BR112020004451B1

BR112020004451B1 - Método e sistema de manuseio de grãos

Info

Publication number: BR112020004451B1
Application number: BR112020004451-2A
Authority: BR
Inventors: Bradley Schleusner; Marshall Bremer; Nickolas Butts
Original assignee: Intelligent Agricultural Solutions Llc
Priority date: 2017-09-12
Filing date: 2018-09-11
Publication date: 2023-09-26
Also published as: WO2019055405A1; BR112020004451A2; CA3071695A1; EP3681263B1; EP3681263A1

Abstract

a presente invenção refere-se a um sistema de manuseio de grãos incluindo um dispositivo lógico conectado a uma peça de equipa-mento. um subsistema de sensores inclui um sensor óptico que recebe entradas ópticas de partículas de grãos e um sensor de partículas, que pode compreender um microfone ou um acelerômetro. o equipamento inclui um elevador de remo que compreende várias pás conectadas a uma corrente. o subsistema de sensores recebe dados de fluxo de grãos de lançamentos intermitentes de grãos pelo elevador de pás e gera conjuntos de dados correspondentes com o tempo de chegada do fluxo de grãos e as características das partículas de grãos. um método de manuseio de grãos inclui as etapas de detecção de lançamentos intermitentes de grãos e características de qualidade de grãos para controlar um parâmetro operacional de um equipamento de manuseio de grãos.

Description

REFERÊNCIA CRUZADA AOS PEDIDOS RELACIONADOS

[001] Este pedido de patente reivindica prioridade no Pedido de Patente dos EUA, número de série 15/702.621, depositado em 12 de setembro de 2017, que é uma continuação em parte e reivindica prioridade no Pedido de Patente dos EUA número de série 14/853.971, depositado em 14 de setembro de 2015, agora Patente Norte- americana n° 9.756.785, depositado em 12 de setembro de 2017, que reivindica o benefício do pedido provisório de Patente Norte-americano número de série 62/049.616, depositado em 12 de setembro de 2014, ambos aqui incorporados por referência.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO 1. Campo da Invenção

[002] A presente invenção refere-se geralmente ao campo de manuseio de grãos e, mais especificamente, a um sistema e método de detecção da qualidade e fluxo de grãos, por exemplo, em um veículo agrícola ou em um elevador de grãos, incluindo um subsistema de gatilho acústico para monitorar a dinâmica de partículas.

2. Descrição da técnica relacionada

[003] Há um desejo de automatizar o ajuste de uma colheitadeira (também conhecida como "colheitadeira") para que seja necessário muito pouco conhecimento humano para operar o veículo. Isso permitiria a contratação de mão de obra não qualificada para operar a colhei- tadeira, reduzindo o custo para o agricultor. Também poderia aumentar a eficiência do processo de colheita e, portanto, o rendimento da colheita e a produtividade da máquina.

[004] Já foram feitas tentativas para automatizar as colheitadei- ras, mas os sensores que foram usados para detectar as condições necessárias, como carga na máquina e limpeza da colheita que está sendo colhida, são inadequados para o trabalho.

[005] O que é necessário na técnica é um método e sistema para automatizar uma colheitadeira que se baseia em sensores avançados que podem detectar e monitorar a quantidade e a qualidade do material que se move através da colheitadeira a qualquer momento.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[006] A presente invenção descreve um método e sistema para o ajuste automático de uma colheitadeira, ou para fornecer diretivas a um operador para fazer o mesmo.

[007] Em um aspecto da invenção, uma máquina de colheita ca paz de ajuste automático é fornecida, compreendendo uma pluralidade de sensores de fluxo de material, um sistema de controle, um processador e software, em que os sensores de fluxo de material são capazes de detectar uma quantidade de material de colheita passando por eles, em que o sistema de controle é capaz de ajustar um conjunto de elementos internos da máquina de colheita, em que o software é alojado no processador, em que o processador é operativamente acoplado ao sistema de controle e a pluralidade de sensores de fluxo de material, em que o software usa a informação detectada pela pluralidade de sensores de fluxo de material para determinar se o conjunto de elementos internos da máquina de colheita for definido para desempenho ideal da máquina, e em que o software envia comandos ao con-junto de elementos internos da máquina de colheita a fim de melhorar o desempenho da máquina.

[008] Em outro aspecto da invenção, um sensor do fluxo de ma terial é fornecido, compreendendo uma câmara acústica, uma placa de impacto e um alojamento, uma linha de impulso pneumático, um microfone, e um módulo eletrônico, em que a câmara acústica e o microfone são conectados pela linha de impulso pneumático, em que o alojamento é formado para direcionar as ondas de som criadas por, pelo menos, um objeto atingindo a placa de impacto na linha de impulso pneumático, em que as ondas de som movem através da linha de impulso pneumático ao microfone, em que o microfone detecta as ondas de som e converte-as em um sinal elétrico, em que o microfone é eletricamente conectado ao módulo eletrônico, e em que o módulo eletrônico analisa o sinal elétrico e converte em uma massa representativa de, pelo menos, um objeto atingindo a placa de impacto.

[009] Ainda em outro aspecto da invenção, um sensor de quali dade de grão é fornecido, compreendendo uma lente, um filtro, uma matriz de fotoponto, pelo menos, uma fonte de iluminação, e um módulo eletrônico, em que o filtro é colocado entre a lente e a matriz de fotoponto, em que a fonte de iluminação direciona a luz contendo um conjunto conhecido de comprimentos de onda em uma amostra de colheita, em que a lente coleta qualquer luz refletida pela amostra de colheita e direciona ao filtro, em que o filtro permite que a luz passe em diferentes partes da matriz de fotoponto de modo que certas localizações na matriz de fotoponto apenas obtenham certos comprimentos de onda da luz refletida e outras certas localizações na matriz de fotopon- to apenas obtém outros certos comprimentos de onda da luz refletida, em que o módulo eletrônico é eletricamente conectado à matriz de fo- toponto e capaz de determinar quais partes da matriz de fotoponto receberam luz e quais comprimentos de onda a luz recebidos, em que o módulo eletrônico pode analisar os dados ópticos recebidos pela matriz de fotoponto, em que a análise dos dados ópticos é usada para determinar a composição de diferentes partes da amostra de colheita, e em que nenhuma imagem da amostra de colheita é criada.

[0010] Ainda em outro aspecto da invenção, um método para criar imagens que contêm apenas uma porção da matéria fotografada é fornecido, o método compreendendo as etapas de posicionar um filtro colorido em uma matriz de fotoponto, focando a luz no filtro colorido, capturando fótons em uma matriz de fotoponto, analisando e processando a informação coletada nos fótons capturados, determinando a informação de cor representada por fotopontos individuais na matriz de fotoponto, alterando a informação de cor para, assim, excluir a informação dos fotopontos representando as cores de certos comprimentos de onda, e criando uma imagem da informação de cor remanescente, em que uma imagem pode ser criada contendo apenas alguns dos elementos originais presentes na matéria fotografada.

[0011] Ainda em outro aspecto da invenção, é fornecido um sensor de qualidade de colheita, compreendendo uma fonte de iluminação, um dispositivo de imagem, um processador; e software em execução no processador, em que a fonte de iluminação é direcionada para uma amostra de colheita, em que a amostra de colheita é tal que os núcleos individuais da colheita têm um revestimento externo brilhante e uma superfície interna opaca quando quebrada, em que uma imagem é tirada com o dispositivo de imagem da amostra de colheita iluminada, em que o software está sendo executado no processador, em que o software é usado para analisar a imagem para identificar os contornos de núcleos individuais e identificar quais desses contornos contêm um destaque especular e em que a presença Um destaque especular dentro de um esboço é indicativo de que o núcleo é inteiro e ininterrupto, e a ausência de um destaque especular é indicativo de um núcleo quebrado.

[0012] Ainda em outro aspecto da invenção, um sensor de rendi mento é fornecido, compreendendo uma câmara acústica compreendendo uma placa de impacto e um alojamento, uma linha de impulso pneumático, um microfone, e um módulo eletrônico, em que a câmara acústica e o microfone são conectados pela linha de impulso pneumático, em que o alojamento é formado para direcionar as ondas de som criadas, pelo menos, por um objeto atingindo a placa de impacto den- tro da linha de impulso pneumático, em que as ondas de som movem através da linha de impulso pneumático para dentro do microfone, em que o microfone detecta as ondas de som e as converte em um sinal elétrico, em que o microfone é eletricamente conectado ao módulo eletrônico, e em que o módulo eletrônico analisa o sinal elétrico e o converte em uma massa representativa de, pelo menos, um objeto atingindo a placa de impacto.

[0013] Ainda em outro aspecto da invenção, é fornecido um sensor preditivo de massa de colheita, compreendendo um dispositivo de imagem, um LIDAR, um primeiro radar emitindo uma frequência de energia que é absorvida pela massa da planta e um segundo radar emitindo uma frequência de energia que passa através da massa da planta sem ser absorvido, em que o dispositivo de imagem, LIDAR, primeiro radar e segundo radar estão focados no material da colheita em frente a um veículo agrícola, e as informações coletadas de cada um desses componentes são usadas para calcular uma massa estimada para o material da colheita que está prestes a entrar no veículo agrícola.

[0014] Ainda em outro aspecto da invenção, é fornecido um sensor preditivo de massa de colheita, compreendendo um dispositivo de imagem, um LIDAR, um primeiro radar emitindo uma frequência de energia que é absorvida pela massa da planta, um segundo radar emitindo uma frequência de energia que passa através massa da planta sem ser absorvido e um sensor de localização, em que o dispositivo de imagem, LIDAR, primeiro radar e segundo radar estão focados no material da colheita ao lado de um veículo agrícola e as informações coletadas de cada um desses componentes são usadas para calcule uma massa estimada para o material da colheita e a massa estimada é armazenada junto com um local atual a partir do sensor de local para uso posterior, pela máquina atual, ou transmitida para uma máquina separada para uso.

[0015] Ainda em outro aspecto da invenção, é fornecido um méto do para determinar a forma de pelo menos uma porção de uma superfície em relação a um ponto de referência externo designado, compreendendo as etapas de colocação de um dispositivo de imagem no ponto de referência externo designado, de modo que pode tirar uma imagem de pelo menos uma porção de uma superfície, projetando uma linha reta sobre pelo menos uma porção de uma superfície a partir de um ponto que é deslocado por um ângulo predeterminado a partir do ponto de referência externo designado, tirando uma imagem de pelo menos uma porção de uma superfície com o dispositivo de imagem e analisando a imagem para determinar a forma de pelo menos uma porção de uma superfície, em que a análise compreende determinar a distância aparente do dispositivo de imagem a uma série de pontos ao longo do linha projetada com base na forma percebida da linha quando vista do ponto de referência externo designado.

[0016] Ainda em outro aspecto da invenção, é fornecido um dispo sitivo móvel para uso como uma interface de usuário para um veículo agrícola, em que o dispositivo móvel pode receber mensagens e transmitir mensagens para o sistema de controle da máquina agrícola.

[0017] Ainda em outro aspecto da invenção, uma máquina de co lheita capaz de fornecer recomendações a um operador compreendendo uma pluralidade de sensores de fluxo de material; um sistema de controle, um monitor, um processador, e software, em que os sensores de fluxo de material são capazes de detectar uma quantidade de material de colheita passando por eles, em que o sistema de controle é capaz de ajustar um conjunto de elementos internos da máquina de colheita, em que o software é alojado no processador, em que o processador é operativamente acoplado ao sistema de controle e a pluralidade de sensores de fluxo de material, em que o software uses in- formação detectada pela pluralidade de sensores de fluxo de material para determinar se o conjunto de elementos internos da máquina de colheita for definido para desempenho ideal da máquina, e em que o software envia os ajustes de controle recomendados ao monitor, pelo qual o operador usa os ajustes de controle recomendados conforme necessário para mudar os ajustes nos elementos internos da máquina de colheita para desempenho ideal.

[0018] Ainda em outro aspecto da invenção, é fornecido um méto do para estimar a quantidade de massa da colheita que entra em uma máquina de colheita, compreendendo as etapas de fixação de poten- ciômetros no rolo de alimentação frontal de uma máquina de colheita e usando os potenciômetros para medir a magnitude da deflexão do rolo de alimentação frontal à medida que a massa da colheita é empurrada para baixo do rolo de alimentação frontal, fazendo com que ele suba.

[0019] Anda em outro aspecto da invenção, é fornecido um méto do para estimar a massa de colheita que entra em um tanque de grãos a partir de um elevador de grãos limpo em uma máquina de colheita, compreendendo as etapas de montagem de pelo menos um sensor de carga nos mancais superiores de um transportador correia movendo o grão através do elevador de grãos limpos para o tanque de grãos, usando os sensores de carga para medir a carga na correia transportadora quando não há grãos presentes no elevador de grãos limpos, usando os sensores de carga para medir a carga na correia transportadora quando os grãos está se movendo através do elevador de grãos limpos e comparando a carga sem grãos presentes com a carga quando os grãos estão presentes para determinar a massa da colheita que se move através do elevador de grãos limpos.

[0020] Ainda em outro aspecto da invenção, um algoritmo adapta- tivo utiliza entradas de um sensor, como um microfone para detecção acústica ou um acelerômetro para detecção de movimento, para moni- torar e controlar a operação de colheitadeiras, elevadores ou outros equipamentos.

[0021] Os recursos, funções e vantagens podem ser alcançados independentemente em várias modalidades da presente invenção ou podem ser combinados em outras modalidades nas quais detalhes adicionais podem ser vistos com referência à descrição e desenhos a seguir.

Breve Descrição dos Desenhos

[0022] Os desenhos constituem uma parte desta especificação e incluem modalidades exemplares da invenção que ilustram vários objetos e características dos mesmos, em que referências semelhantes são geralmente numeradas nas várias vistas.

[0023] A Figura 1 é um diagrama de blocos de uma colheitadeira mostrando os vários componentes da colheitadeira envolvidos na presente invenção, junto com a colocação de sensores necessária para a presente invenção.

[0024] A Figura 2A mostra um diagrama de blocos de uma câmera ou "dispositivo de reprodução de imagem" da técnica anterior e como é usado para capturar uma imagem.

[0025] A Figura 2B mostra um diagrama de blocos de um sensor óptico de captura de dados da presente invenção e como é usado para determinar a composição de uma amostra de colheita sem tirar imagens.

[0026] A Figura 2C é uma vista em perspectiva de uma modalida de de um sensor óptico de captura de dados da presente invenção.

[0027] A Figura 2D é uma vista lateral de uma modalidade de um sensor óptico de captura de dados da presente invenção.

[0028] A Figura 2E ilustra como a presente invenção pode criar "imagens parciais" ou "imagens em camadas" que eliminar os elementos visuais presentes na matéria original.

[0029] A Figura 2F ilustra uma modalidade alternativa de um sen sor de qualidade de grão que detecta o grão danificado detectando a falta de destaques especulares em certos núcleos.

[0030] A Figura 2G mostra uma imagem que foi processada para destacar os pontos de "brilho" ou destaques especulares.

[0031] A Figura 3A é um fluxograma mostrando os processos usa dos para criar os valores numéricos e outras saídas do sensor óptico de captura de dados da presente invenção.

[0032] A Figura 3B ilustra uma modalidade de um algoritmo para analisar os valores em uma matriz de fotoponto para determinar o conteúdo de um grão ou amostra de colheita.

[0033] A Figura 3C descreve como o processo de demosaicing (processo de imagem digital) da técnica anterior funciona.

[0034] A Figura 3D ilustra como introduzir o processo de demosai- cing (processo de imagem digital) da técnica anterior ao processo da Figura 3A pode melhorar o desempenho.

[0035] A Figura 4A mostra o elevador de grão limpo de uma típica colheitadeira e os sensores associados com o elevador de grão limpo conforme definido para uso na presente invenção.

[0036] A Figura 4B mostra uma localização de montagem alterna tiva e sistema para o sensor óptico de captura de dados (sensor de qualidade de grão) da presente invenção.

[0037] A Figura 5 mostra os principais componentes funcionais de uma modalidade de um sensor frontal da presente invenção.

[0038] A Figura 6A mostra uma vista superior de uma colheitadeira mostrando como os componentes com base em radar do sensor frontal da Figura 5 funcionariam para prever a carga de colheita de chegada.

[0039] A Figura 6B mostra uma vista superior de uma colheitadeira mostrando como o componente com base em LIDAR do sensor frontal da Figura 5 funcionaria para prever a carga de colheita de chegada.

[0040] A Figura 6C mostra uma vista superior de uma colheitadeira usando uma modalidade alternativa do sensor frontal da presente invenção que olha ao lado da colheitadeira, em vez de à frente da co- lheitadeira.

[0041] As Figuras 6D a 6J ilustram uma modalidade alternativa da porção LIDAR do sensor de massa de colheita 506.

[0042] A Figura 7A mostra uma modalidade de uma página da in terface de usuário do aplicativo para a presente invenção conforme monitorado em um dispositivo de computação móvel.

[0043] A Figura 7B mostra outra modalidade de uma página da interface de usuário do aplicativo para a presente invenção conforme monitorado em um dispositivo de computação móvel.

[0044] A Figura 7C mostra ainda outra modalidade de uma página da interface de usuário do aplicativo para a presente invenção conforme monitorado em um dispositivo de computação móvel.

[0045] A Figura 8 mostra uma série de ajustes da colheitadeira que podem ser feitos pela presente invenção, bem como as entradas do sistema que são usadas para determinar quais ajustes devem ser feitos.

[0046] A Figura 9 mostra uma modalidade de uma arquitetura do sistema de controle para a presente invenção.

[0047] As Figuras 10A a 10N são uma série de fluxogramas que capturam lógica que pode ser usada pela presente invenção para determinar quais ajustes da colheitadeira fazer.

[0048] A Figura 11 mostra um fluxograma monitorando o proces samento de imagem e funções de análise estatística da unidade de processamento de um sensor de qualidade de grão incorporando um aspecto da presente invenção.

[0049] A Figura 12A mostra subconjuntos de dados de imagem e histogramas de distribuição de pixels de matiz correspondentes de dados da imagem do material de colheita apenas incluindo grão limpo.

[0050] A Figura 12B mostra subconjuntos de dados de imagem e histogramas de distribuição de pixels de matiz correspondentes de dados da imagem do material de colheita incluindo grão limpo, grão danificado, e material que não seja grão (MOG).

[0051] A Figura 13 é um fluxograma que mostra uma modalidade alternativa das funções de processamento de imagem e análise estatística da unidade de processamento de um sensor de qualidade de grão que incorpora um aspecto da presente invenção.

[0052] A Figura 14 é uma vista em perspectiva fragmentada, supe rior, de um elevador de grãos com um sistema de detecção de grãos que incorpora um aspecto da presente invenção.

[0053] A Figura 15 é uma vista em alçado lateral fragmentária, mostrando particularmente o arco de projeção de material particulado, como grãos, dentro de uma peça de equipamento.

[0054] A Figura 16 é uma vista em perspectiva fragmentária e infe rior da mesma.

[0055] A Figura 17 é um diagrama de blocos que mostra o fluxo de dados na prática de um método da presente invenção com o sistema de detecção de grãos.

DESCRIÇÃO DETALHADA DAS MODALIDADES PREFERIDAS I. Introdução e Ambiente

[0056] Conforme necessário, aspectos detalhados da presente in venção são aqui divulgados, no entanto, deve ser entendido que os aspectos divulgados são meramente exemplares da invenção, que podem ser incorporados de várias formas. Portanto, detalhes estruturais e funcionais específicos aqui divulgados não devem ser interpretados como limitativos, mas apenas como base para as reivindicações e como base representativa para ensinar um especialista na técnica a em- pregar de maneira diversa a presente invenção em praticamente qualquer estrutura adequadamente detalhada.

[0057] Certa terminologia será usada na descrição a seguir ape nas para fins de referência e não será limitativa. Por exemplo, cima, baixo, frente, trás, direita e esquerda referem-se à invenção como orientadas na vista a que se refere. As palavras "para dentro" e "para fora" referem-se a direções em direção e fora, respectivamente, do centro geométrico do aspecto que está sendo descrito e designado por partes do mesmo. Para frente e para trás são geralmente em referência à direção da viagem, se apropriado. A referida terminologia incluirá as palavras especificamente mencionadas, seus derivados e palavras de significado semelhante.

[0058] Com referência agora aos desenhos, e em particular às Fi guras 1 a 10N, será descrito um novo método e sistema para automatizar o ajuste de uma colheitadeira incorporando os princípios e conceitos da presente invenção.

[0059] Em termos gerais, a presente invenção automatizará o ajuste de uma colheitadeira seguindo uma série de etapas, incluindo: A. Equipar uma colheitadeira agrícola com novos sensores colocados em toda a colheitadeira para detectar o estado do material que flui através da máquina a qualquer momento e local interno da máquina. B. Coletar e analisar os dados coletados do fluxo de material. C. Determinar quais ajustes podem ser feitos aos componentes internos da colheitadeira (com base na análise dos dados coletados dos sensores) para otimizar o desempenho da colheitadeira. D. Automaticamente fazer os ajustes aos componentes da colheitadeira para otimizar o desempenho da colheitadeira. E. Fazer recomendações ao operador da colheitadeira, ou fornecê-las com dados acionáveis, de modo que possam fazer ajustes manuais aos componentes da colheitadeira para otimizar o desempenho da colheitadeira.

[0060] As Figuras 1 a 6C descrevem os tipos de sensores usados para completar as Etapas A e B do processo acima. As Figuras 8 a 10N descrevem as Etapas necessárias para completar as Etapas C a E do processo acima. As Figuras 7A a 7C descrevem a interface de usuário opcional da invenção que pode ser usada para fazer as recomendações ao operador conforme discutido na Etapa E do processo acima.

II. Tipo e Colocação do Sensor de Fluxo do Material de Colheita

[0061] A chave da presente invenção é ser capaz de detectar o status da máquina (a colheitadeira) em um determinado ponto, especialmente para obter informações detalhadas sobre o fluxo do material da colheita através do sistema de colheitadeiras e as condições do material da colheita.

[0062] No desempenho ideal, o material da colheita coletado (co lhido) por uma colheitadeira seria o mais próximo possível de 100% de "grão limpo" (o "grão" são as sementes da colheita que está sendo colhida) quanto possível, com pouco ou nenhum grão quebrado (grão que foi danificado, às vezes pelo próprio processo de colheita) e pouco ou nenhum "material que não seja grão", frequentemente referido pelos especialistas na técnica como "MOG". Como a frase "material que não seja grão" implica, MOG é qualquer material que é movido através da colheitadeira durante a colheita que não é grão. O MOG pode incluir coisas como pedras, sujeira, lixo, palha e palha (matéria vegetal que é outra coisa que não o grão, como as carcaças protetoras secas de sementes e grãos, partes dos caules, flores, folhas, etc.).

[0063] Configurações inadequadas dos componentes internos de uma colheitadeira podem resultar em um aumento de grãos rachados e/ou MOG, o que reduz o valor da colheita colhida ao adicionar peso e volume à colheita colhida sem agregar valor adicional ou reduzir o valor da qualidade do grão. Configurações inadequadas também podem resultar na perda de grãos limpos na parte traseira da colheitadeira, reduzindo o rendimento.

[0064] Por exemplo, a colheita que está sendo colhida é coletada pela colheitadeira e alimentada em direção a um cilindro giratório (chamado de "rotor") que gira o material contra uma ou mais grades metálicas curvas (chamadas "côncavos"). Os côncavos são modelados para coincidir com a curva do rotor e podem ser movidos para mais longe e mais perto do rotor, conforme necessário. À medida que o rotor carrega o material da colheita após os côncavos, o material da colheita é debulhado à medida que é movido e afeta os côncavos, derrubando as sementes (o grão) do restante da planta. O espaçamento entre o rotor e o côncavo pode ser ajustado com base no tipo de colheita e no tamanho do grão que está sendo colhido (e em outros fatores, como a carga da colheita). Se o côncavo estiver muito próximo do rotor, no entanto, ou se a velocidade do rotor for muito rápida, o grão poderá ser danificado e rachado, o que aumenta a probabilidade de perda no processo de colheita (maior probabilidade de ser soprado com a palha no processo de colheita) e também apresenta problemas no manuseio e armazenamento do grão, incluindo abrigar insetos e aumentar o crescimento de fungos, além de reduzir a qualidade do grão (por exemplo, reduzir o teor de proteínas). Ter o côncavo muito próximo ao rotor também pode sobrecarregar o grão, aumentando a quantidade de MOG no grão que passa pelos côncavos.

[0065] Portanto, se houvesse uma maneira de detectar a porcen tagem de grãos rachados que acabam no tanque de grãos limpos durante a colheita, seria possível corrigir a velocidade do rotor ou o espaçamento entre rotores e côncavos em tempo real, durante a colheita processo, para minimizar a porcentagem de grãos rachados.

[0066] Este é apenas um exemplo de um ajuste de colheitadeira que pode ser feito como parte da presente invenção. Outros exemplos serão evidentes em todo o restante deste relatório descritivo.

[0067] Voltando agora à Figura 1, discutiremos os componentes de uma colheitadeira 500 em detalhes adicionais, bem como os vários tipos de sensores que podem ser adicionados à colheitadeira 500 para implementar a presente invenção. Uma colheitadeira 500, também conhecida como colheitadeira, ou simplesmente colheitadeira, é uma máquina agrícola que corta, debulha e limpa uma safra de grãos em uma única máquina (em uma única operação). É normalmente auto- propelido (um veículo e não um implemento) e conduzido para dentro e através de uma colheita na época da colheita. A operação e os componentes de trabalho de uma colheitadeira tradicional 500 são bem conhecidos na técnica anterior e este relatório descritivo não abordará todos os elementos de uma colheitadeira, mas abordará aqueles que são novos e/ou importantes para a operação da presente invenção.

[0068] Na Figura 1, uma colheitadeira 500 tem uma cabine 100 onde o operador do veículo fica alojado, e a cabine 100 é tipicamente localizada no que é considerado ser a frente da colheitadeira 500 (a direção do percurso para frente). Bem na frente de uma colheitadeira 500, um coletor removível 523 (veja as Figuras 6A-6C, coletor não incluído na Figura 1) empurra para a colheita na direção de percurso para frente e corta a colheita e a puxa ao compartimento do alimentador 111. Um coletor típico 523 tem uma barra do cortador da faca oscilante para cortar as plantas perto do solo e um carretel giratório para fazer com que a colheita cortada caia de volta dentro do compartimento do alimentador 111. Outras versões das colheitadeiras podem usar um "coletor de pinças" em vez de um coletor de corte para colheitas que são cortadas por uma máquina separada e colocadas em janelas que são posteriormente coletadas pela colheitadeira com tal coletor. O tipo de coletor não é pertinente à presente invenção, e o exemplo mostrado aqui não deve ser considerado limitador. O compartimento do ali- mentador 111 contém uma corrente transportadora 112 ou mecanismo similar para puxar a colheita cortada para cima dentro da colheitadeira para debulha.

[0069] Uma das informações importantes para uma colheitadeira autoajustável é conhecer a carga vista na corrente transportadora 112, o mais cedo possível no processo de colheita, à medida que a colheita se move para dentro do compartimento do alimentador 111. Portanto, um ou mais potenciômetros 120 são montados no rolo de alimentação frontal para medir a quantidade de deflexão vista neste local. O material que empurra para dentro do compartimento do alimentador 111 irá realmente empurrar para cima o mecanismo da corrente transportadora 112, que "flutua" para cima e para baixo à medida que a quantidade de material muda. O mecanismo da corrente transportadora 112 normalmente pode detectar quando um lado do compartimento do alimen- tador 111 tem mais material que o outro, pois ambos os lados da corrente transportadora 112 flutuam separadamente e, portanto, os lados separados são desviados para cima com base na quantidade de material sob cada lado, e a deflexão pode ser traduzida em quantidade de massa ou carga. Na modalidade típica, há pelo menos um potenciô- metro por lado no mecanismo da corrente transportadora 112, de modo que a deflexão de cada lado possa ser medida independentemente.

[0070] Essa informação pode ser digitalizada e enviada a outras localizações na colheitadeira 500 para uso no ajuste da colheitadeira (bem como outras funções).

[0071] O material da colheita é entregue pela corrente transporta dora 112 ao acelerador de alimentação 110, que é um tambor rotativo coberto de pás que puxa o material da colheita para dentro da máqui- na, entregando-o ao conjunto de debulha 116. O conjunto de debulha 116 inclui um rotor 103 e um ou mais côncavos 103A. O rotor 103 é um cilindro giratório com projeções, como pás (também conhecidas como elementos de debulha), dispostas na forma do plano inclinado de uma broca, nele de modo a empurrar o material da colheita através da colheitadeira pela extremidade frontal do rotor 103 para a extremidade traseira do rotor 103. O material da colheita é puxado através do conjunto de debulha 116 pelo movimento de rotação do rotor 103 e, à medida que se move da frente para trás, o material da colheita é arrastado através das côncavos 103A, fazendo com que o material da colheita seja debulhado. As côncavos 103A são grades de metal com orifícios através dos quais grãos debulhados (as sementes que são puxadas ou sacudidas do material da colheita) podem cair. O material que passa através das côncavos 103A cai no sapato de limpeza 117, onde o material da colheita é posteriormente processado para separar o grão limpo do joio antes de ser coletado.

[0072] Na modalidade mostrada na Figura 1, uma série de senso res de material de colheita 104 são colocados no lado inferior dos côncavos 103A. Estes sensores de material de colheita 104 podem detectar a quantidade de material que cai sobre eles e podem, na modalidade preferida, distinguir entre grão e MOG. Esses sensores de material de colheita 104 podem ser qualquer tipo de sensor apropriado para detectar o impacto de partículas, incluindo sensores piezelétricos, sensores ópticos e sensores mecânicos, mas na modalidade preferida são sensores acústicos que podem detectar o som do material impactando os sensores e, idealmente, distinguir entre os sons mais pesados de grãos atingindo o sensor e os sons mais leves de palha atingindo os sensores.

[0073] É útil conhecer a carga no rotor 103 para ajustar adequa damente as configurações da colheitadeira. A "carga do rotor" é a me- dida da pressão exercida sobre o rotor 103, e um método de medir essa carga do rotor é colocar um sensor no atuador da polia do rotor 124 que pode medir as diferenças de carga à medida que a polia do rotor gira o rotor. A carga do rotor é calculada com base na carga no atua- dor da polia do rotor 124 e comunicada ao sistema de colheitadeira para usar na determinação dos ajustes da colheitadeira.

[0074] Depois que o material da colheita passa através do rotor 103 e dos côncavos 103A, ele cai na sapata de limpeza 117. A sapata de limpeza 117 inclui tipicamente um filtro 108 e uma peneira 106. O filtro 108 e a peneira 106 são "filtros" que normalmente possuem aberturas de tamanho ajustável e auxiliam na separação de grãos do MOG. A peneira 108 normalmente tem aberturas maiores que a peneira 106 e, portanto, a peneira 108 permitirá que pedaços maiores de material de colheita passem para a peneira 106. À medida que o material da colheita cai sobre a peneira 108 e a peneira 106, separa-se ainda mais o material ocorre. O ar forçado gerado por um ou mais ventiladores 113 é impulsionado através do canal 109 e direcionado para cima através do amortecedor 108 e da peneira 106. O ar transportará material mais leve, como palha para cima e para fora da parte traseira da colheitadeira 500, para ser disperso no solo.

[0075] Um sensor de perda de rotor 107 detectará a quantidade de material que cai da parte traseira do rotor (o que significa que não foi completamente debulhado enquanto viajava ao longo do rotor). Este sensor de perda de rotor 107 pode ser qualquer sensor apropriado que detecte o impacto do material da colheita e que pode, na modalidade preferida, distinguir entre grão e MOG. O sensor de perda de rotor 107 pode ser qualquer tipo de sensor apropriado para detectar o impacto de partículas, incluindo sensores piezelétricos, sensores ópticos e sensores mecânicos, mas na modalidade preferida é um sensor acústico que pode detectar o som do material impactando os sensores em um mínimo e, idealmente, distinguir entre os sons mais pesados dos grãos atingindo o sensor e os sons mais leves dos resíduos atingindo os sensores.

[0076] Na extremidade traseira do amortecedor 108 está um sen sor de perda de grão 105. Na modalidade preferida, o sensor de perda de grão 105 é um sensor que utiliza tecnologia de sensor acústico, que pode detectar o som do material impactando o sensor e distinguir idealmente os sons mais pesados de grãos atingindo o sensor e os sons mais leves de palha atingindo os sensores. O objetivo do sensor de perda de grão 105 é detectar a quantidade de grão limpo que está sendo perdida na parte traseira da colheitadeira 500.

[0077] Na extremidade traseira da peneira 106 está um sensor de rejeitos 119. Na modalidade preferida, o sensor de rejeitos 119 é um sensor que utiliza tecnologia de sensor acústico, que pode detectar o som do material impactando o sensor e distinguir idealmente os sons mais pesados dos grãos batendo no sensor e os sons mais leves de palha atingindo os sensores. O objetivo do sensor de rejeitos 119 é detectar a quantidade de rejeitos que caem na parte de trás do sapato de limpeza 117. Na colheita, os "rejeitos" são uma mistura de grãos e a vegetação madura na qual o grão cresce e, com em relação à colhei- tadeira, os rejeitos representam o material da colheita que cai na parte traseira do sapato de limpeza 117. Em uma colheitadeira típica, os re-jeitos terão uma "segunda chance", onde são coletados por uma broca de rejeitos 115, que fornece os rejeitos para um elevador de rejeitos (não mostrados no desenho) a serem transportados de volta ao rotor 103 para outra tentativa de debulha.

[0078] O grão mais pesado que é debulhado com sucesso após percorrer através do rotor 103 e côncavos 103A e o sapato de limpeza 117 cairá da extremidade frontal da peneira 106 em vez de ser repelido pelo ar que sai do ventilador 113. O grão que cai a extremidade frontal da peneira 106 impactará um sensor de grão limpo 118. Na modalidade preferida, o sensor de grão limpo 118 é um sensor que utiliza tecnologia de sensor acústico, que pode detectar o som do material impactando o sensor e distinguir idealmente os sons mais pesados de grãos atingindo o sensor e sons mais leves de palha atingindo os sensores.

[0079] Após impactar o sensor de grão limpo 118, o grão limpo cairá no eixo helicoidal de grão limpo 114 e será transportado para um elevador de grão limpo 400 (não mostrado nesta figura, mas apresentado na Figura 4) onde é entregue ao tanque de grão 101.

[0080] Eventualmente, o grão capturado no tanque de grãos 101 será descarregado para um carrinho ou veículo agrícola. Esta descarga é feita através do eixo helicoidal de descarga 102.

[0081] Deve ser observado que os sensores 104, 105, 107, 118 e 119, devem ser sensores de fluxo de material acústico na modalidade preferida, semelhante aos sensores da tecnologia acústica de detecção de energia (ESAT) fabricados pela Appareo sistemas, incluindo aqueles divulgados em WO/2012/125575, a última publicação aqui incorporada por referência na sua totalidade, ou suas variantes.

[0082] Um sensor do fluxo de material acústico para uma máquina de colheita pode compreender uma câmara acústica com uma placa de impacto e um alojamento, uma linha de impulso pneumático, um microfone, e um módulo eletrônico. O alojamento do sensor do fluxo de material acústico é formado para, assim, direcionar as ondas de som criadas pela matéria de colheita que está atingindo a placa de impacto em uma linha de impulso pneumático conectado à câmara. Uma vez que as ondas de som entram na linha de impulso pneumático, elas percorrem a linha em um microfone conectado à outra extremidade da linha de impulso pneumático.

[0083] O microfone então detecta as ondas sonoras e as converte em um sinal elétrico que é uma representação de uma "potência sonora" derivada da energia das ondas sonoras coletadas. O módulo eletrônico analisa o sinal elétrico e o converte em uma massa representativa da matéria agrícola que atinge a placa de impacto. Isso pode ser feito por um processador de áudio especializado, projetado especificamente para a análise de sinais de áudio, como um chip de processamento projetado para uso em aplicativos relacionados à música.

[0084] O sensor de fluxo de material acústico também pode ser capaz de analisar as frequências dos sons gerados pela matéria agrícola atingindo a placa de impacto e determinar se material de densidades amplamente diferentes está atingindo a placa. A matéria vegetal que está se movendo através de uma máquina de colheita geralmente contém "material que não seja grão", ou MOG, que pode ser rochas, solo, matéria vegetal que não seja semente, etc. Ao distinguir entre ondas sonoras que representam diferentes densidades da matéria vegetal, uma pode ser determinada a porcentagem de MOG contida na matéria da colheita.

[0085] No entanto, esses sensores de fluxo de material podem compreender sensores de uma variedade de estruturas e/ou tipos diferentes, como seria conhecido por um especialista na técnica.

[0086] O objetivo da Figura 1 é identificar os vários componentes de uma colheitadeira e a variedade de sensores necessários para detectar o fluxo de material através da colheitadeira em vários pontos. Alguns desses sensores já existem na técnica anterior para coletar informações para uso em outros subsistemas de uma colheitadeira, e outros sensores são novos na arte e esses sensores novos na arte serão descritos em detalhes adicionais nas figuras restantes deste relatório descritivo.

[0087] Deve ser observado que a Figura 1 representa uma moda lidade possível de uma ceifeira-debulhadora e não se destina a ser limitativa. Por exemplo, algumas combinações posicionam o rotor de forma que ele seja perpendicular à direção da viagem, e não paralelo a ele. Alguns dos sensores aqui descritos podem ser omitidos sem diferir da intenção do presente pedido.

[0088] Além dos sensores descritos na seção anterior e conforme mostrado na Figura 1, existem sensores adicionais que detectam outros itens além do fluxo de material através do interior da colheitadeira. Esses sensores, descritos nas seções a seguir, incluem um sensor de qualidade de grão, um sensor de massa de cultura antecipada, um sensor de rendimento e um sensor de umidade.

III. Sensor de qualidade de grão

[0089] A seção a seguir, incluindo a discussão das Figuras 2B a 4, apresenta um novo sensor de qualidade de grãos para uso na coleta de dados necessários para o sistema e método de automação da co- lheitadeira. A Figura 2A mostra um diagrama de blocos de uma câmera ou "dispositivo de imagem" da técnica anterior e como é usado para capturar uma imagem.

[0090] O conceito por trás de um sensor de qualidade de grão é, de alguma forma, examinar uma amostra do material da colheita do tanque de grão limpo de uma colheitadeira, como a mostrada na 101 na Figura 1, para determinar a porcentagem de (1) grão danificado, (2) material que não seja grãos e (3) grãos limpos. Grão danificado é o grão ou sementes de uma colheita para a qual o revestimento externo foi danificado, expondo o endosperma (o interior da semente). Os grãos podem ser danificados pelo próprio processo de colheita se os ajustes na colheitadeira não forem otimizados. Por exemplo, se a distância do rotor às grades côncavas estiver muito próxima, o grão poderá ser preso entre o rotor e o côncavo e debulhado "violentamente" demais, causando danos ao revestimento externo do grão/semente. Outro material que não grão, ou MOG, como foi explicado anterior- mente, é qualquer material vegetal que não seja a semente e também pode incluir matérias estranhas, como rochas, solo e outras matérias vegetais (como ervas daninhas). O grão limpo consiste em grãos/ sementes não danificadas e sem MOG.

[0091] Ao determinar as porcentagens de grãos danificados, MOG e grãos limpos em uma amostra de material colhido, um sistema de controle de uma colheitadeira pode funcionar para fazer ajustes automatizados nas configurações internas, como a distância do rotor ao côncavo, para melhorar as porcentagens de grãos limpos.

[0092] Uma maneira de analisar uma amostra de grãos para de terminar essas porcentagens é fazê-lo por análise de imagem. Várias invenções na arte anterior usam uma câmera digital para tirar uma imagem de uma amostra de grão e depois analisá-la para procurar grão rachado e MOG.

[0093] A Figura 2A mostra um diagrama de blocos de uma câmera ou "dispositivo de reprodução de imagem" da técnica anterior e mostra como é usado para capturar uma imagem para análise. Uma amostra de colheita 200 contém uma combinação de grão limpo 201, grão danificado 202, e MOG 203. As invenções da técnica anterior usam uma câmera ou dispositivo de reprodução de imagem 220 similar para capturar uma imagem 240 da amostra de colheita 200. O dispositivo de reprodução de imagem 220 compreende uma lente 204, um filtro colorido 260, uma matriz de fotoponto 209, e uma série de blocos funcionais que são uma mistura de hardware e firmware eletrônico. Existe um conjunto de eletrônica analógica 205 para alimentar e ler a matriz de fotoponto 209, um conversor analógico para digital 206 para converter os valores de voltagem analógica lidos da eletrônica analógica 205 em valores digitais, um processo de "desmosaicing" 207 que é necessário para compensar para a introdução do filtro de cores 260 (necessário para produzir uma imagem com reprodução de cores pre- cisa), o circuito de processamento de imagem digital 208 necessário para executar a quantidade intensiva de processamento necessária para criar uma imagem digital, um buffer de memória 262 para armazenar os dados digitais como está sendo montado em uma imagem digital finalizada e, finalmente, armazenamento de imagem 264 para manter e manter a imagem capturada final 240.

[0094] A matriz de fotoponto 209 consiste em milhões de minúscu las cavidades de luz ("fotopontos") que podem ser descobertas para coletar e armazenar os fótons de luz refletidos por um objeto ou cena. Depois que os fotopontos coletam fótons, a câmera fecha cada um dos fotopontos e depois determina quantos fótons foram coletados por cada um. A quantidade relativa de fótons em cada cavidade é então classificada em vários níveis de intensidade, cuja precisão é determinada pela profundidade de bits (por exemplo, 0 - 255 para uma imagem de 8 bits ou qualquer outra implementação apropriada).

[0095] No entanto, os níveis de intensidade calculados pelo con junto de fotoponto por si só criariam imagens em escala de cinza (preto e branco), uma vez que essas cavidades do fotoponto são incapazes de distinguir quantos fótons de cada cor que receberam. Para capturar valores de cores de algo, um filtro 260 deve ser colocado sobre cada cavidade que permite apenas cores particulares de luz. Uma vista aproximada de um tipo comum de filtro 260 é mostrada na Figura 2A. A maioria das câmeras digitais atuais pode capturar apenas uma das três cores primárias em cada cavidade e, portanto, aproximadamente 2/3 da luz recebida é capturada por uma matriz de fotoponto 209 com um filtro de cores 260 na frente.

[0096] Como resultado, uma câmera digital 220 precisa aproximar as outras duas cores primárias para obter cores em todos os fotopon- tos. Uma maneira típica de fazer isso é fazer a câmera 220 olhar para os fotopontos vizinhos para ver quanto da outra cor foi recebida lá e depois interpolar um valor para o local atual. Por exemplo, se um foto- ponto com filtro vermelho coleta apenas fótons de luz vermelha, esse mesmo fotoponto pode observar o número de fótons recebidos pelos fotopontos azuis vizinhos ou próximos para determinar o valor azul aproximado a ser usado para a localização do fotoponto vermelho. Algo semelhante é feito para o valor verde no fotoponto. Em outras palavras, para criar uma imagem precisa 240, devem ser tomadas medidas para neutralizar os efeitos introduzidos pelo filtro 260.

[0097] O tipo mais comum de filtro de cores é chamado de "matriz Bayer" e esse arranjo de cores de filtro é mostrado no close-up do filtro 209 mostrado na Figura 2A. Esse arranjo tem duas vezes mais filtros verdes do que vermelho ou azul. A matriz Bayer (e qualquer outra disposição de filtros) introduz um padrão de "mosaico" nos valores de intensidade de luz capturados na matriz de fotoponto 209 e, portanto, a etapa 207 do "processo de desmosaicing" é necessária para criar uma imagem final 240 para obter livrar-se do efeito mosaico assim introduzido.

[0098] A maioria das invenções da técnica anterior para detecção de qualidade de grão é baseada na análise das imagens finais de captura 240. Isso limita essas invenções da técnica anterior a aceitar as "etapas de processamento" (ou seja, as etapas 206, 207 e 208, também como outros processos incorporados às câmeras digitais modernas. Cada uma das etapas 206 a 208 pode introduzir alterações na criação da imagem final 240 que, em última análise, deve ser "desfeita" durante o processo de determinação da qualidade dos grãos. Em outras palavras, invenções da técnica anterior que funcionam a análise de imagens capturadas finais 240 está sujeita ao processamento inerente a qualquer câmera digital moderna ou dispositivo de reprodução de imagem 220.

[0099] A presente invenção é uma melhoria na técnica que "abre" a câmera digital e examina os dados brutos da foto coletados pelo conjunto de fotopontos 209 sem criar uma imagem capturada 240. Voltando à Figura 2B, um sensor óptico de captura de dados 222 compreende uma lente 204 para capturar e direcionar fótons de luz para a matriz de fotopontos 209. Como no dispositivo de imagem 220 da técnica anterior, a matriz de fotopontos 209 do sensor óptico de captura de dados 222 é coberta com um filtro 260 para controlar quais comprimentos de onda dos fótons (luz) são captados pelos fotopontos individuais na matriz de fotopontos 209.

[00100] A lente 204, o filtro 260 e a matriz de fotoponto 209 são os únicos componentes que o sensor de captura de dados ópticos 222 tem em comum com o dispositivo de imagem 220 da técnica anterior. O sensor óptico de captura de dados 222 não executa as mesmas funções que são realizadas pelos eletrônicos analógicos 205, conversor analógico-digital 206, processo de desalinhamento 207 e processamento de imagem digital 208 do dispositivo de imagem da técnica anterior 220. A captura óptica de dados o sensor 222 também não requer um buffer 262 e armazenamento de imagem 264, pois não há imagem capturada final 240 criada.

[00101] No lugar das funções descritas no parágrafo anterior, o sensor óptico de captura de dados 222 usa os dados brutos coletados pelo conjunto de fotoponto diretamente, sem processá-los e convertê- los em uma imagem capturada 240. Isso é feito em uma série de funções de processamento de conjuntos 210, que será detalhado na discussão das Figuras 3A-3C.

[00102] Em uma modalidade alternativa da presente invenção, o processo de demosaicing (processo de imagem digital) 207 pode ser adicionado às funções de processamento de matriz 210 como um meio de aumentar o desempenho da análise da qualidade dos grãos. Isso será explicado em mais detalhes na discussão das Figuras 3C e 3D.

[00103] A saída das funções de processamento da matriz inclui informações sobre a qualidade do material da colheita 200, incluindo a porcentagem de grãos rachados detectados (222A), a porcentagem de material que não seja grãos ou MOG (222B) e a porcentagem de grãos limpos (222C). As informações 222A, 222B e 222C são calculadas pelas funções de processamento de matriz 210 sem nunca criar uma imagem capturada final 240.

[00104] Passando para a Figura 2C, vemos uma vista em perspectiva do sensor óptico de captura de dados 222. Enquanto a Figura 2B foi projetada para detalhar os aspectos funcionais de uma modalidade de um sensor óptico de captura de dados 222, a Figura 2C se concentra mais na implementação física.

[00105] A Figura 2C mostra novamente a lente 204, o filtro 260 e a matriz de fotoponto 209, como antes. Além desses componentes, as fontes de luz 211 são adicionadas à Figura 2C. Essas fontes de luz 211 podem ser diodos emissores de luz (LEDs) ou qualquer outra fonte de iluminação apropriada. O número de fontes de luz 211 pode variar de uma modalidade para outra, e o comprimento de onda da luz emitida por cada fonte de luz 211 pode ter um comprimento de onda diferente, conforme pode ser necessário para capturar os dados de fóton apropriados refletidos de volta a partir da amostra de colheita 200. O uso dessas fontes de luz 211 na análise da amostra de colheita 200 será discutido em breve.

[00106] Uma unidade de processamento 212 fornece energia para a matriz de fotoponto 209 e fontes de luz 211, controla as entradas e saídas do sensor óptico de captura de dados 222 e executa o processamento realizado pelas funções de processamento de matriz 210. O módulo inteiro pode ser encerrado em um invólucro externo 214, mostrado aqui como uma linha pontilhada.

[00107] A Figura 2D é uma vista lateral da modalidade de um sensor óptico de captura de dados 222 mostrado na Figura 2C. É fornecido para fornecer uma visão alternativa do sensor óptico de captura de dados 222, mas não apresenta nenhuma nova funcionalidade ou componentes.

[00108] Os parágrafos a seguir devem descrever uma modalidade de um sensor óptico de captura de dados 222 e como ele pode ser usado para implementar um sensor de qualidade de grão (também conhecido como "sensor de qualidade e limpeza de grão"). O objetivo de um sensor de qualidade de grão é determinar os níveis de material que não seja grão (MOG) e grãos quebrados (grão rachado) no caminho do grão limpo. Os valores são relatados ao operador e fornecem entradas para o algoritmo de automação discutido posteriormente nesta especificação. A descrição a seguir fará referência às Figuras 2B, 2C e 2D e usará os designadores de referência coletivamente dessas figuras, conforme necessário.

[00109] Em uma modalidade de um sensor de qualidade de grão, a amostra de colheita 200 é iluminada com fontes de luz 211 que emitem, no mínimo, luz ultravioleta (UV), luz verde e luz vermelha. Os comprimentos de onda das fontes de luz verde e vermelha 211 são usados para fornecer o contraste máximo entre os fotopontos coloridos na matriz de fotopontos 209. Em outras palavras, a fonte de luz verde 211 deve produzir excitação mínima nos fotopontos vermelhos e azuis na matriz de fotopontos 209 (como ditado pelas curvas de transmissão do filtro de padrão de cores 260).

[00110] Isso maximizará a capacidade de realizar espectroscopia grosseira com os 3 tipos diferentes de fotopontos na matriz 209 (aqueles que recebem apenas verde, aqueles que recebem apenas azul e aqueles que recebem apenas fótons vermelhos). A fonte de luz UV 211 é escolhida para fornecer contraste máximo entre o interior amilo- so reflexivo do grão e o farelo, ou revestimento externo, mantendo uma sensibilidade razoável da matriz de fotoponto 209 e transmissão através da lente 204 e filtro 260.

[00111] Uma unidade de processamento 212 analisa os dados brutos da matriz de fotoponto 209 e determina a quantidade fracionária de MOG e grãos rachados para que possam ser exibidos ao operador e usados como entradas para o algoritmo de automação.

[00112] Algoritmo básico: Ao brilhar luz de diferentes comprimentos de onda na amostra de colheita 200, as informações podem ser coletadas pelo sensor de qualidade do grão (pelo sensor óptico de captura de dados 222). Os fotopontos individuais da matriz 209 que são escuros (indicando relativamente poucos fótons de luz coletados nessas áreas) podem indicar vazios na amostra ou ruído e podem ser eliminados de consideração.

[00113] O interior de um núcleo de grão normalmente absorve e reflete diferentes comprimentos de onda da luz do que o revestimento externo do núcleo. Esse fato pode ser usado para detectar grãos danificados, pois os comprimentos de onda da luz normalmente absorvidos pelo núcleo interno exposto e rachado serão diferentes dos grãos não danificados. A absorção e reflexão do MOG também serão diferentes da absorção e reflexão de grãos limpos e grãos danificados.

[00114] Os dados brutos da matriz de fotoponto 209 podem então ser analisados em relação a matiz, saturação e valor (conhecido como HSV pelos especialistas na técnica e também conhecido como HSI, para matiz, saturação e intensidade) para determinar quais fotopontos na matriz 209 correspondem aos valores de HSV que representam grãos rachados, grãos limpos e MOG. Esse algoritmo é explicado em detalhes nas Figuras 3A a 3D e na discussão correspondente.

[00115] Variações no algoritmo: Outros espaços de cores podem ser usados no lugar do HSV, por exemplo, usando o plano ab do es- paço de cores Lab. A luminosidade ou o valor (intensidade da imagem em preto e branco) também podem ser úteis na identificação de objetos.

[00116] A imagem é dividida em uma série de subseções. Muitas dessas seções conterão apenas granulação e a dispersão na distribuição correspondente de valores ao longo de quaisquer dimensões particulares no espaço de cores que será minimizado. Essa propagação mínima é usada para determinar os limites para a imagem inteira.

[00117] Notas: Matiz é essencialmente a cor da luz coletada na matriz do fotoponto. Saturação ou croma é uma medida da pureza da cor, de modo que branco ou cinza estão em um extremo e vermelho, laranja ou outra cor pura estão no outro extremo. O valor é a luminosidade da área, de modo que o branco e o cinza variam apenas em intensidade.

[00118] A Figura 2E ilustra como a presente invenção pode criar "imagens parciais" ou "imagens em camadas" que eliminam elementos visuais presentes na matéria original. É importante observar neste ponto que a criação de imagens, conforme discutido aqui na Figura 2E, não seja necessária para o sensor óptico de captura de dados 222 previamente discutido. Conforme declarado então, o sensor óptico de captura de dados 222 NÃO usa imagens capturadas 240 para determinar a informação na amostra de colheita 200. Essa é uma função separada que pode ser realizada usando a presente invenção.

[00119] O sensor óptico de captura de dados 222 pode ser usado, conforme previamente descrito, para detectar que os fotopontos na matriz 209 contêm a informação relacionada ao grão limpo 201, grão danificado 202, e/ou MOG 203.

[00120] Seria possível, portanto, segmentar os fotopontos em uma dessas categorias (granulação limpa, granulação danificada e MOG) e, em seguida, ter um algoritmo que criará "imagens parciais" que não reproduzem fielmente o assunto original (em neste caso, a amostra de colheita 200), mas, em vez disso, mostra apenas subconjuntos da amostra original 200. Por exemplo, uma imagem parcial 242A pode mostrar apenas o MOG 203 detectado em uma amostra. Outras imagens parciais (242B e 242C) mostram apenas o grão danificado 202 (ou apenas a seção danificada dos grãos de grãos, 202A) ou apenas o grão limpo 201.

[00121] Esse conceito de "imagem parcial" pode ser aplicado em áreas que não sejam a detecção da qualidade do grão. Por exemplo, pode-se imaginar uma câmera implementando está presente invenção (uma modalidade alternativa do sensor óptico de captura de dados 222) que eliminará certos padrões de cores das imagens finais produzidas, como eliminar o céu azul de uma imagem ao ar livre e possivelmente substituir com outra cor, como branco ou preto.

[00122] A Figura 2F ilustra uma modalidade alternativa de um sensor de qualidade de grão que detecta grão danificado detectando a falta de realces especulares em certos núcleos. A discussão anterior sobre um sensor de qualidade de grãos e/ou um sensor óptico de captura de dados pode não se aplicar bem a todos os tipos de sementes ou grãos. Por exemplo, o interior de uma soja é essencialmente da mesma cor que o revestimento externo de uma soja; portanto, o uso dos tipos de análise baseada em cores dos dados brutos de pixel, conforme descrito anteriormente, pode não ser eficaz. Um método alternativo de análise pode ser necessário.

[00123] Voltando à Figura 2F, vemos uma variedade de soja integral 276 e de soja quebrada 278. Quando uma fonte de luz 277 é mostrada na soja 276 e de soja quebrada 278, vemos que o revestimento externo da soja inteira 276 é "brilhante" e produza realces especulares 280 que aparecerão como pontos brilhantes em uma imagem tirada da colheita. Pelo contrário, a superfície interna 284 de uma soja quebrada 278 não é "brilhante" e, portanto, não produz um destaque especular 280. Quando uma imagem é tirada da soja (276, 278) com um dispositivo de imagem 220 ou dados ópticos sensor de captura 222, a imagem pode ser analisada para procurar o número de soja 276 com destaques especulares 280 e o número ou soja quebrada 278 sem destaques especulares 280.

[00124] Deve ser observado que, embora a especificação tenha discutido anteriormente sensores de qualidade de grãos que não usam imagens ou processamento de imagens, o processamento padrão de imagens pode ser necessário para identificar os destaques especulares na soja ou em outras colheitas similares.

[00125] Voltando agora à Figura 2G, vemos uma imagem que foi processada para destacar pontos "brilhantes" ou realces especulares. Cada ponto na imagem (ou nos dados brutos de pixel, se o processamento de imagem não for usado) é analisado quanto ao bri- lho/intensidade. Aqueles que caem abaixo de um determinado limite são mostrados como pontos pretos ou escuros na imagem resultante e aqueles que atingem ou acima do limite serão mostrados como pontos claros ou brancos na imagem. O resultado desse processamento de imagem será semelhante à imagem mostrada na Figura 2G. Observa- se que as setas brancas são usadas na Figura 2G no lugar das linhas de avanço padrão devido à natureza escura da imagem mostrada.

[00126] A imagem processada, como mostrado na Figura 2G, mostrará a soja inteira como contornos brancos ou de cor clara 288, cada um contendo um ponto brilhante que representa um destaque especular 288A. A soja quebrada será mostrada como contornos brancos ou de cor clara 286 sem um destaque especular no contorno 286. Algumas sojas quebradas podem ser mostradas como formas irregulares 286A, indicando que não são soja integral.

[00127] Um algoritmo que procura soja quebrada em uma imagem processada dessa maneira pode identificar a soja quebrada procurando formas fora do padrão (como 286A na Figura 2G) ou procurando formas que não contenham um ponto brilhante 288A no contorno (como 286 na Figura 2G).

[00128] É importante observar que essa modalidade alternativa de um sensor de qualidade de grão que usa a presença de destaques especulares para identificar grãos ou sementes não danificados funcionará com qualquer tipo de cultura em que o revestimento externo do caroço ou semente seja reflexivo e a superfície interna do mesmo tipo de núcleo ou semente não é. A soja é usada no exemplo, mas não pretende limitar de forma alguma.

[00129] Também é importante observar que a abordagem discutida acima pode ser usada para ajudar a identificar outro material que não seja grão ou material não-agrícola. Em uma colheita como a soja, o contorno esperado dos grãos terá uma certa forma (neste caso, geralmente circular) e um certo tamanho. Quaisquer contornos fora das formas e tamanhos esperados (por exemplo, uma forma retangular para a soja ou um tamanho significativamente maior que uma soja típica) provavelmente são materiais que não são de colheita. A presença de um destaque especular dentro de um desses "contornos discrepantes" ajudaria a identificar o objeto como material que não é de colheita ou a fornecer informações sobre a natureza do objeto.

[00130] A Figura 3A é um fluxograma que mostra os processos utilizados para criar os valores numéricos e outras saídas do sensor óptico de captura de dados da presente invenção. As etapas mostradas na Figura 3A representam apenas uma modalidade e não devem ser limitativas, nem a ordem das etapas mostradas no fluxo necessariamente significa que as etapas mostradas devem ser executadas em uma determinada ordem. O conceito chave capturado na Figura 3A é que todas as funções de processamento de matriz 210 operam em va- lores individuais de fotoponto (ou seja, em dados brutos capturados) sem produzir uma imagem final.

[00131] Na Etapa 210A, cada um dos fotopontos no conjunto de fotopontos 209 é analisado para determinar o número de fótons detectados (indicativo da quantidade de luz recebida) e uma determinação é feita quanto ao comprimento de onda da luz representada por cada fotoponto com base no filtro 260 que cobre a matriz de fotoponto 209. Na Etapa 210B, agrupamentos de níveis de cores semelhantes são identificados e cada agrupamento é comparado aos valores previstos para granulação limpa para determinar qual desses agrupamentos representa granulação limpa (ou qual porcentagem do total de fotopon- tos em a matriz 209 parece representar grão limpo). As etapas 210C e 210D fazem a mesma análise para determinar a porcentagem geral de MOG e grãos danificados (ou colheita danificada), respectivamente. Uma Etapa 210E opcional é executada para eliminar outliers ou foto- pontos que não parecem corresponder a nenhum dos valores do foto- ponto circundante (em outras palavras, um único fotoponto "escuro" cercado por fotopontos representando grãos limpos é eliminado como ruído provável.)

[00132] Finalmente, na Etapa 210F, as porcentagens determinadas (valores de quebra de material) determinadas nas Etapas 210B, 210C e 210D são enviadas ao controlador responsável por fazer ajustes automatizados na colheitadeira ou por exibir os valores a um operador.

[00133] Na Etapa 210G opcional, "imagens parciais", como as discutidas e mostradas na Figura 2E, podem ser geradas para exibição a um operador.

[00134] A Figura 3B ilustra uma modalidade de um algoritmo para analisar valores em uma matriz de fotoponto para determinar o conteúdo de uma amostra de grão ou colheita. Uma vez que os dados brutos foram capturados na matriz de fotoponto 209, todos os pixels na matriz são agrupados nos subconjuntos 300, e a "propagação" de cada subconjunto de pixels 300 é medida. Em uma modalidade, a "propagação" é determinada pelo desvio padrão dos pixels no subconjunto 300. Se o desvio padrão de um subconjunto específico 300 for pequeno, isso significa que todos os pixels desse subconjunto 300 estão próximos da mesma cor. Um desvio padrão maior em um subconjunto 300 significa que há uma "dispersão" ou faixa de cores maior representada no subconjunto 300. Neste exemplo, que serve apenas para fins ilustrativos, o tamanho do subconjunto é de 5 pixels, mas qualquer tamanho apropriado do subconjunto pode ser escolhido. Apenas uma matriz de fotoponto muito pequena 209 é mostrada na Figura 3B, apenas o suficiente para ilustrar o conceito.

[00135] Após os desvios padrão para todos os subconjuntos 300 terem sido determinados, os subconjuntos são colocados em ordem pelo tamanho do desvio padrão. Por exemplo, no centro da Figura 3B, os subconjuntos 300 são mostrados dispostos verticalmente do menor desvio padrão no topo para o maior no fundo. (Este conceito é mostrado graficamente como uma pilha de subconjuntos 300 na Figura 3B, mas a saída na realidade é uma lista classificada de desvios padrão, do menor para o maior).

[00136] Depois que a lista classificada é criada, um pequeno número de subconjuntos 300 próximo ao topo da lista (ou seja, os subconjuntos 300 com os menores desvios-padrão) é considerado a "distribuição de referência" e toda a lista de subconjuntos 300 é considerada a "distribuição total".

[00137] Os subconjuntos 300 na "distribuição de referência" devem idealmente ser os subconjuntos 300 que estão mais próximos da cor desejada (por exemplo, a cor do grão limpo). O histograma da distribuição de referência pode ser plotado contra o histograma da distribuição total de cores capturadas pela matriz de fotoponto.

[00138] Isso é mostrado no lado direito da Figura 3B. No gráfico dos histogramas 305, a linha tracejada menor representa o gráfico da distribuição de referência 310. Neste exemplo, os histogramas são plota- dos em um gráfico tridimensional no espaço de cores de HSV (representando Matiz, Saturação e Valor), mas qualquer outro espaço de cores apropriado pode ser usado com resultados semelhantes.

[00139] Deve-se notar que o gráfico 305 é mostrado em apenas duas dimensões (tonalidade no eixo Y e saturação no eixo X), mas também haveria um terceiro eixo saindo da figura, perpendicular a ambos os X e Y eixos, e isso representaria intensidade. A intensidade foi omitida para maior clareza na Figura 3B, mas seu efeito seria fornecer aos histogramas da distribuição de referência 310 e da distribuição total 315 um volume, com uma terceira dimensão das duas parcelas subindo da figura na direção do eixo de intensidade ausente.

[00140] O gráfico de distribuição total 315 é adicionado ao gráfico de histograma 305, sobrepondo-o ao gráfico de distribuição de referência 310. O gráfico de distribuição total 315 sempre será pelo menos tão grande quanto o gráfico de distribuição de referência 310, mas normalmente será significativamente maior, representando o maior faixa de cores presente na distribuição total sobre a distribuição de referência. Se o sensor de qualidade de grão estiver olhando para uma amostra muito pura de grão (ou seja, uma amostra que é quase 100% de grão limpo), o gráfico de distribuição total 315 pode ser quase tão pequeno quanto o gráfico de distribuição de referência 310.

[00141] Em uma modalidade, o algoritmo ilustrado na Figura 3B procura o ponto de intensidade de pico 325 no gráfico de distribuição de referência 310. Embora o eixo de intensidade tenha sido intencionalmente deixado de fora do gráfico 305 mostrado aqui, o ponto de intensidade de pico 325 seria o ponto no qual o gráfico de distribuição de referência 310 se estende mais para a dimensão de intensidade (o pico mais alto que se estenderia para fora da figura se a intensidade fosse plotada.

[00142] Este ponto de intensidade de pico 325 é usado para desenhar uma linha de separação 320 no gráfico perpendicular ao eixo da tonalidade (seria um plano se desenhado em três dimensões). Essa linha é usada para determinar porcentagens relativas de grãos limpos, MOG e grãos rachados ou quebrados da seguinte maneira: • A Um ponto dentro do gráfico de distribuição de referência 310 será considerado como representando grão limpo. • Um ponto fora do gráfico de distribuição de referência 310 e ACIMA da linha de separação 320 será considerado para representar MOG. • Um ponto fora do gráfico de distribuição de referência 310 e ABAIXO da linha de separação 320 será considerado para representar grãos rachados ou quebrados.

[00143] As marcações acima assumem que os matizes são plota- dos de forma que as cores que representam MOG sejam mais provavelmente encontradas na parte superior da plotagem bidimensional e as cores que representam grãos quebrados estarão na parte inferior. O espectro de matizes poderia ser plotado ao contrário, e então os lados da linha de separação 320 representando MOG e grãos quebrados seriam invertidos.

[00144] No método descrito acima, os dados capturados na matriz de fotoponto 209 podem ser analisados sem nunca formar uma imagem real. Em outras palavras, para criar uma imagem a partir dos dados capturados pelo conjunto de fotopontos 209, as informações espaciais (isto é, a localização de cada pixel em relação a todos os outros pixels na matriz 209 ou sua localização XY na matriz 209) devem seja mantido para que os dados façam sentido como uma imagem. No entanto, o algoritmo descrito aqui e na Figura 3B está apenas olhando para a distribuição total de cores na matriz de fotopontos 209, sem se preocupar com os locais na matriz de fotopontos 209 que continham os dados originalmente.

[00145] Uma analogia pode ajudar a ilustrar melhor esse conceito. Vamos imaginar que uma "imagem" é a imagem impressa em um quebra-cabeça totalmente montado, e as peças desmontadas do quebra- cabeça espalhadas por uma área da mesa representam os fótons capturados pelo conjunto de fotopontos. Para que um algoritmo de qualidade de grão "com base em imagem" da arte anterior funcione, o "quebra-cabeça" deve primeiro ser completamente montado (representando a criação de uma imagem) antes que esses algoritmos possam funcionar.

[00146] No entanto, o algoritmo ilustrado na Figura 3B não se importa com a "imagem" no quebra-cabeça montado; só se preocupa com os dados representados pelas peças individuais do quebra- cabeça. Os subconjuntos 300 (da Figura 3B) não precisam ser criados a partir de pixels ou elementos de locais consecutivos no conjunto de fotopontos 209. O algoritmo da presente invenção funcionaria se alguém escolhesse aleatoriamente peças de quebra-cabeça da caixa (representando elementos aleatórios no conjunto de fotos) para formar cada subconjunto, e o quebra-cabeça real nunca precisa ser montado (ou seja, nenhuma imagem precisa ser criada).

[00147] Mesmo que o processo de demosaicing (processo de imagem digital) discutido anteriormente nesta especificação não precise ser utilizado no algoritmo da presente invenção, uma vez que nenhuma imagem precisa ser criada, ela pode ser aplicada aos dados na matriz de fotoponto 209 para obter melhores resultados, como é descrito brevemente nas Figuras 3C e 3D.

[00148] A Figura 3C descreve como o processo de demosaicing (processo de imagem digital) da técnica anterior funciona em termos de nível muito alto. Foi discutido anteriormente nesta especificação que um filtro de cor é colocado no topo da matriz de fotoponto 209, de modo que cada "balde" individual ou elemento na matriz de fotoponto 209 capture apenas uma cor de fóton (vermelho, verde ou azul) ) Voltando à Figura 3C, focamos em um único pixel 335 tirado do canto superior esquerdo da matriz de fotoponto 209 para descrever o processo. Cada pixel 335 em uma matriz de fotoponto 209 é representado por quatro elementos na matriz de fotoponto 209, um elemento filtrado em vermelho 335R, dois elementos filtrados em verde 335G1 e 335G2 e um elemento filtrado em azul 335B. Para fins de discussão, focaremos o elemento 335G1 na Figura 3C. Quando a matriz de fotoponto 209 é usada para capturar fótons brutos, é muito provável que fótons de luz vermelha, verde e azul atinjam o elemento 335G1, mas, devido ao filtro verde acima de 335G1, somente os fótons verdes serão permitidos para realmente inserir o elemento 335G1. Devido a essa filtragem, o elemento 335G1 provavelmente terá detalhes ausentes no ponto do mundo físico correspondente ao elemento 335G1 (ou seja, os fótons azuis e vermelhos que podem ter atingido o elemento, mas foram rejeitados e não contados).

[00149] O processo de demosaicing (processo de imagem digital) da técnica anterior pode ser usado para corrigir esta deficiência. Para determinar a quantidade de fótons vermelhos que podem ter atingido o elemento 335G1 e serem rejeitados, um algoritmo pode examinar os elementos filtrados em vermelho mais próximos e estimar a quantidade de vermelho que pode ter atingido 335G1 com base no número de fótons vermelhos, elementos filtrados em vermelho mais próximos recebidos.

[00150] Por exemplo, para o elemento 335G1, um algoritmo pode observar os elementos filtrados em vermelho 335R, 335N1, 335N2 e 335N3 para ver quantos fótons vermelhos capturaram. Os elementos filtrados em vermelho mais próximos de 335G1 (como 335R e 335N2) terão um efeito maior no valor calculado em vermelho para 335G1 do que os elementos filtrados em vermelho mais distantes (como 335N1 e 335N3). Observando os vizinhos com filtro vermelho mais próximo, é calculado um valor estimado para o número de fótons vermelhos que provavelmente foram recebidos no elemento 335G1. Este novo valor é colocado em uma nova "matriz de valor vermelho" 336 como valor RG1, no local correspondente ao elemento 335G1 na matriz de foto- ponto original 209.

[00151] Utilizando este método, o processo de remoção de demo- saicing (processo de imagem digital) criará uma nova matriz de valor vermelho 336 do mesmo tamanho da matriz original de fotoponto 209, bem como uma matriz de valor verde 337 e uma matriz de valor azul 338. O resultado desse processo é que agora há três vezes mais informações (representadas pelas três matrizes 336, 337 e 338) do que as capturadas na matriz de fotoponto original. Este aumento de dados pode melhorar os resultados alcançados pelo sensor de qualidade de grão da presente invenção.

[00152] A Figura 3D não introduz novos conceitos, mas mostra os resultados do processo a partir de um nível mais alto de abstração, mostrando que os dados capturados originalmente na matriz de foto- ponto 209 são multiplicados no processo, produzindo as matrizes 336, 337 e 338, uma matriz correspondente a cada uma das três cores.

[00153] A Figura 4A mostra o elevador de grão limpo de uma típica colheitadeira e os sensores associados com o elevador de grão limpo 400 conforme definido para uso na presente invenção. O elevador de grão limpo 400 em uma colheitadeira fornece um mecanismo para entregar o grão coletado (colhido) da broca do grão limpo (114, Figura 1) ao tanque de grão limpo 110. Observe que a borca de grão limpo 114 está parcialmente obscurecido na Figura 4A (como seria atrás da parte inferior do elevador de grão limpo 400), mas fornece o "grão limpo" coletado na parte inferior do sapato de limpeza 117 para o tanque de grãos limpos 110. Consulte a Figura 1 e a Figura 4A para identificar todas as partes aqui referenciadas.

[00154] Voltando à Figura 4A, vemos que o grão limpo (ou simplesmente "grão") 405 é entregue no fundo do elevador de grãos limpos 400 pela broca de grãos limpos 114. As pás 403 montadas em um transportador de entrega 404 giram para cima através do grão limpo elevador 400 para fornecer o grão 405 ao tanque de grão limpo 110. (Nota: No exemplo mostrado na Figura 4A, o transportador 404 e as pás 403 giram no sentido horário).

[00155] O sensor óptico de captura de dados 222 será montado de modo que possa examinar o grão 405 antes de ser depositado no tanque de grãos 110. Existem vários métodos para montar o sensor óptico de captura de dados 222 no elevador de grãos limpo 400 e uma modalidade possível desse método de montagem é mostrado na Figura 4A. Neste método de montagem, uma abertura 406 é feita no lado do elevador de grãos limpos 400, de modo que parte do grão 405 se derrama em uma câmara de visualização 409 que é montada no elevador de grãos limpos 400. O grão 405 viaja através da câmara de visualização 409 e é "apresentado" ao sensor óptico de captura de dados 222. O sensor óptico de captura de dados 222 é montado na câmara de visualização 409 de modo que a lente 204 do sensor óptico de captura de dados (veja a Figura 2B) esteja focada no conteúdo da câmara de visualização 409. O sensor óptico de captura de dados 222 é ativado para iluminar o grão 405 mantido na câmara de visualização 409 e capturar fótons refletidos a partir do grão 405 usando a matriz de fotoponto (209, veja a Figura 2C). Uma vez que os dados são coletados a partir do grão 405, um trado de retorno 408 pega o grão amostrado 405 e o deposita de volta no elevador de grãos limpos 400, para que possa continuar sua jornada para o tanque de grãos limpos 110.

[00156] Deve ser observado que este método de montagem do sensor óptico de captura de dados 222 no elevador de grãos limpos 400 é apenas uma modalidade e outros meios de montagem do sensor óptico de captura de dados 222 no elevador de grãos limpos 400 existem e podem ser utilizados em local do método mostrado na Figura 4.

[00157] A Figura 4B mostra um local e sistema de montagem alternativos para o sensor óptico de captura de dados 222 (como um sensor de qualidade de grãos) da presente invenção. A porção superior de um elevador de grãos limpos 400 é mostrada, mostrando as pás 403, grãos 405, tanque de grãos limpos 110 e broca de descarga 402. O sensor de rendimento 401 e o sensor de umidade 122 mostrados na Figura 4A foram removidos na Figura 4B para maior clareza. Neste esquema de montagem alternativo, o sensor óptico de captura de dados 222 é montado na parte superior do elevador de grãos limpos 400, logo acima do ponto em que o grão 405 é jogado para fora das pás 403 no tanque de grãos limpos 110.

[00158] Nesta localização, o sensor óptico de captura de dados 222 não precisa ter a câmara de visualização 409 ou a broca de retorno 408, pois o fluxo de grão 405 não é interrompido (não é necessária amostragem do elevador 400). Em vez disso, neste local, o sensor óptico de captura de dados 222 capturará dados brutos de fótons quando o grão 405 passa além do sensor óptico de captura de dados 220. Capturando dados de fótons enquanto o grão 405 está em voo, uma melhor representação do grão 405 pode ser obtido, pois não é embalado em uma câmara de visualização apertada 409.

IV. Sensor de rendimento e sensor de umidade

[00159] Voltando agora para olhar a Figura 4A, no ponto superior do transportador 404, o grão 405 é jogado no tanque 110 por força centrífuga conforme as pás 403 mudam de direção e começam a descida de volta para o elevador de grãos limpos 400. Dentro do tanque de grãos limpos 110, opcionalmente, são fornecidos dois sensores adicionais para coletar dados para uso na colheitadeira.

[00160] Um sensor de rendimento 401 é colocado no caminho do grão 405 que é ejetado das pás 403. O grão 405 atinge o sensor de rendimento 401 e o sensor de rendimento 401 calcula a quantidade de grão 405 atingindo-o e calcula o rendimento aproximado (quantidade limpa grãos) entrando no tanque a qualquer momento.

[00161] O sensor de rendimento 401 pode ser implementado por uma variedade de métodos. Um método comum em uso hoje é fazer com que o grão 405 atinja uma placa de impacto conectada a um sensor de carga. A força do grão 405 atingindo a placa de impacto permite que a carga aproximada seja medida e permitindo uma derivação da massa aproximada ou da taxa de fluxo do material.

[00162] Outro meio de criar um sensor de rendimento é basear o sensor em uma câmara acústica, como a usada pelos sensores ESAT (Energy Sensing Acoustic Technology) fabricados pela Appareo Sistemas, incluindo os divulgados em WO/2012/125575, cuja publicação é aqui incorporado por referência em sua totalidade, incluindo o sistema e método para determinar o rendimento e/ou perda de uma máquina de colheita usando sensores acústicos, conforme divulgado em US/2014/0135082, cuja publicação é aqui incorporada por referência em sua totalidade, ou variantes dos mesmos de qualquer uma das tecnologias de sensor acústico descritas acima. Um sensor acústico, como os descritos nos documentos referenciados, determina a quantidade do rendimento com base na quantidade de som gerada por um impacto em uma placa de impacto situada em cima de uma câmara acústica.

[00163] Ainda outro método alternativo de determinar o rendimento seria colocar sensores de carga nos mancais superiores do transportador 404 no elevador de grãos limpos 400. A carga nos sensores poderia ser tomada quando o elevador de grãos limpos 400 estiver vazio e, em seguida, comparado com a carga no transportador 404 quando o material está fluindo através do elevador de grãos limpos 400. O valor da carga quando o elevador de grãos limpos 400 está vazio pode ser medido uma vez durante uma etapa de configuração (talvez como parte de uma etapa de configuração de fábrica) e armazenado em memória volátil para comparação subsequente com o valor de carga quando a colheita está presente. A diferença entre as duas leituras representaria a massa do grão limpo (e, portanto, daria o rendimento).

[00164] Qualquer outro método apropriado para determinar o rendimento pode ser utilizado sem se desviar da intenção da presente invenção.

[00165] Além de um sensor de rendimento, um sensor de umidade 122 também pode ser colocado dentro do tanque de grãos limpos 110. Existem várias maneiras de implementar um sensor de umidade 122 disponível na técnica. Um desses tipos comuns de sensor de umidade 122 é um sensor capacitivo. Um sensor capacitivo mede a umidade, monitorando a alteração nas propriedades dielétricas dos grãos. Outro tipo comum de sensor de umidade 122 usa comprimentos de onda de infravermelho próximo (NIR) para detectar umidade. Isso é feito brilhando dois comprimentos de onda diferentes do NIR em uma amostra. Um dos comprimentos de onda é calibrado para umidade e o outro como referência. A proporção dos dois sinais é calculada eletronica-mente para calcular o teor de umidade. A natureza complicada dos espectros NIR pode exigir iluminação de banda larga, um espectrôme- tro e métodos de calibração quimiométrica para extrair com precisão a umidade. Frequentemente, o sensor de umidade 122 coleta amostras da colheita 405 no tanque de grãos limpos 110 em um copo em forma de funil, executa a análise e depois libera a colheita 405 de modo que caia no fundo do tanque 110 e possa ser descarregada posteriormente por uma broca de descarga 402.

[00166] Uma melhoria no uso da técnica anterior de medição de umidade NIR é a utilização de dois ou mais espectrômetros MEMS. Os espectrômetros MEMS são menores e mais econômicos que os es- pectrômetros tradicionais, tornando-os perfeitamente adequados para essas aplicações. Quando pelo menos dois espectrômetros são usados, um pode ser usado para medir a amostra da colheita e o outro pode ser usado para medir a própria fonte de luz. A medição espec- troscópica da fonte de luz pode ser usada como "padrão" ou dados de controle com os quais a medição espectroscópica da amostra de co-lheita é comparada, permitindo medições altamente precisas e livres de variações ambientais.

[00167] A Figura 4A ilustra uma modalidade de um sensor óptico de captura de dados 222, um sensor de rendimento 401 e um sensor de umidade 122. A ilustração de exemplo na Figura 4A não se destina a limitar, e outras modalidades dos sensores podem ser criadas sem se desviar do conceito inventivo aqui capturado. Esses sensores fornecem itens de dados que podem ser usados independentemente (talvez exibidos para um operador) ou em alguma combinação em um algoritmo de controle combinado.

V. Sensor de Massa de Colheita de Olhar em Frente e Lateral

[00168] As Figuras 5 a 6J detalham uma ou mais modalidades e componentes de um sensor de detecção de carga em massa (também chamado de "sensor de massa da colheita") que pode ser usado para prever a quantidade de material da colheita que está prestes a entrar na colheitadeira a qualquer momento. Há duas modalidades principais de um sensor de massa de colheita discutido aqui: um sensor de massa de colheita "antecipado" que detecta a massa imediatamente em frente à colheitadeira, pouco antes de entrar na colheitadeira, e um sensor de massa de colheita "lateral", que funciona essencialmente de forma idêntica ao sensor de previsão, mas focaliza os sensores na lateral da colheitadeira, e não apenas na frente dela, onde os ângulos de visão aprimorados dos sensores (a capacidade de olhar diretamente para a colheita de cima, em vez de tentar detectar massa olhando para a frente do veículo) pode oferecer um desempenho aprimorado. Detectar a massa ao lado da colheitadeira, em vez de diretamente na frente da colheitadeira, também significa que os dados de massa calculados deverão ser armazenados e usados na passagem subsequente do veículo (em vez de serem usados quase imediatamente com o olhar à frente forma de realização). A menos que seja especificado de outra forma, a descrição funcional abaixo será aplicada ao sensor "olhar para frente" e ao sensor "olhar para o lado", mesmo se apenas um tipo dos dois sensores for discutido.

[00169] A Figura 5 mostra os principais componentes funcionais de uma modalidade de um sensor de observação da presente invenção. Um subconjunto dos componentes mostrados aqui pode ser usado para detectar a massa da colheita.

[00170] Várias tecnologias de detecção podem ser usadas separadamente ou em combinação para detectar a massa da colheita. Essas tecnologias são mostradas na Figura 5. Os sensores descritos serão montados em uma colheitadeira 500 e em uma modalidade podem ser montados na parte superior da cabine 501, como mostrado na Figura 5, embora outros locais de montagem sejam possíveis.

[00171] Um sensor frontal 506 é mostrado na Figura 5 como uma coleção de sensores em um compartimento comum, mostrado como uma linha tracejada. Outras modalidades do sensor frontal 506 podem existir que não têm um alojamento comum e que podem ter apenas um subconjunto das tecnologias de sensores mostradas aqui.

[00172] Na modalidade do sensor de previsão 506 mostrado aqui, o sensor de previsão 506 compreende um dispositivo de imagem 502, um sensor LIDAR 503 e dois sensores de radar, um radar a uma frequência que é absorvida pela água 504 e um radar a uma frequência que passará através da colheita para detectar o solo além ou abaixo da colheita 505. Cada um desses componentes deve ser descrito separadamente nos parágrafos seguintes.

VI. Dispositivo de Imagem 502

[00173] Uma câmera de alta resolução ou espectro visível, dispositivo de imagem 502 gravará imagens de vídeo da colheita combinada da colheita. Os algoritmos de processamento de imagem serão usados para analisar as imagens e o vídeo capturados para ajudar a fornecer dados que podem ser usados para determinar a massa da colheita.

[00174] O tipo de algoritmo de processamento de imagem usado pode depender do tipo de colheita que está sendo analisada. Por exemplo, um algoritmo de preenchimento de inundação pode ser usado para o trigo procurar áreas de textura e/ou cor semelhantes. Algoritmos mais avançados podem ser usados para determinar com mais precisão a densidade da colheita. Uma possível implementação do dispositivo de imagem 502 disponível comercialmente é uma câmera Basler Ace acA19t20-25gc com uma lente de 6 mm, embora qualquer dispositivo de imagem apropriado possa ser usado.

VII. Sensor LIDAR 503

[00175] Um sistema LIDAR ou sensor LIDAR 503 também será usado para ajudar a determinar a massa da colheita em algumas modalidades do sensor de massa da colheita 506. Um LIDAR 2D/3D 503 funciona disparando pulsos de luz laser em um alvo e determinando a distância do alvo por medindo o tempo necessário para que a luz do laser seja refletida de volta ao sensor LIDAR 503.

[00176] Movendo o LIDAR 503 para frente (ou seja, movendo a co- lheitadeira 500 para frente, movendo efetivamente o LIDAR 503 para frente mais profundamente na colheita) e fazendo medições constantemente, um modelo tridimensional da colheita pode ser construído camada por camada, conforme o LIDAR 503 realiza novas leituras sobre a distância da borda frontal em constante mudança da colheita.

[00177] Ao usar um sistema LIDAR 503 durante a colheita, alguns dos pulsos de laser não atingem a colheita, passando para o solo. Os pulsos restantes atingirão a colheita e refletirão de volta. A proporção de pulsos que atingem o solo e pulsos que atingem a colheita ajuda a determinar a espessura da colheita. Uma modalidade possível do sensor LIDAR 503 que está disponível comercialmente é um Hokuyo UTM-30LX-EW, embora qualquer sensor LIDAR apropriado ou tecnologia similar possa ser usada.

VIII. Radar

[00178] O sistema de radar usará duas bandas de radar distintas. A faixa de frequência do radar 504 de detecção de umidade será tal que é fortemente absorvida pela umidade (e, portanto, o material da colheita que possui um teor de água mensurável), e o radar 505 de detecção de umidade será fracamente absorvido pela água e assim será passar para o chão. A razão entre ou a distância entre a energia absorvida (do radar 504) e a energia refletida (do radar 506) será usada para ajudar a correlacionar a densidade da colheita.

[00179] Um exemplo de produto que pode ser usado para o radar 504 de detecção de umidade é o radar Delphi RSDS 77 GHz, embora possa ser usado qualquer tipo apropriado de radar capaz de ser absorvido pela umidade.

[00180] Um exemplo de produto que pode ser usado para o radar sem detecção de umidade 505 é um sistema de radar de 24 GHz da Delta Mobile, embora possa ser usado qualquer tipo apropriado de radar capaz de passar pela umidade.

[00181] A Figura 6A mostra uma vista superior de uma colheitadei- ra, mostrando como os componentes baseados em radar do sensor de observação da Figura 5 funcionariam para ajudar a prever a carga de colheita recebida. O sensor de previsão 506 emitirá duas frequências separadas de energia de radar, uma que é fortemente absorvida pela umidade 601 e a que passará através da colheita 602. As diferenças entre a banda de absorção de umidade 601 e a banda de não absorção de umidade 602 pode ser usado para ajudar a calcular a quantidade de matéria de colheita 610 que está presente na proximidade da colheitadeira 500 e que está prestes a entrar no cabeçalho da colhei- tadeira 523 a ser cortada e puxada para dentro da máquina. A seta 651 indica a direção de avanço da colheitadeira 500.

[00182] A Figura 6B mostra uma vista superior de uma colheitadei- ra, mostrando como o componente baseado em LIDAR do sensor de previsão da Figura 5 funcionaria para prever a carga de colheita recebida. O sensor de previsão 506 emitirá feixes de luz focada 603 que atingem a matéria da colheita 610 e são refletidos de volta ou perdem a matéria da colheita 610 e não são refletidos de volta, ou têm uma reflexão que é significativamente atrasada e ou reduzida ao saltar fora do chão em vez do material de colheita mais próximo. As diferenças entre a luz detectada refletindo de volta da matéria de colheita e a que não está sendo refletida de volta podem ser usadas para ajudar a calcular a quantidade de matéria de colheita 610 presente na proximidade da colheitadeira 500 e que está prestes a entrar no cabeçalho da co- lheitadeira 523 a ser corte e puxe para dentro da máquina. A seta 651 indica a direção de avanço da colheitadeira 500.

[00183] A Figura 6C mostra uma vista superior de uma colheitadeira usando uma modalidade alternativa do sensor de previsão da presente invenção que olha para o lado da colheitadeira, em vez de para a frente da colheitadeira. Nesta modalidade do sensor de massa de colheita 506, o sensor de massa de colheita 506 é focado no lado da colheita- deira 500 em vez de na frente da colheitadeira 500. Na Figura 6C, a energia de transmissão 670 deve representar todas as diferentes tecnologias de detecção que podem estar presentes no sensor de massa de colheita 506, incluindo, em algumas modalidades, as frequências de detecção de vídeo, energia de luz LIDAR e radar discutidas anteriormente nesta especificação ou algum subconjunto (ou potencialmente com tecnologias adicionais não discutidas aqui).

[00184] Ao focalizar o sensor lateral (funcionalmente equivalente ao sensor de previsão ou, mais genericamente, o sensor de massa da colheita e, portanto, mostrado usando o mesmo número de referência 506) no lado da colheitadeira 500 em vez de na frente da a colheitadei- ra 500, o sensor de observação 506 tem um ângulo aprimorado para detectar a massa da colheita, pois a energia de transmissão 670 pode ser projetada no material da colheita 610 em um ângulo mais íngreme e vertical, permitindo uma melhor detecção do material da colheita 610 em comparação com a tentativa olhar para a frente da colheitadeira 500.

[00185] Isso pode exigir que dois sensores de observação 506 sejam montados na colheitadeira 500, de modo que a massa possa ser detectada em ambos os lados da colheitadeira 500, dependendo da direção em que a colheitadeira 500 está viajando. Alternativamente, um sensor de previsão 506 poderia ser usado, mas de alguma forma movido de um lado da colheitadeira 500 para o outro, manualmente, antes da colheita da colheita ou automaticamente com um sistema de posicionamento. Alternativamente, o sensor de observação 506 pode ser colocado permanentemente em apenas um lado da colheitadeira 500, exigindo que o operador sempre se mova pelo campo, de modo que o sensor montado permanentemente 506 esteja sempre voltado para a passagem subsequente no campo.

[00186] Como o sensor de previsão 506 está olhando para o lado da colheitadeira 500 (ou seja, na massa da colheita 610 para um lado ou outro da colheitadeira 500), a primeira passagem pelo campo não terá dados de massa da colheita armazenados.

[00187] É importante observar que uma grande diferença no processamento de uma versão secundária do sensor 506 em relação à versão posterior é que a massa da colheita detectada em um determinado momento deve ser armazenada para uso posterior, juntamente com um local para aos quais os dados armazenados se aplicam. Ou seja, os dados coletados na primeira passagem (ou na passagem atual) precisarão conter algum tipo de local, para que os dados possam ser usados no ponto de viagem apropriado na passagem subsequente. Também é possível que a leitura da massa da colheita do sensor de observação possa ser salva e reutilizada pela máquina em um momento futuro, caso a colheita seja interrompida.

[00188] Outra observação importante sobre o sensor de desviar o olhar é que, como ele não está detectando uma área de colheita que entrará imediatamente na colheitadeira fazendo a detecção, as informações de massa da colheita podem ser transmitidas para outras máquinas que trabalham no mesmo campo. Avançando nas figuras da Figura 6J, esta figura ilustra o conceito. Nesse cenário de exemplo, três combinações separadas (rotuladas 500A, 500B e 500C para distingui-las na figura, mas idênticas em função da função de combinar 500 em outros desenhos) estão colhendo em um campo juntas. Esse é um cenário comum para empresas de colheita contratada que viajam de campo em campo e colhem campos como um serviço pago aos agricultores. Embora a Figura 6J mostre as combinações que viajam no campo na mesma direção, levemente desconcertadas, outras relações no posicionamento e na direção da viagem são possíveis sem se desviar da intenção da invenção.

[00189] À medida que a colheitadeira 500A percorre pelo campo, a usina de colheita 610 usa seu sensor de observação 506 para detectar as usinas 610 na próxima faixa a partir de sua posição atual. Esta informação é então transmitida através de um link de comunicação sem fio 688 para combinar 500B, para que a combinação 500B possa ver a massa na qual entrará. Combine 500B faz o mesmo para combinar 500C.

[00190] Deve ser observado que a informação da massa da colheita pode ser transmitida a todas as máquinas de colheita no campo, e não necessariamente a uma máquina específica. Se uma das máquinas for retirada de serviço, todas as máquinas terão os mesmos dados de massa de colheita, que também contêm dados de localização. Qualquer máquina que combine com a "área detectada" primeiro utilizará os dados de massa da colheita assim recebidos para configurar a combinação de acordo ou para reportar ao operador suas informações.

[00191] As Figuras 6D a 6J ilustram uma modalidade alternativa da porção LIDAR do sensor de massa de colheita 506. A Figura 6D ilustra como uma linha horizontal de luz 621D emitida por um dispositivo a laser 620 parece ser reta quando exibida em uma superfície plana da parede. A forma da parede assumida na Figura 6D é mostrada em uma vista superior 621A (mostrando o perfil da parede) e em uma vista frontal 621B (mostrando como a linha horizontal de luz será vista quando vista de frente em uma parede plana. 621C, quando visto de frente, é um perfil de linha horizontal reta.

[00192] A Figura 6E ilustra como uma linha horizontal de luz 622D emitida por um dispositivo a laser 620 parece estar "quebrada" ou exibida em "degraus da escada" quando exibida em uma superfície irregular da parede. A forma da parede assumida na Figura 6E é mostrada em uma vista superior 622A (mostrando o perfil da parede, que tem espessura ou profundidade variável, dependendo de qual parte da parede você está olhando) e uma vista frontal 622B (mostrando como a linha horizontal A linha de luz percebida 622C, quando vista de frente, é uma linha que consiste em uma série de etapas, onde partes da linha exibida 622D atingem uma seção da parede mais próxima. ao laser 620 versus como as etapas são exibidas quando a linha 622D é exibida em seções da parede mais afastadas.

[00193] Esse conceito pode ser melhor entendido observando as Figuras 6F e 6G. A Figura 6F mostra a vista lateral 623 da seção de parede plana da Figura 6D. Nesta visão, torna-se aparente que o laser 620 deve brilhar na parede a partir de um ângulo que não é perpendicular à parede e que o resultado deve ser visto a partir de um ângulo que é mais ou menos perpendicular à parede. Um dispositivo de imagem 625, como uma câmera, é colocado em um ângulo que é substancialmente perpendicular à parede. Uma linha aparecerá na parede 623 em um ponto 626 onde o feixe de luz 675 atinge a parede.

[00194] A Figura 6G mostra a vista lateral 624 da seção de parede irregular da Figura 6E. Quando uma parede irregular 624 é usada, o feixe de luz emitido 675 atingirá a seção de parede 624 mais cedo para seções da parede 627 que estão mais próximas do laser 620 e, posteriormente, para seções da parede 628 que estão mais afastadas do laser 620. Quando um dispositivo de imagem 625, como uma câmera, colocado em um ângulo substancialmente perpendicular à parede, visualiza a linha, os segmentos da linha aparecerão mais altos quando exibidos em seções da parede mais próximas 627 e outros segmentos mais distantes o verso 628 exibirá a linha em uma posição que é relativamente menor.

[00195] A Figura 6H mostra como o conceito de "luz estruturada" para detectar a superfície irregular de uma parede (como ilustrado nas Figuras 6D a 6G) pode ser estendido para detectar a massa da colhei- ta em uma situação agrícola. Se o laser 620 for montado mais alto na colheitadeira 500 e projetar uma linha horizontal na "parede" frontal do material de colheita 610 que está se aproximando, a linha percebida quando vista de um dispositivo de imagem 625 montado em uma posição tal que ele percebe a linha de um ângulo aproximadamente perpendicular à direção de deslocamento da colheitadeira 500 parecerá distorcido, com algumas seções da linha percebida sendo mais altas que outras.

[00196] Observando a Figura 6I, vemos um exemplo de uma linha percebida 635 que pode aparecer em uma imagem de um dispositivo de imagem 625 percebendo a linha como descrito acima. A linha parecerá mais alta nos pontos em que a linha horizontal é exibida no material de colheita 610 que está mais próximo do laser 620 e menor nos pontos em que a linha é exibida no material de colheita 610 que está mais distante do laser 620.

[00197] Por exemplo, o local 635B parece ser o ponto mais baixo da linha percebida 635, indicando que esse ponto corresponde ao ponto no material de colheita 610 mais distante do laser 620. Da mesma forma, o local 635A parece ser o ponto mais alto da linha percebida 635, indicando que esse ponto corresponde ao ponto no material de colheita 610 que é o mais próximo do laser 620. Uma quebra ou folga 635C na linha percebida 635 provavelmente indica uma área onde não havia material de colheita 610, ou onde o material de colheita 610 estava muito longe da colheitadeira para ser detectado, uma vez que não haveria superfície na qual a linha percebida 635 pudesse ser exibida.

[00198] A forma da linha percebida 635 pode, assim, ser usada para coletar dados sobre a forma da parede frontal da massa do material de colheita 610 conforme uma colheitadeira 500 se move através de um campo, e essas informações de forma podem ser usadas para criar um modelo tridimensional da massa da colheita antes de ser puxa- da para a própria colheitadeira 500.

IX. Interface de Usuário do Dispositivo Móvel

[00199] As Figuras 7A-7C mostram aspectos de uma modalidade de uma interface de usuário de aplicativo para a presente invenção, como exibida em um dispositivo de computação móvel. Em pelo menos uma modalidade, o sistema de automação combinada da presente invenção tem a capacidade de se comunicar sem fio com dispositivos externos, o que pode incluir dispositivos móveis, como smartphones, tablets (como o iPad da Apple), laptops, outros veículos, e qualquer outro dispositivo móvel apropriado. Em pelo menos uma modalidade, o sistema de automação combinada da presente invenção utiliza um dispositivo móvel como uma tela e interface de usuário.

[00200] Voltando à Figura 7A, vemos uma modalidade de uma interface de usuário de aplicativo para a presente invenção, como exibida em um dispositivo de computação móvel 700. O dispositivo móvel 700 tem uma tela de exibição 702 que pode ser usada como uma tela do sistema, mostrando o status do sistema e os resultados coletados ou calculados a partir dos sensores do sistema descritos anteriormente nesta especificação. Nesta página de exemplo na Figura 7A, uma representação gráfica 706 da colheitadeira é exibida e valores importantes, como as leituras do sensor 704, são exibidos sobrepostos ou pro- ximais à representação gráfica 706. Como o monitor 702 é um monitor de computador, as leituras reais e os tipos de gráficos exibidos são praticamente ilimitados, mas, como mostrado na Figura 7A, os valores típicos do sensor 704 podem incluir a porcentagem de grãos danificados (rachados), a porcentagem de MOG, o teor de umidade de o grão, o rendimento do grão, a rotação combinada e as RPMs do motor, as configurações do sapato de limpeza e outros subsistemas combinados e as informações de produtividade (como acres por hora). O monitor 702 pode ser usado para enviar mensagens do sistema ao operador. Essas mensagens podem incluir diretivas, como uma recomendação para aumentar ou diminuir a velocidade, dependendo das condições detectadas da colheita.

[00201] A Figura 7B mostra outra modalidade de uma página de interface de usuário de aplicativo para a presente invenção, como exibida em um dispositivo de computação móvel 700. Nesta página de exemplo, uma janela "pop-up" 708 é exibida na tela de exibição 702. Esta janela pop-up 708 pode incluir informações detalhadas sobre um subsistema de combinação ou permitir acesso a um controle de usuário. No exemplo mostrado na Figura 7B, a janela pop-up 708 mostra um controle de sistema 714 que permite ao operador selecionar o melhor modo de operação para a colheitadeira. O controle do círculo mostrado no controle do sistema 714 pode ser movido sobre a forma triangular pelo operador para comandar que o sistema se concentre mais em determinados parâmetros de colheita do que em outros. Depois que o ponto de ajuste apropriado é selecionado, o operador pode confirmar que, pressionando a tecla "set" 710. Depois que os atributos desejados são selecionados, os algoritmos que controlam o ajuste automático da combinação usarão essas informações para determinar como definir os parâmetros do sistema da colheitadeira.

[00202] A Figura 7C mostra ainda outra modalidade de uma página de interface de usuário de aplicativo para a presente invenção, como exibida em um dispositivo de computação móvel 700. Neste exemplo, uma subjanela 712 mostrando as imagens de grãos rachados é exibida na janela principal 702.

[00203] Todas as páginas de exemplo mostradas nas Figuras 7A a 7C são apenas exemplos e não pretendem limitar de forma alguma.

X. Sistema de controle e Algoritmos

[00204] A Figura 8 mostra uma série de ajustes de combinação que podem ser feitos pela presente invenção, bem como as entradas do sistema que são usadas para determinar quais ajustes devem ser feitos. Focando primeiro na coluna mais à direita da figura, vemos uma lista de ajustes da colheitadeira 950 que podem ser feitos e que afetam a qualidade e/ou quantidade do grão colhido com sucesso.

[00205] Os ajustes da colheitadeira 950 são os parâmetros do sistema que podem ser alterados para tentar encontrar a eficiência operacional ideal de uma colheitadeira, e compreendem a velocidade do solo 822, configuração côncava 824, velocidade do rotor 826, velocidade do ventilador 828, abertura do tampão 830 e peneira abertura 832.

[00206] Cada um desses ajustes 950 pode afetar a eficiência operacional da colheitadeira: • Se a velocidade do solo 822 for muito rápida, é possível que o material da planta que está sendo puxado para a colheitadeira sobrecarregue a máquina e cause um congestionamento; Se a velocidade do solo 822 for muito lenta, a máquina poderá estar subutilizada. • Se o espaçamento côncavo 824 estiver muito próximo, o movimento contra o rotor pode causar danos ao grão; se o espaçamento côncavo 824 estiver muito longe, o grão poderá não ser completamente debulhado. • Se a velocidade do rotor 826 for muito rápida, o material da planta poderá atar e sobrecarregar o rotor; se a velocidade do rotor 826 for muito lenta, pode não ocorrer uma debulha adequada. • Se a velocidade do ventilador 828 for muito rápida, o fluxo de ar gerado poderá soprar grãos limpos pelas costas, juntamente com a palha mais leve e o MOG; se a velocidade do ventilador 828 for muito lenta, o ar poderá não ser forte o suficiente para levantar MOG suficientemente do grão limpo. • Se a abertura do buffer 830 estiver muito aberta, pedaços de MOG poderão cair junto com o grão limpo; se a abertura do tampão 830 estiver muito fechada, o grão limpo pode não passar. • Se a abertura da peneira 832 estiver muito aberta, pedaços de MOG poderão cair junto com o grão limpo; se a abertura da peneira 832 estiver muito fechada, o grão limpo pode não passar.

[00207] As declarações se então fornecidas nos marcadores imediatamente anteriores a este parágrafo são fornecidas como exemplos de comportamento que podem ser vistos em algumas modalidades da presente invenção e não devem ser limitativas. Outras relações entre as entradas do sistema 900 e os ajustes de combinação 950 podem existir em outras modalidades da presente invenção. Também pode haver outras entradas de sistema 900, ou algumas dessas entradas de sistema 900 aqui apresentadas podem ser removidas ou alteradas em outras modalidades da presente invenção. O mesmo se aplica aos ajustes de combinação 950. O sistema de combinação representado nesses exemplos é uma modalidade possível, e modalidades alternativas dessa arquitetura podem existir sem se desviar da presente invenção.

[00208] O sistema de controle da colheitadeira deve ser capaz de determinar quando cada um desses ajustes da colheitadeira 950 é configurado incorretamente sem intervenção humana para que a automação da colheitadeira seja realizada. Para fazer isso, o sistema de controle da colheitadeira examinará várias combinações das entradas do sistema 900 para determinar quais ajustes da colheitadeira 950 estão configurados incorretamente. As setas são desenhadas de cada entrada do sistema 900 para cada um dos ajustes de combinação 950 aos quais eles correspondem.

[00209] Por exemplo, as seguintes entradas do sistema 900 são usadas, individualmente ou em combinação, para determinar se a velocidade do solo 822 é muito alta ou muito baixa: • Sensor antecipado 800 • Carga do compartimento do alimentador 802 • Carga do rotor 804 • Carga do motor 806 • Distribuição de material do processador 808 • Perda de grãos 810 • Distribuição de material de reserva 812 • Grãos limpos/MOG% 814 • % de grãos rachados • Rejeitos de retorno 818 • Umidade de colheita 820

[00210] Os valores obtidos dessas 5 entradas do sistema 900 ajudam o sistema de automação da colheitadeira a determinar se a velocidade do solo 822 precisa ser ajustada. Se o sensor de previsão 800 mostrar que uma grande massa de colheita está prestes a entrar na máquina, o sistema de automação da colheitadeira pode recomendar que a velocidade do solo 822 seja reduzida para que a colheitadeira possa lidar com o aumento da carga. Todas as entradas do sistema 900 que são usadas no cálculo da configuração de velocidade do solo apropriada 822 são baseadas em carga. Ou seja, todos fornecem informações sobre a carga que a máquina está gerenciando no momento ou está prestes a fazer. Se houver muita massa ou carga no siste-ma, a velocidade do solo 822 precisará ser reduzida.

[00211] Os outros ajustes de colheitadeira 950 são determinados de maneira semelhante.

[00212] A Figura 9 mostra uma modalidade de uma arquitetura de sistema de controle para a presente invenção. O sistema de controle consiste em três camadas. Na camada superior 910, as entradas do sistema 900 são filtradas com um filtro passa-baixo rápido. As saídas de controle são avaliadas uma vez por segundo e controlam os ajustes combinados 950 da velocidade do solo 822 e da velocidade do venti- lador 828. Essas saídas são enviadas para o sistema de automação da colheitadeira 940, que usa as informações das saídas para alterar os ajustes combinados apropriados 950.

[00213] A próxima camada 920 usará um filtro passa-baixo mais lento nas entradas do sistema 900. As saídas de controle são avaliadas uma vez por minuto e controlam a velocidade do rotor 826, a abertura do buffer 830 e a abertura da peneira 832.

[00214] A última camada 930 usará um filtro passa-baixo muito lento nas entradas do sistema 900. As saídas de controle são avaliadas uma vez a cada 15 minutos e controlam o espaçamento côncavo 824.

[00215] As Figuras 10A a 10N são uma série de fluxogramas que capturam a lógica que pode ser usada pela presente invenção para determinar quais ajustes da colheitadeira fazer. É importante observar que as Figuras 10A a 10N são fornecidas como exemplos de lógica que pode ser usada em uma ou mais modalidades da presente invenção, mas não pretender ser limitativas de qualquer forma. Outras disposições de lógica podem existir e podem ser usadas em outras modalidades sem desviar do conceito inventivo da presente invenção.

[00216] A Figura 10A mostra quatro condições que podem ser usadas individualmente ou em combinação para determinar se a velocidade do solo for muito rápida. Essas condições são a distribuição de material sendo em direção à parte traseira da colheitadeira, alta energia e alta utilização de combustível, alto torque do rotor, e alta carga do ali- mentador.

[00217] A Figura 10B mostra quatro condições que podem ser usadas individualmente ou em combinação para determinar se a velocidade do solo está muito lenta. Essas condições são a distribuição de material sendo direcionada à frente da colheitadeira, baixa energia e baixa utilização de combustível, baixo torque do rotor, e baixa carga do alimentador.

[00218] A Figura 10C mostra seis condições que podem ser usadas individualmente ou em combinação para determinar se o côncavo estiver muito fechado. Essas condições são a distribuição de material sendo direcionada à frente da colheitadeira, uma alta quantidade de grão rachado ou danificado, um baixo teor de umidade na colheita (colheita seca), alta energia e alta utilização de combustível, alto torque do rotor, e um nível crescente de MOG no grão.

[00219] A Figura 10D mostra três condições que podem ser usadas individualmente ou em combinação para determinar se o côncavo estiver muito aberto. Essas condições são uma leve carga de colheitadei- ra, um alto teor de umidade na colheita (colheita úmida), e distribuição de material sendo deslocada muito para trás.

[00220] A Figura 10E mostra uma condição que pode ser usada para determinar se a velocidade do rotor deve ser reduzida, e essa condição é um baixo teor de umidade na colheita.

[00221] A Figura 10F mostra uma condição que pode ser usada para determinar se a velocidade do rotor deve ser aumentada, e essa condição é um alto teor de umidade na colheita.

[00222] A Figura 10G mostra uma condição que pode ser usada para determinar se a velocidade do rotor deve ser reduzida, e essa condição é uma alta porcentagem de grão rachado ou danificado.

[00223] A Figura 10H mostra duas condições que podem ser usadas para determinar se a velocidade do rotor deve ser aumentada, e essas condições são distribuição de material deslocada para trás e uma alta perda do processador.

[00224] A Figura 10I mostra duas condições que podem ser usadas para determinar se a velocidade do ventilador deve ser aumentada, e essas condições são uma alta porcentagem de MOG visto no buffet e uma alta quantidade de retornos.

[00225] A Figura 10J mostra duas condições que podem ser usadas para determinar se a velocidade do ventilador deve ser reduzida, e essas condições são uma alta perda visto no buffer e a distribuição de buffer é deslocada para trás.

[00226] A Figura 10K mostra três condições que podem ser usadas para determinar se a abertura de buffer deve ser fechada, e essas condições são uma alta porcentagem de MOG visto na tremonha, uma alta quantidade de retornos, e uma alta porcentagem de MOG visto no buffer.

[00227] A Figura 10L mostra uma condição que pode ser usada para determinar se a abertura de buffer deve ser aberta e essa condição é uma alta perda de descamação.

[00228] A Figura 10M mostra uma condição que pode ser usada para determinar se a abertura da peneira deve ser fechada e essa condição é uma alta quantidade de MOG conforme visto na tremonha.

[00229] A Figura 10N mostra uma condição que pode ser usada para determinar se a abertura da peneira deve ser aberta e essa condição é uma alta quantidade de retornos.

XI. Funções de Membros

[00230] Em uma modalidade, o principal sistema de controle de automação de combinações é um sistema de inferência difusa com base nos diagramas de causa/efeito mostrados nas Figuras 10A a 10N. As entradas do sistema 900 são mapeadas para funções de associação difusa, como mostrado na Tabela 1 abaixo. Em seguida, as saídas são mapeadas para funções de associação difusa, como mostrado na Tabela 2. Finalmente, várias regras de automação combinada são criadas para determinar o comportamento do sistema de automação combinada, conforme mostrado na Tabela 3. Tabela 1: Mapeamento das entradas do sistema Tabela 2: Mapeamento das saídas do sistema (os ajustes da colheita- deira) Tabela 3: Regras do Sistema de Automação da Colheitadeira 1. Se (LookAhead está alto) ou (FeederTorque está alto) ou (RotorTorque está alto) ou (ProcessorMADS retorna) ou (ProcessorLoss está alto) então (GroundSpeed está alto) (0.5) 2. Se (LookAhead está baixo) ou (FeederTorque está baixo) ou (RotorTorque está baixo) ou (ProcessorLoss está baixo) então (GroundSpeed está lento) (0.5) 3. Se (EngineLoad está alto) então (GroundSpeed está alto) (1) 4. Se (EngineLoad está baixo) então (GroundSpeed está lento) (1) 5. Se (CrackedGrão está alto) então (RotorSpeed is muito rápido) (1) 6. Se (ProcessorMADS retorna) ou (ProcessorLoss está alto) então (RotorSpeed está muito lento) (1) 7. Se (Moisture está seco) então (RotorSpeed está muito rápido) (0.5) 8. Se (Moisture é úmido) então (RotorSpeed está muito lento) (0.5) 9. Se (RotorTorque está alto) ou (EngineLoad está alto) ou (ProcessorLoss está alto) ou (ChafferPerda está alto) ou (ChafferMOG é ideal) ou (CrackedGrain está alto) então (Concave está muito fechado) (1) 10. Se (RotorTorque está baixo) ou (EngineLoad está baixo) então (Concave está muito aberto) (1) 11. Se (BlowingPerda está baixo) ou (ChafferMADS retorna) ou (ChafferMOG é ideal) ou (Tailings está alto) então (FanSpeed está muito lento) (1) 12. Se (BlowingPerda está alto) então (FanSpeed está muito rápido) (1) 13. Se (ChafferPerda está alto) então (ChafferSpacing está muito fechado) (1) 14. Se (ChafferPerda está baixo) ou (ChafferMOG é ideal) ou (TremonhaMOG é ideal) ou (Tailings está alto) então (ChafferSpacing é muito aberto) (1) 15. Se (TremonhaMOG está alto) então (SieveSpacing está muito aberto) (1) 16. Se (Tailings está alto) então (SieveSpacing está muito fechado) (1)

XII. Sensor de qualidade de grão 1002 de Modalidade Alternativa

[00231] Um sensor de qualidade de grão exemplar 1002 compreendendo uma modalidade modificada ou alternativa da presente invenção é mostrado nas Figuras 11-13. O sensor de qualidade de grão 1002 acomoda a identificação eficiente da composição de uma amostra de colheita colhida 200. Esta modalidade de um sensor de qualidade de grão 1002 é configurada para transformar dados brutos de imagem em vermelho, verde, azul (RGB) na tonalidade tridimensional, sa-turação, e espaço de cores leveza (HSL) e para identificar a composição de grãos limpos, grãos quebrados e MOG dentro da amostra de colheita colhida 200 sem exigir valores de referência pré-gravados. Alternativamente, o sensor de qualidade de grão 1002 da presente invenção pode ser configurado para identificar diferentes componentes e/ou fatores de uma amostra de colheita 200. Essa análise de uma amostra de grão 200 pode ser retransmitida para um sistema de controle para ajustar automaticamente componentes e configurações internas de uma colheitadeira 500 para otimizar o rendimento da colheita.

[00232] Esta modalidade de um sensor de qualidade de grão 1002 pode ser implementada com a mesma estrutura física que o sensor de qualidade de grão 222 acima, mostrado nas Figuras 2B-4B. Isso inclui uma visão da amostra de grãos colhidos 200; um invólucro externo 214; uma lente 204; uma ou mais fontes de iluminação 211; e um foto- detector incluindo um filtro de luz colorido 260, uma matriz de fotopon- to 209 e uma unidade de processamento eletrônico 212. Em uma modalidade preferencial, o sensor de qualidade de grão 1002 é configurado para visualizar grãos limpos dentro de uma ceifeira-debulhadora 500 e para ser posicionado próximo ao ponto de entrada de um tanque de grãos limpo 110, da mesma maneira que o sensor de qualidade de grão 222 é exibido na Figura 4B. Esse posicionamento acomoda a visualização e análise da qualidade de uma amostra de grão colhida 200 depois de ter sido processada através da colheitadeira 500 e quando ela entra no tanque de grão limpo 110. Essa colocação do sensor de qualidade de grão 1002 também permite a colocação de outros tipos de sensores, incluindo, entre outros, sensores de rendimento de grãos e sensores de umidade, muito próximos do sensor de qualidade de grão 1002. No entanto, alternativamente, o sensor de qualidade de grão 1002 pode ser posicionado em outro lugar dentro da ceifeira- debulhadora 500, conforme desejado. Por exemplo, uma modalidade do sensor de qualidade de grão 1002 é configurada para colocação dentro de uma câmara de visualização 409 embutida na lateral de um elevador de grãos limpo 400, como o sensor de qualidade de grão 222 é mostrado na Figura 4A.

[00233] O fotodetector nesta modalidade do sensor de qualidade de grão 1002 é configurado para determinar os comprimentos de onda da luz refletida e/ou fluorescente do material de colheita 200 sendo visualizado. A unidade de processamento do fotodetector 212 está configurada para fornecer energia para o fotodetector e as fontes de luz 211, para controlar entradas e saídas do sensor de qualidade de grão 1002 e para executar funções de processamento de imagem e análise estatística de qualidade de grão 1004. A imagem funções de processa- mento e análise estatística 1004 incluem a comparação dos comprimentos de onda da luz refletida e/ou fluorescente de cada material dentro da amostra de colheita 200 com os comprimentos de onda da luz refletida e/ou fluorescente de outros materiais dentro da amostra 200. Além disso, após algumas análises estatísticas, a unidade de processamento 212 está configurada para determinar as proporções de grão limpo, grão danificado e MOG dentro da amostra 200.

[00234] Uma lente 204 ou uma fibra óptica está configurada para colocação entre o material 200 a ser visualizado e o fotodetector nesta modalidade. Isso limita a extensão espacial do material 200 em vista do fotodetector, permitindo que a luz refletida ou fluorescente em resposta à luz da(s) fonte(s) de iluminação 211 atinja o fotodetector de apenas um objeto na amostra de colheita 200 de uma vez. No entanto, modalidades alternativas do sensor de qualidade de grão não incluem uma lente de fibra óptica. Em uma modalidade preferida, uma lente 204 é configurada para direcionar luz refletida e/ou fluorescente do material de colheita 200 para uma matriz bidimensional de detector de fotoponto 209, permitindo comparar valores de refletância e/ou fluorescência de diferentes áreas do material 200 de maneira estatística dentro de um instante de tempo.

[00235] Além disso, o fotodetector inclui um sensor de imagem colorido 260 configurado para fornecer especificidade do comprimento de onda da luz refletida e/ou fluorescida pelo material de colheita 200, adicionando dimensões à refletância e/ou fluorescência sendo comparada. Além disso, as fontes de luz 211 são capazes de produzir bandas estreitas de comprimento de onda, as quais, juntamente com o fotodetector, fornecem especificidade fina de comprimento de onda em pontos discretos no espectro de luz. O uso de comprimentos de onda específicos pode fornecer o maior contraste entre diferentes componentes dentro do material de colheita 200, o que pode melhorar a pre- cisão das funções de processamento de imagem e análise estatística 1004.

[00236] Em uma modalidade exemplar do sensor de qualidade de grão 1002, a fonte de luz 211 compreende LEDs configurados para iluminar o material 200 com três comprimentos de onda diferentes de luz. Como alternativa, diferentes tipos de fontes de luz podem ser usados em vez de LEDs. Além disso, o número de fontes de luz 211 e os comprimentos de onda específicos utilizados pode variar em diferentes modalidades. Nesta modalidade, a lente 204 coleta luz refletida e/ou luz fluorescente do material 200 e forma dados de imagem em um sensor de imagem colorido 260. Os particulares espectros de emissão de LED são escolhidos para corresponder a comprimentos de onda com contraste máximo de cor. Em uma modalidade preferida, os três comprimentos de onda emitidos são verde limão, vermelho escuro e ultravioleta (UV), no entanto, diferentes variações de luz verde, luz vermelha, luz ultravioleta e/ou outros comprimentos de onda da luz podem ser utilizados alternativamente. A luz vermelha é escolhida porque se registra fortemente em fotopontos vermelhos em uma matriz RGB, com registro mínimo em fotopontos verdes. Da mesma forma, a luz verde registra-se fortemente em fotopontos verdes, com registro mínimo em fotopontos vermelhos. A luz UV é escolhida para destacar especificamente os grãos quebrados ou danificados no material 200. As diferenças na fluorescência fornecem o máximo contraste entre o interior reflexivo e amiláceo do grão e os invólucros externos ou farelo. O sensor de qualidade de grão 1002 da presente modalidade é configurado para captar diferenças na fluorescência e refletância, sem discriminar especificamente entre os dois fenômenos.

[00237] Em uma modalidade exemplar do sensor de qualidade de grão 1002, a fonte de luz 211 compreende LEDs configurados para iluminar o material 200 com três comprimentos de onda diferentes de luz. Como alternativa, diferentes tipos de fontes de luz podem ser usados em vez de LEDs. Além disso, o número de fontes de luz 211 e os comprimentos de onda específicos utilizados pode variar em diferentes modalidades. Nesta modalidade, a lente 204 coleta luz refletida e/ou luz fluorescente do material 200 e forma dados de imagem em um sensor de imagem colorido 260. Os particulares espectros de emissão de LED são escolhidos para corresponder a comprimentos de onda com contraste máximo de cor. Em uma modalidade preferida, os três comprimentos de onda emitidos são verde limão, vermelho escuro e ultravioleta (UV), no entanto, diferentes variações de luz verde, luz vermelha, luz ultravioleta e/ou outros comprimentos de onda da luz podem ser utilizados alternativamente. A luz vermelha é escolhida porque se registra fortemente em fotopontos vermelhos em uma matriz RGB, com registro mínimo em fotopontos verdes. Da mesma forma, a luz verde registra-se fortemente em fotopontos verdes, com registro mínimo em fotopontos vermelhos. A luz UV é escolhida para destacar especificamente os grãos quebrados ou danificados no material 200. As diferenças na fluorescência fornecem o máximo contraste entre o interior reflexivo e amiláceo do grão e os invólucros externos ou farelo. O sensor de qualidade de grão 1002 da presente modalidade é configurado para captar diferenças na fluorescência e refletância, sem discriminar especificamente entre os dois fenômenos.

[00238] O sensor de qualidade de grão 1002 está configurado para registrar valores de refletância e/ou fluorescência dos canais de imagem colorida R, G e B do material de colheita 200 para identificar pixels de luz refletidos e/ou fluorescentes pertencentes a grãos limpos, grãos quebrados e MOG.

[00239] Os valores relativos de cor e brilho dos pixels refletidos e/ou fluorescentes são analisados para determinar os valores de distribuição de granulação limpa, e os pixels fora do intervalo de pixels de gra- nulação limpa são considerados MOG ou pixels de granulação quebrada. Esse processo de usar cores relativas em vez de cores absolutas para identificação e agrupamento permite a identificação de componentes sem exigir uma lista de referência de valores associados a diferentes componentes da amostra de colheita 200. O presente sensor de qualidade de grão 1002 está configurado para transformar os dados de imagem de o espaço de cores RGB ao espaço de cores matiz, saturação e luminosidade (HSL). O espaço HSL fornece uma representação tridimensional de pontos no modelo de cores RGB, e o espaço HSL é vantajoso porque remove a intensidade da luz ou o brilho das informações de cores. Matiz é a posição na roda de cores; saturação é definida como a coloração de uma cor em relação ao seu próprio brilho; e luminosidade é o brilho relativo ao brilho de um branco iluminado da mesma forma.

[00240] As funções de processamento de imagem e a análise estatística 1004 nesta modalidade do sensor de qualidade de grão 1002 são mostradas na Figura 11. A unidade de processamento 212 está configurada para receber dados de imagem brutos 1006 da matriz de fotoponto 209. Na etapa 1008, a unidade de processamento 212 é configurado para desvendar os dados de imagem brutos 1006 e dividir os pixels de distribuição em subcoletas ou subdistribuições 1010 correspondentes a diferentes subconjuntos dentro dos dados de imagem 1006. As subcoletas 1010 formadas são então transformadas do espaço de cores RGB na cor HSL espaço na etapa 1012, produzindo dados de imagem transformados 1014. Na etapa 1016, a unidade de processamento 212 é configurada para plotar distribuições de cada subcoleta 1010 dos dados de imagem transformados 1014 em cada dimensão de espaço de cor HSL, tornando histogramas de matiz, saturação e luminosidade 1018 para cada subcoleta 1010 dos dados de imagem transformada 1014. Na etapa 1020, a unidade de processa- mento 212 é configurada para classificar os histogramas 1018 da distribuição mais estreita à distribuição mais ampla em cada dimensão do espaço de cores HSL e para criar um histograma de referência 1022 para grãos limpos em cada dimensão.

[00241] Por natureza do sensor de qualidade de grão 1002 que está sendo configurado para visualizar o material de colheita 200 após ser processado pela colheitadeira 500, alguns dos subconjuntos de imagem 1010 incluirão apenas grão limpo 201. Os subconjuntos ou subco- letas 1010 com apenas grão limpo 201 terão as distribuições mais estreitas no espaço de cores. Portanto, as subdistribuições mais estreitas podem ser usadas para identificar a distribuição de grãos limpos. As Figuras 12A-12B mostram subcontas de dados de imagem 1010 da amostra de colheita 200 e histogramas 1018 plotando distribuições de pixels de matiz para cada subcoleta 1010. As subcoletas de imagens 1010 na Figura 12A incluem apenas grão limpo 201 e, portanto, os histogramas correspondentes 1018 têm distribuições estreitas de comprimento de onda de matiz. Em contraste, os subconjuntos de dados de imagem 1010 na Figura 12B incluem alguns subconjuntos 1010 com apenas grão limpo 201, bem como outras subcontas 1010 com grão limpo 201 mais MOG 203 e/ou grão danificado 202. Por conseguinte, o correspondente os histogramas plotados 1018 incluem uma gama de distribuições estreitas e mais amplas de pixels de matiz refletidos e/ou fluorescentes e mais variação nos comprimentos de onda específicos da luz refletida e/ou fluorescente.

[00242] Ao classificar os histogramas tridimensionais do espaço de cores 1018 da propagação mais estreita à mais ampla 1020, usando a soma vetorial do desvio padrão com o peso apropriado em cada dimensão, os histogramas de referência 1022 podem ser produzidos como parte do processamento de imagem e da análise estatística 1004 sem exigir a integração de valores de referência pré-gravados. Um número predeterminado dos histogramas 1018 com a propagação mais estreita (preferencialmente, aproximadamente 10%) é retirado da coleção ordenada para fazer um histograma de referência 1022 para grãos limpos em cada uma das dimensões de matiz, saturação e luminosidade.

[00243] Na etapa 1024, a unidade de processamento 212 está configurada para comparar cada histograma 1018 com o histograma de referência de grão limpo apropriado 1022, produzindo métricas 1026 para componentes indesejados dentro da colheita 200 colhida, ou seja, distribuições representando grãos e MOG danificados. Qualquer pixel fora da distribuição de referência de granulação limpa 1022 em cada dimensão HSL é identificado como um pixel que não é granular. Algum amolecimento dos limites de distribuição e/ou limiares pode opcionalmente ser aplicado para ajustar a sensibilidade e/ou eliminar pixels escuros e propensos a ruído da consideração. Os pixels de grãos quebrados ou danificados podem ser facilmente classificados a partir dos pixels do MOG, porque o interior amido dos grãos parece roxo, branco e/ou azul em comparação com o MOG em resposta à iluminação UV. O grão quebrado e o MOG podem ser distinguidos ainda mais se estiverem em lados diferentes da distribuição principal de um histograma 1018 em uma dimensão específica. Esta análise de subcoleta e identificação de pixel é realizada para o material de colheita 200 em cada uma das dimensões de matiz, saturação e luminosidade para melhorar ainda mais a categorização de pixels e identificar uma região no espaço tridimensional de HSL que pertence ao grão limpo. Esta informação pode ser usada para determinar a composição de diferentes componentes dentro da amostra de colheita 200, cujas métricas 1026 podem ser retransmitidas para o sistema de controle da colheitadeira para ajudar na otimização do rendimento da colheita da colheitadeira 500.

[00244] O sensor de qualidade de grão 1002 mencionado acima e o método de identificação de grão limpo, grão quebrado e MOG podem ser adaptados para uso em qualquer espaço de cor alternativo, como o espaço RGB, o espaço HSV (também conhecido como espaço HSB, onde "B" significa brilho) ou qualquer outro espaço de cor. Além disso, um usuário pode definir seu próprio espaço de cores, além dos conceitos tradicionais de matiz e cor, para uso com o sensor de qualidade de grão 1002 e o método. Além disso, o sensor de imagem do sensor de qualidade de grão 1002 pode ser configurado para fornecer informações espaciais para o material de colheita 200. Modalidades alternativas do sensor de qualidade de grão podem ser configuradas para exe-cutar funções de processamento de imagem e análise estatística de valores de refletância obtidos usando um único fotoponto, que podem ou não ser sensíveis à cor, em vez de usar uma matriz de fotoponto que captura dados de imagem da movimentação de grãos.

[00245] O sensor de qualidade de grão 1002 da presente invenção pode, opcionalmente, incluir ainda um componente de acionamento acústico. O componente de acionamento acústico é configurado para detectar padrões de ondas sonoras resultantes do material de colheita 200 sendo jogado das pás do elevador de grãos 403 na parte superior do elevador de grãos 400 na proximidade do sensor de qualidade de grão 1002. Essas informações de áudio são então usadas para iniciar a função de componentes do sensor de qualidade de grão 1002, que pode incluir a(s) fonte(s) de iluminação 211 e os dados de imagem capturando e processando 1004, no momento adequado para produzir dados ideais de imagem de amostra de colheita 1006. Esse componente de acionamento acústico inclui um microfone colocado em pro-ximidade à parte superior do elevador de grãos 400 e ao sensor de qualidade de grão 1002 e conectado à unidade de processamento 212. O microfone está configurado para detectar ondas sonoras nas proximidades, transformar as ondas sonoras detectadas em sinais elétricos e enviar o sinal elétrico em sinais como entrada para a unidade de processamento 212. O microfone pode ser um microfone do Sistema Micro-Elétrico-Mecânico (MEMS) ou qualquer outro tipo de microfone capaz de transformar ondas sonoras em sinais elétricos.

[00246] O material de colheita 200 é jogado de uma pá de elevador de grãos 403 na parte superior do elevador de grãos 400 para o tanque de grãos limpo 110 quando o transportador de elevador 404 faz com que a pá 403 faça uma curva acentuada para baixo. Nesta modalidade, o microfone é configurado para detectar ondas sonoras ou áudio, resultantes do material de colheita 200 atingindo a parte superior do elevador de grãos 400 e/ou do invólucro externo do sensor 1002 de qualidade de grãos 1002 depois que o material de colheita 200 é jogado de um grão pá de elevador 403 em direção ao tanque de grãos limpos 110. A unidade de processamento 212 nesta modalidade é ainda configurada para realizar processamento de ondas sonoras acústicas e análise estatística para determinar um padrão de material de colheita 200 atingindo o topo do elevador de grãos 400 e/ou grãos invólucro de sensor de qualidade 214 para ajudar na otimização da captura de dados de imagem.

[00247] A unidade de processamento 212 inclui um filtro de redução de amostragem de áudio configurado para reduzir a taxa de dados dos dados de áudio para acelerar o processamento e moldá-los em informações mais significativas e úteis. A filtragem de redução de amostragem usa o volume dos dados de áudio originais para criar uma forma de onda que mostra claramente a presença ou ausência de material próximo ao sensor de qualidade de grão 1002. Usando os dados de áudio de redução de amostra, a unidade de processamento 212 é configurada para determinar a frequência de chegada das pás para elevadores de grãos 403, uma vez que as pás 403 são projetadas para se- rem espaçadas uniformemente e para determinar a fase da frequência de chegada. A unidade de processamento 212 desta modalidade usa ainda a frequência de chegada e informações de fase para prever quando os próximos lançamentos de grãos ocorrerão e calcular um deslocamento de tempo para acionar a aplicação de componentes do sensor de qualidade de grão 1002 no momento mais oportuno para capturar dados de imagem ou fótons. Um circuito de retorno de dados de imagem fornece feedback para a unidade de processamento 212 em relação à qualidade dos dados de imagem 1006, e a unidade de processamento 212 ajusta o deslocamento do tempo de captura de imagem de acordo para otimizar o tempo de captura de imagem.

[00248] Em algumas modalidades de um sensor de qualidade de grão 1002 com um componente de acionamento acústico, o processamento de ondas sonoras e a análise estatística da unidade de processamento 212 podem incluir ainda detecção de borda de projeção de grãos, que utiliza um limiar de áudio para determinar quando os grãos são ouvidos e quando os grãos não são ouvidos. Além disso, o processamento da onda sonora e a análise estatística podem incluir o seguinte ponto constante, que usa informações de limiar de áudio para produzir e/ou ajustar registros de data e hora de referência para cada lançamento de grão e registrar o comprimento de cada lançamento de grão.

[00249] Um componente de disparo acústico e o processamento de ondas sonoras podem ser adaptados para prever o tempo de qualquer outro tipo de sistema de entrega periódica de material. Por exemplo, um componente de acionamento acústico pode ser posicionado perto de um eixo helicoidal dentro da ceifeira-debulhadora 500 para prever o tempo do material de colheita 200 sendo entregue a partir do eixo helicoidal. Em modalidades alternativas de um sensor de qualidade de grão 1002 com um componente de acionamento acústico, a unidade de processamento 212 pode ser configurada para acionar a captura de dados de imagem do sensor de qualidade de grão 1002 imediatamente quando ondas sonoras de grão são detectadas em vez de detectar um padrão e prever dados de imagem ideais tempos de captura. Para que tal modalidade de um componente de acionamento acústico funcione, o sinal acústico deve vir logo antes do tempo de captura de dados de imagem desejado, e o processador 212 e o sistema devem funcionar rápido o suficiente para responder em tempo hábil.

[00250] Em outras modalidades alternativas do sensor de qualidade de grão 1002, um sensor piezelétrico pode ser usado no lugar de um componente de acionamento acústico para detectar o impacto do material de colheita 200 na proximidade do sensor de qualidade de grão 1002 e para acionar a captura de dados de imagem. Tal modalidade de um sensor piezelétrico inclui uma almofada ou membrana piezelé- trica e é configurada para conexão à unidade de processamento 212. A almofada ou membrana piezelétrica é configurada para ser momentaneamente deformada ou comprimida após o impacto do material de colheita 200. O sensor piezelétrico é configurado para converter a deformação ou compressão em um sinal elétrico mensurável e enviar o sinal para a unidade de processamento 212, semelhante a um microfone transformando ondas sonoras em sinais elétricos e enviando esses sinais para a unidade de processamento 212. A unidade de processamento 212 é então configurada para usar os sinais elétricos para calcular os tempos ideais de captura de dados da imagem.

[00251] A unidade de processamento 212 do sensor de qualidade de grão 1002 pode opcionalmente ser ainda configurada para realizar funções adicionais de processamento de imagem e etapas de análise estatística para fornecer informações adicionais e/ou melhorar a precisão. A Figura 13 mostra um processo alternativo para funções de processamento de imagem e análise estatística 1054 do sensor de quali- dade de grão 1002. A unidade de processamento 212, nesta modalidade, está configurada para receber dados de imagem brutos 1056 da matriz de fotoponto 209. A unidade de processamento 212 pode ser configurado para filtrar mediana 1057 os dados brutos da foto 1056. A filtragem mediana 1057 pode melhorar a precisão do processamento de imagem e da análise estatística 1054, reduzindo a propagação dos valores de refletância e/ou fluorescência observados de um único objeto na amostra de colheita 200, reduzindo a sobreposição de histogramas para distinguir mais facilmente entre diferentes componentes.

[00252] Na etapa 1058, a unidade de processamento 212 está configurada para desvendar os dados de imagem 1056 e criar subconjuntos 1060 de pixels de distribuição correspondentes a diferentes subconjuntos dos dados de imagem 1056. Em seguida, na etapa 1062, os subconjuntos 1060 são transformados a partir do Espaço de cores RGB no espaço de cores HSL, formando dados de imagem transformados 1064. Em modalidades alternativas, a unidade de processamento 212 pode ser configurada para executar outros tipos de trans-formações de espaço de cores. Nesta modalidade, a unidade de pro-cessamento 212, na etapa 1066, é configurada para criar histogramas 1068 de distribuições de pixels para cada subcoleta 1060 em cada dimensão de espaço de cor HSL, formando histogramas de matiz, saturação e luminosidade 1068. Os histogramas 1068 são então classificados, na etapa 1070, da distribuição mais estreita à distribuição mais ampla em cada dimensão do espaço de cores HSL para criar histogramas de referência 1072 para grãos limpos. A distribuição mais estreita da subcoleta 1060 pode ser usada para identificar a distribuição de grãos limpos, acomodando o processamento de imagens e a análise estatística 1054 sem exigir valores de referência pré-gravados as-sociados a diferentes componentes da amostra de colheita 200. Para criar a referência de grãos limpos histogramas 1072, um número pre- determinado dos histogramas 1068 com as distribuições mais estreitas (aproximadamente 10% em uma modalidade preferida) é selecionado da coleção ordenada para formar um histograma de referência 1072 para grãos limpos em cada uma das dimensões de matiz, saturação e luminosidade.

[00253] Na etapa 1074, a unidade de processamento 212 é configurada para comparar os histogramas de subcoleta 1068 com os histogramas de referência de grãos limpos correspondentes 1072 para produzir métricas para componentes indesejados na colheita 200 e para determinar as regiões 1076 no espaço de cores HSL que não indicar grão limpo. Os dados brutos da imagem 1056; os dados de imagem de espaço de cor HSL transformados 1064; e/ou as regiões determinadas no espaço de cores indicando componentes indesejados 1076 podem ser usadas para calcular máscaras visuais para os dados de pixel refletidos e/ou fluorescentes na etapa 1078 para fornecer processamento de imagem mais preciso e análise estatística 1054. Por exemplo, a refletância e/ou valores de distribuição de fluorescência de grãos limpos podem ser usados para mascarar a imagem original para identifi-car distribuições de MOG e/ou grãos rachados.

[00254] Na etapa 1080, a unidade de processamento 212 está configurada para executar transformações morfológicas matemáticas (MM) para melhorar ainda mais a precisão do processamento e análise de imagem 1054, utilizando as informações espaciais contidas nos dados de imagem. Tais transformações morfológicas podem incluir, entre outras, erosão, dilatação, esqueletização, filtragem e/ou segregação. Essas transformações morfológicas usam as informações espaciais para permitir a identificação de objetos inteiros na amostra de colheita 200, mesmo que alguns dos valores de pixel refletidos e/ou fluorescentes caiam na distribuição de grãos limpos. Além disso, pixels isolados e aleatórios com valores fora da distribuição principal de grãos podem ser removidos de consideração. Na etapa 1082, a unidade de processamento 212 é configurada para somar as áreas identificadas ou calcular o número de objetos identificados na amostra de colheita 200 para produzir métricas 1084 para os componentes dentro da amostra de colheita 200. Essas métricas de composição 1084 podem então ser retransmitidas para o combine o sistema de controle da co- lheitadeira para ajudar na otimização do rendimento da colheita da co- lheitadeira 500.

XIII. Sistema 1102 e Método de Detecção de Grão da Modalidade Alternativa

[00255] As Figuras 14-17 mostram outra modalidade modificada ou alternativa da invenção, compreendendo um sistema e método de detecção de grão 1102. O sistema 1102 inclui um dispositivo lógico 1104 conectado e controlando a operação de uma peça de equipamento 1106 manipulando grãos 1108. Sem limitação, o equipamento 1106 pode compreender, por exemplo, uma colheitadeira ou um elevador de grãos. O dispositivo lógico 1104 recebe entradas de um subsistema de sensores 1110 incluindo um sensor de partículas 1112. Também sem limitação, o sensor de partículas 1112 pode compreender um microfone para detecção acústica ou um acelerômetro para detecção de movimento e impacto. O dispositivo lógico 1104 pode ser programado para aplicar um algoritmo adaptável que controla a operação do equipamento 1106 em resposta a sinais acústicos e de detecção de movi-mento do sensor de partículas 1112. O sensor de partículas 1112 é de preferência montado em uma placa de circuito impresso (PCB) 1114, que é conectado e fornece entrada para o dispositivo lógico 1104.

[00256] O dispositivo lógico 1104 pode compreender, por exemplo, um microprocessador programável 1116 conectado a uma interface gráfica de usuário (GUI) e um monitor (por exemplo, um monitor) 1118 com a mídia 1120 (por exemplo, memória interna ou externa). Alterna- tivamente, um circuito integrado específico da aplicação (ASIC) ou um arranjo de portas programável em campo (FPGA) pode ser utilizado no lugar de um microprocessador programável. Além disso, vários outros circuitos e dispositivos analógicos e/ou digitais podem ser utilizados na implementação da presente invenção. Por exemplo, o dispositivo lógico pode compreender um computador binário ou quântico. O dispositivo lógico 1104 pode ser dedicado especificamente ao sistema de detecção de grãos 1102 ou pode controlar a parte do equipamento 1106. Por exemplo, um computador programável em uma colheitadeira pode controlar suas operações através de uma rede de sensores de operação de equipamento 1122. Além disso, o o dispositivo lógico 1104 pode conectar-se a um subsistema de sensor de posicionamen- to/navegação 1124 com recursos do sistema global de navegação por satélite (GNSS) para guiar o equipamento 1106 e controlar sua operação com base em entradas de posicionamento e navegação.

[00257] O subsistema de sensor 1110 também pode incluir um sensor óptico 1111, como os sensores descritos acima, para monitorar e detectar a qualidade, condição e outras características do grão 1108. O subsistema de sensor 1110 é exposto a amostras de colheita 1108 que são movidas dinamicamente dentro do equipamento 1106, por exemplo, por um elevador de remo 1126, ou outro sistema de entrega de material. O elevador 1126 pode ser, mas não está limitado a, um elevador de grãos limpos de uma colheitadeira. O elevador 1126 pode incluir uma cadeia de elevador contínua 1128 de pás 1130 montada em elos articulados 1132.

[00258] Cada pá 1130 do elevador 1126 libera uma quantidade variável da colheita 1108 em um ápice do caminho de deslocamento da corrente do elevador 1128. Como mostrado na Figura 15, a colheita 1108 liberada pode seguir uma trajetória ou lançar o arco 1138 impactando um painel superior 1136 de um invólucro 1134, que monta o sensor de partículas 1112. No curso normal da função do elevador 1116, o grão 1108 é apresentado de forma intermitente ao sensor 1112. Além disso, uma borda 1131 de cada pá 1130 pode estar momentaneamente presente no campo de visão (FOV) de um sensor óptico 1122, dependendo da posição do sensor 1122, fornecendo assim um ruído de sinal indesejado.

[00259] De preferência, o subsistema de sensor 1110 ativa e monitora as amostras de colheita 1108 para coleta de dados ideal. Por exemplo, o sensor de partículas 1112 pode funcionar como um gatilho acústico, ativando o sensor óptico 1111. Esse processo permite cronometrar com precisão a ativação do sensor óptico 1111 cronometrando a amostra da colheita 1108 lançada por cada pá 1134 para captura máxima de dados com um agrupamento significativo de a amostra de colheita lançada no FOV do sensor óptico. Usando essas informações, o sistema 1102 pode usar técnicas de pesquisa de dados para o período de tempo ideal para ver quando a colheita 1108 está realmente chegando, produzindo assim um sinal de saída relativamente preci-so correspondente às características do material da colheita de interesse.

[00260] Como o elevador de pás 1126 está em movimento, um algoritmo começa a procurar em um período específico de espaço e tempo para prever quando o sensor de partículas 1112 detecta outra massa de grão, por exemplo, impactando o painel superior do invólucro 1136. O algoritmo pode estimar o tempo ideal em qual um sinal acústico ou de impacto pode ser capturado e analisado. Geralmente, as pás estão espaçadas uniformemente em um elevador de grãos limpos combinado 1126. O desgaste da corrente pode exigir a adição ou remoção de elos que podem interromper o sinal periódico. Um elevador de grãos limpos típico inclui um link extra inserido entre duas pás, o que adiciona um espaçamento extra de 42,7 mm entre um conjunto de pás. A presente invenção acomoda essa condição, que de outra forma poderia interromper o monitoramento do fluxo do grão 1108 sendo lançado. Periodicamente, um sinal ou assinatura de saída pode estar fora de sincronia com os sinais acústicos/de impacto periódicos. O elo extra 1132 na corrente 1128 pode interromper o fluxo de grão 1108 sendo passado pelo sensor de partículas 1112. Além disso, se a corrente do elevador 1128 for alterada (por exemplo, esticada) ou se uma pá 1130 for removida, a periodicidade da frequência variáveis podem ser correspondentemente alteradas. Além disso, erros podem ser introduzidos nas previsões e expectativas dos dados do sensor óptico 1111 devido ao intervalo entre as pás subsequentes ser maior do que o espaçamento normal das pás.

[00261] As soluções incluem mudança de fase, rotinas de software de correção de erros e amostragem para tamanhos de conjuntos de dados apropriados.

XIV. Grão Detectar Método

[00262] A Figura 17 mostra um método de detecção de grãos que incorpora um aspecto da presente invenção. A etapa de dados de áudio 1152 utiliza o sensor de partículas 1112 para detectar e registrar eventos acústicos, por exemplo, grão 1108 impactando o painel superior do invólucro 1136. O pré-processamento de áudio 54 utiliza técnicas apropriadas de digitalização, filtragem e outras técnicas de processamento de sinal. A frequência de chegada (periodicidade) e os dados de uma etapa 56 do localizador de fases são usados em uma etapa 58 de detecção de material e em uma etapa do algoritmo de tempo de captura baseado em fase em 60. O método prossegue para a próxima etapa 62 de tempo de captura e, em seguida, para uma granulação etapa de aquisição do sensor de qualidade (por exemplo, sensor óptico 1111) 64.

XV. Modalidades Alternativas Adicionais

[00263] O sistema de detecção de grãos 1102 da presente invenção pode ser instalado - fabricação de equipamento original (OEM) em equipamento novo e também pode ser adaptado em equipamentos existentes, por exemplo, elevadores de grãos de vários fabricantes em várias aplicações. Devido ao movimento dos grãos de maneira linear, um conjunto de detectores lineares combinado com aquisições rápidas pode produzir substancialmente os mesmos dados, onde o tempo é trocado pela dimensão espacial na direção do movimento.

XVI. Conclusão

[00264] Tendo descrito as modalidades preferidas, será evidente que várias modificações podem ser feitas sem se afastar do escopo da invenção, conforme definido nas reivindicações anexas. Os exemplos e processos aqui descritos pretendem ser ilustrativos e descrevem apenas modalidades particulares da invenção.

Claims

1. Sistema de manuseio de grão compreendendo: uma peça de equipamento (500, 400) configurada para mover partículas de grãos; um subsistema de sensor (1002, 1110) incluindo um sensor de movimento de partícula (1112) e um sensor óptico (1111); o dito sensor de movimento de partícula (1112) compreendendo um microfone ou um acelerômetro na proximidade a um caminho de movimento de partícula e configurado para detectar uma característica das ditas partículas em movimento e gerar um sinal de saída correspondente à dita característica de partícula em movimento; o dito sensor óptico (1111) configurado para detectar uma característica óptica do dito grão e gerar um sinal de saída correspondente à dita característica óptica; e o dito movimento de partícula e sinais de saída do sensor óptico (1111) compreendendo uma entrada de subsistema de sensor para um processador (212, 1116), o dito microfone sendo configurado para detectar ondas de som das ditas partículas no dito caminho, para transformar as ditas ondas de som em sinais elétricos, e para enviar os ditos sinais elétricos ao dito processador; o dito processador (212, 1116) configurado para fornecer saída com base no movimento de partícula e controlar uma variável operacional da dita peça de equipamento (500, 400) em resposta ao movimento de partícula; caracterizado pelo fato de que: dito processador (212, 1116) é configurado para analisar os ditos sinais elétricos, para determinar um padrão de entrega de partícula de grão, para calcular um deslocamento temporal para captura de dados ópticos, e para disparar captura de dados ópticos no dito deslo- camento temporal ao receber um sinal elétrico do dito microfone.

2. Sistema de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dito processador (212, 1116) é ainda configurado para usar um circuito de retorno para ajustar o dito deslocamento temporal para melhorar a qualidade de dados ópticos.

3. Sistema de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que inclui funções para reduzir a taxa de amostragem e filtrar os ditos sinais elétricos e computar uma frequência de chegada e uma fase dos ditos sinais elétricos.

4. Sistema de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dito sensor óptico (1111) inclui: uma fonte de iluminação (211) configurada para direcionar a luz no dito caminho de movimento de partícula; uma matriz de fotoponto (209) na proximidade ao dito caminho de movimento de partícula; um filtro (260) entre o dito caminho de movimento de partícula e a dita matriz de fotoponto (209); o dito filtro (260) sendo configurado para limitar a passagem de luz em diferentes partes da dita matriz de fotoponto (209) de modo que certas localizações na dita matriz de fotoponto (209) apenas recebem certos comprimentos de onda de luz das ditas partículas de grãos; uma lente (204) configurada para colocação dentro da dita máquina de colheita na proximidade ao dito caminho de fluxo de material de grão; e em que a dita lente (204) é configurada para coletar luz das ditas partículas de grãos e direcionar a dita luz da partícula de grão ao dito filtro (260).

5. Sistema de manuseamento de grão, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a referida peça de equipamento (500, 400) compreende uma colheitadeira (500).

6. Sistema de manuseamento de grão, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a referida peça de equipamento (500, 400) compreende um elevador de grãos (400).

7. Sistema de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que inclui: uma função de detecção do localizador da frequência de chegada/fase usando conjunto de dados do sensor de movimento de partícula emitido para ativar o dito componente de disparo acústico; um algoritmo de temporização de captura com base em fase na dita aquisição de temporização do processador de conjuntos de dados caracterizando as ditas partículas em movimento; e o dito localizador de fase compensando uma mudança de tempo na operação de equipamento e movimento de partícula.

8. Sistema de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que inclui uma próxima função de tempo de captura usando a dita mudança de frequência de chegada e fase para temporizar a captura de conjunto de dados da presença de partícula.

9. Sistema de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dito processador (212, 1116) é configurado para distinguir as características das amostras de grão e determinar as proporções de grão limpo, grão danificado, e MOG.

10. Método de manuseio de grão em uma peça de equipamento (400), o método compreendendo as etapas de: mover as partículas de grãos ao longo de um caminho de movimento de partícula na dita peça de equipamento (400); fornecer um subsistema de sensor (1002, 1110) incluindo um sensor de movimento de partícula e um sensor óptico (1111); o dito sensor de movimento de partícula (1112) compreendendo um microfone na proximidade ao dito caminho de movimento de partícula, em que o microfone detecta ondas sonoras das referidas partículas no referido caminho, transforma as referidas ondas sonoras em sinais elétricos e envia os referidos sinais elétricos para o referido processador (212, 1116); detectar com o dito sensor óptico (1111) uma característica óptica das ditas partículas de grãos e gerar um sinal de saída correspondente à dita característica óptica; o dito movimento de partícula e sinais de saída do sensor óptico (1111) compreendendo um subsistema de sensor inserido ao dito processador (212, 1116); e fornecer um processador (212; 1116) conectado à dita peça de equipamento e dito subsistema de sensor (1002, 1110); controlar com o dito processador (212, 1116) um parâmetro operacional da dita peça de equipamento usando a entrada ao dito processador (212, 1116) do dito subsistema de sensor, caracterizado pelo fato de que o processador (212; 1116) analisa os referidos sinais elétricos, determina um padrão de distribuição de partículas de grão, calcula um deslocamento temporal para captura de dados ópticos e dispara a captura de dados ópticos no referido deslocamento temporal ao receber um sinal elétrico do referido microfone.

11. Método de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que o dito sistema óptico determina uma característica visual do dito material de grão selecionado do grupo que consiste em: grão limpo; grão danificado; material diferente de grão (MOG); e combinações destes.

12. Método de manuseio de grão, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que inclui as etapas adicionais de: usar as ditas ondas sonoras para detectar a presença de partícula, uma característica de deslocamento de frequência de chegada e fase das ditas partículas em movimento; aplicar um algoritmo de temporização de captura com base em fase aos ditos sinais elétricos; e ajustar um parâmetro operacional do dito equipamento com o dito processador (212, 1116) em resposta aos ditos sinais elétricos.