elevador com um padrão irregular de aberturas configuradas para reduzir erros de determinação de volume;
    gerar, através do dispositivo de processamento (602), um perfil tridimensional (3D), da área do elevador, pelo menos em parte, analisando as imagens usando triangulação, o perfil 3D (806) incluindo uma grade de quadrados, cada quadrado na grade de quadrados tendo uma área predefinida e uma altura correspondente em relação a um plano do elevador;
    filtrar, pelo dispositivo de processamento (602) e do perfil 3D, pontos de dados correspondentes a uma pá (502) no elevador para produzir um perfil 3D filtrado; e
    determinar, pelo dispositivo de processamento (602), um volume de um material (102) no elevador com base no perfil 3D filtrado.
14. Método de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    calibrar o perfil 3D (806) com base nos dados de calibração, em que os dados de calibração são determinados usando outras imagens do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) gerado antes do material ser posicionado no elevador (104), e em que os dados de calibração considera (i) uma posição de uma placa traseira do elevador, (ii) uma deformação na placa traseira do elevador e (iii) uma característica de uma pá (502) no elevador.
15. Método de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que compreende ainda:
    determinar a velocidade do elevador (104); e
    multiplicar a velocidade do elevador pelo volume para determinar o volume total do material (102) no elevador.
16. Método de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    determinar a composição do volume do material (102) no elevador (104); por
    dividir as imagens em regiões segmentadas com base em uma característica visual do material no elevador;
    gerar regiões segmentadas corrigidas corrigindo as regiões segmentadas para pelo menos um de iluminação, escala ou perspectiva;
    realizar a extração de características nas regiões segmentadas corrigidas para determinar uma ou mais características nas regiões segmentadas corrigidas; e
    classificar uma ou mais características como lixo ou um material alvo para determinar a composição do material no elevador; e
    modificar o volume do material no elevador com base na composição.
17. Método de acordo com a reivindicação 16, caracterizado pelo fato de que ainda compreende mudar uma velocidade de um ventilador associado com um extrator primário (110) ou um extrator secundário com base na composição do volume do material (102).
18. Método de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    receber, de um sensor, um sinal associado a um parâmetro de colheitadeira (100); e
    gerar um mapa de rendimento com base no volume do material (102) e o parâmetro.
19. Método de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato de que gerar o mapa de rendimento compreende:
    gerar um mapa de rendimento com base no volume do material (102);
    gerar uma localização GPS corrigida modificando o parâmetro por uma distância;
    espacialmente filtrar o rendimento para gerar um valor de rendimento filtrado; e
    gerar um mapa de rendimento com base no valor do rendimento filtrado e a localização do GPS corrigida.
20. Colheitadeira (100), caracterizada pelo fato de que compreende:
    um elevador (104) tendo uma placa traseira do elevador com um padrão irregular de aberturas configuradas para reduzir erros de determinação de volume; e
    um sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) acoplado a colheitadeira (100) e configurado para detectar uma área associada com o elevador e transmitir imagens associadas com a área;
    em que a colheitadeira (100) é configurada para:
    gerar um perfil tridimensional (3D) (806) da área do elevador, pelo menos em parte, analisando as imagens usando triangulação;
    ajustar um plano de coordenadas do perfil 3D para alinhar com um plano do elevador de modo que o plano de coordenadas do perfil 3D inclua (i) um primeiro eixo que é orientado ao longo de uma direção do movimento da pá (502) no elevador, (ii) um segundo eixo que é orientado do elevador em direção ao sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) e (iii) um terceiro eixo que é ortogonal ao primeiro eixo e ao segundo eixo;
    determinar uma composição de um material (102) analisando o perfil 3D da área do elevador; e
    determinar um volume de uma colheita incluída no material com base na composição do material.
21. Colheitadeira (100) de acordo com a reivindicação 20, caracterizada pelo fato de que ainda compreende um sensor (206) de pá configurado para detectar a posição de uma pá no elevador (104) e transmitir um sinal de sensor (206) de pá utilizável para:
    determinar a velocidade do elevador; e
    operar o sistema de câmeras estéreo (302a, 302b).
22. Colheitadeira (100) de acordo com a reivindicação 20, caracterizada pelo fato de que ainda compreende um sistema de iluminação (204) que inclui:
    um sensor configurado para detectar uma quantidade de luz ambiente; e
    uma pluralidade de luzes posicionadas para iluminar a área do elevador (104) e separada do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b),
    em que a colheitadeira (100) é configurada para operar a pluralidade de luzes para iluminar a área do elevador com base na quantidade de luz ambiente detectada usando o sensor.
23. Colheitadeira (100) de acordo com a reivindicação 20, caracterizada pelo fato de que ainda compreende um sensor configurado para detectar um parâmetro de colheitadeira (100) e transmitir um sinal do sensor associado com o parâmetro que é usado para:
    determinar um rendimento da cultural com base no volume do material (102) e o segundo sinal.
24. Colheitadeira (100) de acordo com a reivindicação 23, caracterizada pelo fato de que o rendimento é útil para gerar um mapa de rendimento.
25. Colheitadeira (100) de acordo com a de reivindicação 20, caracterizada pelo fato de que a composição do material (102) é útil para alterar a velocidade de um ventilador associado com um primeiro extrator (110) ou um segundo extrator.
26. Sistema, caracterizado pelo fato de que compreende: uma colheitadeira (100) compreendendo:
    cortador de base; e
    um sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) posicionado por baixo da colheitadeira (100), o sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) sendo configurado para capturar uma área que está por baixo ou atrás da colheitadeira (100) e para transmitir imagens da área;
    um dispositivo de processamento (602) em comunicação com o sistema de câmeras estéreo (302a, 302b); e
    um dispositivo de memória (606) no qual instruções executáveis pelo dispositivo de processamento são armazenadas para fazer com que o dispositivo de processamento:
    gerar um perfil tridimensional (3D) (806) da área analisando as imagens usando um algoritmo de visão estéreo; e
    modifique uma altura do cortador de base com base no perfil 3D.
27. Sistema de acordo com a reivindicação 26, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) ainda compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
    determine uma posição lateral de uma linha de um restolho ou uma altura do restolho com base no perfil 3D da área; e
    modificar uma altura do cortador de base com base na posição lateral da linha do restolho ou a primeira altura do restolho.
28. Sistema de acordo de acordo com a reivindicação 26, caracterizado pelo fato de que ainda compreende uma barreira de detritos (1104) configurada para proteger o sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) de detritos ou danos.
29. Sistema de acordo com a reivindicação 26, caracterizado pelo fato de que ainda compreende um sistema de iluminação (204) que inclui:
    um sensor configurado para detectar uma quantidade de luz ambiente; e
    pelo menos uma luz posicionada por baixo da colheitadeira (100) para iluminar a área.
30. Sistema de acordo com a reivindicação 26, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de memória (606) compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
    receba as imagens do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b);
    determine um fator de calibração ao analisar as imagens; e
    determine a altura do cortador de base com base no fator de calibração.
31. Sistema de acordo com a reivindicação 26, caracterizado pelo fato de que compreende um sensor configurado para detectar uma localização de colheitadeira (100) e transmitir um segundo sinal associado com a localização e no qual o dispositivo de memória (606) compreende ainda compreende instruções executáveis pelo dispositivo de processamento (602) para fazer com que o dispositivo de processamento:
    analise as imagens para determinar informações sobre um material (102) representado nas imagens, as informações incluem a altura do material, um número de pedaços de material caídos do um comprimento de uma peça do material caído, ou um número de raízes do material; e
    gere um mapa geográfico com base na localização da colheitadeira (100) e a informação.
32. Método, caracterizado pelo fato de que compreende:
    receber, por um dispositivo de processamento (602), imagens de um sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) posicionado por baixo de uma colheitadeira, compreendendo um cortador base, as imagens que mostram uma área que está embaixo ou atrás da colheitadeira (100);
    gerar, através do dispositivo de processamento (602), um perfil tridimensional (3D) da área analisando as imagens usando um algoritmo de visão estéreo; e
    modificar, pelo dispositivo de processamento, uma altura do cortador base com base no perfil 3D..
33. Método, de acordo com a reivindicação 32, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    filtrar as imagens do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) para gerar imagens filtradas;
    determinar uma posição lateral de uma linha de material (102) retratado nas imagens ou uma altura da linha do material retratada nas imagens usando as imagens filtradas.
34. Método, de acordo com a reivindicação 33, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    calibrar a altura da linha do material (102) com base nos dados de calibração, em que os dados de calibração são determinados usando (i) outras imagens do sistema de câmeras estéreo (302a, 302b) e (ii) e uma entrada do usuário.
35. Método de acordo com a reivindicação 33, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    receber, de um sensor, um sinal indicando a localização da colheitadeira (100); e
    gerar um mapa geográfico com base na localização da colheitadeira (100) e a altura da linha do material (102).
36. Método de acordo com a reivindicação 35, caracterizado pelo fato de que ainda compreende:
    analisar as imagens para determinar informações sobre um material (102) representado nas imagens, as informações incluindo um número de pedaços de material caídos, um comprimento de uma peça do material caído, ou um número de raízes do material; e
    gerar um mapa geográfico com base na localização da colheitadeira (100) e a informação.
37. Método de acordo com a reivindicação 33, caracterizado pelo fato de que filtrar as imagens compreende filtrar as imagens para reduzir um efeito de detritos no ar no perfil 3D (806).

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