DE102021212020A1 - Method for detecting soiling on a lens unit of a camera of an agricultural working machine - Google Patents

Method for detecting soiling on a lens unit of a camera of an agricultural working machine Download PDF

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren einer Verschmutzung an einer Linseneinheit einer optischen Erfassungseinheit, insbesondere einer Kamera, bevorzugt einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, mit den Schritten:
- Empfangen von Bildern (16a), insbesondere von Feldabschnitten (18) einer landwirtschaftlichen Fläche, welche mittels der optischen Erfassungseinheit, insbesondere Kamera der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, erfasst wurden;
- Segmentieren von Bildzellen (22a), welche einen definierten Grauschwellenwert unterschreiten, der empfangenen Bilder (16a), mittels einer Recheneinheit, um potentielle Verschmutzungszellen (24a) in den empfangenen Bildern (16a) zu identifizieren; und
- Ermitteln der übereinstimmenden Verschmutzungszellen, welche in den empfangenen Bildern (16) gleich sind, mittels der Recheneinheit, um diese als Verschmutzung auf der Linseneinheit zu identifizieren.

Figure DE102021212020A1_0000
The invention relates to a method for identifying soiling on a lens unit of an optical detection unit, in particular a camera, preferably an agricultural working machine, with the steps:
- Receiving images (16a), in particular of field sections (18) of an agricultural area, which were recorded by means of the optical recording unit, in particular the camera of the agricultural working machine;
- Segmentation of image cells (22a), which fall below a defined gray threshold value, of the received images (16a) by means of a computing unit in order to identify potential contamination cells (24a) in the received images (16a); and
- determining the matching contamination cells, which are the same in the received images (16), by means of the computing unit in order to identify them as contamination on the lens unit.
Figure DE102021212020A1_0000

Description

Stand der TechnikState of the art

Die Erfindung geht aus von einem Verfahren zum Identifizieren einer Verschmutzung an einer Linseneinheit einer optischen Erfassungseinheit, insbesondere einer Kamera, bevorzugt einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine sowie einer entsprechenden Recheneinheit, einer optischen Erfassungseinheit und einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine nach Gattung der unabhängigen Ansprüche. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm und ein maschinenlesbares SpeichermediumThe invention is based on a method for identifying soiling on a lens unit of an optical detection unit, in particular a camera, preferably an agricultural working machine and a corresponding computing unit, an optical detection unit and an agricultural working machine according to the species of the independent claims. The subject matter of the present invention is also a computer program and a machine-readable storage medium

Landwirtschaftliche Maschinen befinden sich in einer rauen Umgebung mit viel Schmutz. Schmutz auf der Kameralinse bzw. auf dem Abdeckglas der Kameralinse blockt das einfallende Licht. Dies wird als unscharfer Punkt auf dem Sensor abgebildet, woraus ein dunkler Fleck im Bild resultiert. Die Szene wird aber durch die Sonne bzw. auch den LEDs immer ausreichend ausgeleuchtet. Falls eine Kameralinse durch Erdklumpen verschmutzt wird, muss die Kamera dies erkennen und melden, da eine verschmutze Kameralinse teilweise oder vollständig blind ist und somit keine Objekte erkennen kann.Agricultural machines are in a harsh environment with a lot of dirt. Dirt on the camera lens or on the cover glass of the camera lens blocks the incoming light. This is imaged as a fuzzy point on the sensor, resulting in a dark spot in the image. However, the scene is always adequately illuminated by the sun and the LEDs. If a camera lens becomes soiled by clods of earth, the camera must detect and report this, since a dirty camera lens is partially or fully blind and therefore cannot see objects.

Um Schmutz auf der Kameralinse zu erkennen, werden oft Differenzbilder über eine Serie von Bildern erzeugt. Dort wo sich der Bildinhalt verändert, wird die Differenz groß und bei Verschmutzung klein. Daraus lässt sich auf eine Verschmutzung schließen. Alternativ kann die gleiche Szene mit unterschiedlichen Blendenzahlen aufgenommen werden um relative Helligkeitsschwankungen in den Bildern auszuwerten.In order to detect dirt on the camera lens, difference images are often generated over a series of images. Where the image content changes, the difference becomes large and where it is dirty it becomes small. This indicates contamination. Alternatively, the same scene can be recorded with different f-numbers in order to evaluate relative brightness fluctuations in the images.

Aus der DE 10 2016 118 335 A1 ist ein Verfahren zum Erkennen einer Verschmutzung auf einer Linse einer Kamera eines Kraftfahrzeugs bekannt.From the DE 10 2016 118 335 A1 a method for detecting dirt on a lens of a camera of a motor vehicle is known.

Die DE 10 2018 209 020 A1 beschreibt eine Vorrichtung, welche zur Erkennung einer Verschmutzung einer lichtdurchlässigen Abdeckung wenigstens eines Sendefensters und/oder eines Empfangsfensters eines optischen Sensors ausgebildet ist.The DE 10 2018 209 020 A1 describes a device which is designed to detect soiling of a light-permeable cover of at least one transmission window and/or one reception window of an optical sensor.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of Invention

Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zum Identifizieren einer Verschmutzung an einer Linseneinheit einer optischen Erfassungseinheit, insbesondere einer Kamera, bevorzugt einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, mit den Schritten:

  • - Empfangen von Bildern, insbesondere von Feldabschnitten einer landwirtschaftlichen Fläche, welche mittels der optischen Erfassungseinheit, insbesondere Kamera der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, erfasst wurden;
  • - Segmentieren von Bildzellen, welche einen definierten Grauschwellenwert unterschreiten, der empfangenen Bilder, mittels einer Recheneinheit, um potentielle Verschmutzungszellen in den empfangenen Bildern zu identifizieren; und
  • - Ermitteln der übereinstimmenden Verschmutzungszellen, welche in den empfangenen Bildern gleich sind, mittels der Recheneinheit, um diese als Verschmutzung auf der Linseneinheit zu identifizieren.
The subject matter of the present invention is a method for identifying soiling on a lens unit of an optical detection unit, in particular a camera, preferably an agricultural working machine, with the steps:
  • - Receiving images, in particular of field sections of an agricultural area, which were recorded by means of the optical detection unit, in particular the camera of the agricultural working machine;
  • - Segmentation of image cells, which fall below a defined gray threshold value, of the received images by means of a computing unit in order to identify potential contamination cells in the received images; and
  • - determining the matching contamination cells, which are the same in the received images, by means of the computing unit, in order to identify them as contamination on the lens unit.

Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ferner eine Recheneinheit, welche eingerichtet ist, die Schritte eines vorhergehend beschriebenen Verfahrens durchzuführen und/oder zu steuern.The subject matter of the present invention is also a computing unit which is set up to carry out and/or control the steps of a previously described method.

Gegenstand der vorliegenden Erfindung sind außerdem eine optische Erfassungseinheit, insbesondere Kamera zum Erfassen eines Feldabschnitts einer landwirtschaftlichen Fläche, um Bilder von Feldabschnitten zu erfassen, mit einer Linseneinheit und einer vorhergehend beschriebenen Recheneinheit. The subject matter of the present invention is also an optical detection unit, in particular a camera for detecting a field section of an agricultural area in order to capture images of field sections, with a lens unit and a computing unit described above.

Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist des Weiteren eine landwirtschaftliche Arbeitsmaschine, insbesondere Feldspritze, mit einem landwirtschaftlichen Arbeitswerkzeug, insbesondere einer Spritzvorrichtung, und einer vorhergehend beschriebenen optischen Erfassungseinheit.The subject matter of the present invention is also an agricultural working machine, in particular a field sprayer, with an agricultural working tool, in particular a spraying device, and an optical detection unit as described above.

Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm, das dazu eingerichtet ist, die Schritte eines vorangehend beschriebenen Verfahrens durchzuführen und/oder zu steuern, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird, sowie ein maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist.The present invention also relates to a computer program that is set up to carry out and/or control the steps of a method described above when the computer program is executed on a computer, and a machine-readable storage medium on which the computer program is stored.

Durch das erfindungsgemäße Verfahren ist es nunmehr möglich, eine Verschmutzung auf einer Linseneinheit einer optischen Erfassungseinheit bzw. Kamera auf sehr einfache Weise mit sehr wenig Rechenleistung durchzuführen. Ferner ist das Verfahren mittels Bilderserien durchführbar, sodass kein Standbild notwendig ist.The method according to the invention now makes it possible to carry out soiling on a lens unit of an optical detection unit or camera in a very simple manner with very little computing power. Furthermore, the method can be carried out using a series of images, so that no still image is necessary.

Die optische Erfassungseinheit ist bevorzugt eine Kamera. Die Linseneinheit umfasst hierbei die Linse und das ggf. das Abdeckglas bzw. Schutzglas.The optical detection unit is preferably a camera. In this case, the lens unit comprises the lens and, if necessary, the cover glass or protective glass.

Die empfangenen Bilder sind bevorzugt eine definierte Auswahl einer unmittelbar nacheinander von der optischen Erfassungseinheit erfassen Bilderserie. Hierbei kann die definierte Auswahl alle Bilder der Bilderserie umfassen. Die definierte Auswahl kann jedoch auch nur eine definierte Anzahl von unmittelbar nacheinander erfassten Bildern der Bilderserie umfassen. Je nachdem wie schnell auf die Verschmutzung reagiert werden muss und ggf. um Rechenzeit einzusparen, kann die definierte Anzahl auch nur jedes x-te Bild, bspw. jedes 5. erfasste Bild der Bilderserie umfassen.The received images are preferably a defined selection of an image series captured directly one after the other by the optical capture unit. The defined selection can include all images of the series of images. However, the defined selection can also only include a defined number of images of the image series captured immediately one after the other. Depending on how quickly you have to react to the contamination and, if necessary, in order to save computing time, the defined number can also include only every xth image, for example every 5th image of the image series recorded.

Bei den Bildern kann es sich um Bilder von unterschiedlichen Feldabschnitten oder von demselben Feldabschnitt (bei stehender optischer Erfassungseinheit) handeln.The images can be images of different field sections or of the same field section (when the optical detection unit is stationary).

Die Bildzellen sind bevorzugt Bildpunkte bzw. Pixel. Die Bildzellen können jedoch auch eine höhere Auslösung aufweisen und somit zwei oder mehrere Bildpunkte umfassen.The image cells are preferably picture elements or pixels. However, the image cells can also have a higher resolution and thus comprise two or more pixels.

Im Schritt des Segmentierens werden die Bildzellen bzw. Pixel, welche einen definierten Grauschwellenwert unterschreiten, segmentiert, um potentielle Verschmutzungszellen in den empfangenen Bildern zu identifizieren. Der definierte Grauschwellenwert kann bspw. kleiner oder gleich 100 von 12Bit, d.h. von 4096 Grauwerten, betragen.In the segmentation step, the image cells or pixels that fall below a defined gray threshold value are segmented in order to identify potential contamination cells in the received images. The defined gray threshold value can, for example, be less than or equal to 100 out of 12 bits, i.e. out of 4096 gray values.

In einer Ausführungsform sind die segmentierten Bildzellen selbst die potentiellen Verschmutzungszellen.In one embodiment, the segmented image cells are themselves the potential contamination cells.

In einer weiteren Ausführungsform werden im Schritt des Segmentierens die Bilder mit einem Gitter überlagert, dessen Gitterzellen zumindest zwei, insbesondere eine Vielzahl von Bildzellen umfassen, wobei die segmentierten Bildzellen mit dem Gitter verknüpft werden und Gitterzellen mit einem Bedeckungsgrad von größer oder gleich einem definierten Bedeckungsschwellenwert als die Verschmutzungszellen identifiziert werden. Der definierten Bedeckungsschwellenwert kann bspw. 50% betragen, sodass Gitterzellen, welche zumindest zu 50% mit segmentierten Bildzellen bedeckt sind, als die Verschmutzungszellen identifiziert werden.In a further embodiment, in the segmentation step, the images are overlaid with a grid whose grid cells comprise at least two, in particular a large number of, image cells, the segmented image cells being linked to the grid and grid cells having a coverage greater than or equal to a defined coverage threshold value the pollution cells are identified. The defined coverage threshold can be 50%, for example, so that grid cells that are at least 50% covered with segmented image cells are identified as the contamination cells.

Da bei dieser Ausführungsform nur „grobe“ Gitterzellen über die empfangenen Bilder verglichen werden, kann weiter Rechenzeit eingespart werden, da der Rechenaufwand sehr gering ist, und ferner das Verfahren kann auch im Stand durchgeführt werden.Since in this embodiment only "rough" grid cells are compared across the received images, further computing time can be saved since the computing effort is very low, and the method can also be carried out while stationary.

Bevorzugt werden die Schritt des Empfangens der Bilder und des Segmentierens der Bildzellen nacheinander und wiederholt durchgeführt. D.h., mit anderen Worten, dass bspw. ein Bild empfangen und die Bildzellen in diesem segmentiert werden und anschließend die Schritte wiederholt nacheinander für alle weiteren empfangenen Bilder durchgeführt werden.The steps of receiving the images and segmenting the image cells are preferably carried out successively and repeatedly. In other words, for example, an image is received and the image cells in it are segmented and then the steps are repeatedly carried out one after the other for all other received images.

Im Schritt des Ermittelns werden die übereinstimmenden Verschmutzungszellen, welche in den empfangenen Bildern gleich sind, mittels der Recheneinheit ermittelt, um diese (mittels der Recheneinheit) als Verschmutzung auf der Linseneinheit zu identifizieren. D.h., mit anderen Worten, dass die identifizierten potentiellen Verschmutzungszellen über die empfangenen Bilder miteinander vergleichen, und die potentiellen Verschmutzungszellen, welche in allen Bildern identifiziert wurden, als tatsächliche Verschmutzung auf der Linseneinheit identifiziert werden. D.h., mit anderen Worten, dass die segmentierten Bildzellen, welche sich in den empfangenen Bildern bzw. der Bilderserie nicht verändert haben bzw. segmentiert geblieben sind, als Verschmutzung identifiziert werden.In the determination step, the matching contamination cells, which are the same in the received images, are determined using the processing unit in order to identify them (using the processing unit) as contamination on the lens unit. That is, in other words, the identified potential contamination cells are compared across the received images, and the potential contamination cells identified in all images are identified as actual contamination on the lens unit. In other words, the segmented image cells that have not changed or have remained segmented in the received images or the image series are identified as contamination.

Hierbei werden die übereinstimmenden Verschmutzungszellen bevorzugt erst ab einem definierten Verschmutzungszellenschwellenwert (mittels der Recheneinheit) als Verschmutzung identifiziert. Der definierte Verschmutzungszellenschwellenwert kann bspw. 5000 Verschmutzungszellen betragen.In this case, the matching contamination cells are preferably identified as contamination only above a defined contamination cell threshold value (by means of the computing unit). The defined pollution cell threshold may be, for example, 5000 pollution cells.

Unter einer landwirtschaftlichen Fläche kann eine landwirtschaftlich genutzte Fläche, eine Anbaufläche für Pflanzen oder auch eine Parzelle einer solchen Fläche bzw. Anbaufläche verstanden werden. Die landwirtschaftliche Fläche kann somit eine Ackerfläche, ein Grünland oder eine Weide sein.An agricultural area can be understood to mean an area used for agriculture, an area under cultivation for plants or also a parcel of such an area or area under cultivation. The agricultural area can thus be arable land, grassland or pasture.

Der Feldabschnitt kann ein Erfassungsabschnitt bzw. ein erfasster Bildabschnitt der optischen Erfassungseinheit sein.The field section can be a detection section or a detected image section of the optical detection unit.

Das Verfahren kann einen Schritt des Erfassens der Feldabschnitte der landwirtschaftlichen Fläche mittels der optischen Erfassungseinheit umfassen. Der Schritt des Erfassens kann während einer Überfahrt oder eines Fluges der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine durchgeführt werden. Zumindest ein weiterer Schritt des Verfahrens, insbesondere alle Schritte des Verfahrens kann/können während einer Überfahrt oder eines Fluges der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine durchgeführt werden.The method can include a step of capturing the field sections of the agricultural area by means of the optical capturing unit. The step of detecting can be carried out during a crossing or a flight of the agricultural working machine. At least one further step of the method, in particular all steps of the method, can be carried out during a crossing or a flight of the agricultural working machine.

Hierbei kann die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eine mobile Einheit umfassen oder auf einer mobilen Einheit angeordnet sein, wobei die mobile Einheit insbesondere als Landfahrzeug und/oder Luftfahrzeug und/oder Anhänger ausgebildet sein kann. Die mobile Einheit kann auch ein selbstfahrender bzw. autonomer Roboter sein. Die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine ist bevorzugt eine Beikrautregulierungsmaschine, insbesondere eine Feldspritze. Das landwirtschaftliche Arbeitswerkzeug ist bevorzugt eine Spritzvorrichtung, kann jedoch auch ein mechanisches Werkzeug zur Beikrautregulierung sein.
Des Weiteren ist es vorteilhaft, wenn das Verfahren einen Schritt des Ausgebens eines Signals, insbesondere eines Steuersignals zum Ansteuern einer Reinigungsvorrichtung, insbesondere der optischen Erfassungseinheit, und/oder eines Informationssignals, in Abhängigkeit von der identifizierten Verschmutzung auf der Linseneinheit. Das Informationssignal kann insbesondere ein optisches und/oder akustisches Signal sein, bspw. um einem Fahrer oder Betreiber der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine die Verschmutzung zu signalisieren.
In this case, the agricultural working machine can comprise a mobile unit or be arranged on a mobile unit, with the mobile unit being able to be designed in particular as a land vehicle and/or aircraft and/or trailer. The mobile unit can also be a self-propelled or autonomous robot. The agricultural working machine is preferably a weed regulating machine, in particular a field sprayer. The agricultural working tool is preferably a spray device, but can also be a mechanical tool for weed control.
Furthermore, it is advantageous if the method a step of outputting a signal, in particular a control signal for activating a cleaning device, in particular the optical detection unit, and/or an information signal, depending on the identified contamination on the lens unit. The information signal can in particular be an optical and/or acoustic signal, for example to signal the contamination to a driver or operator of the agricultural working machine.

Die Recheneinheit ist bzw. die Recheneinheiten sind zur Bildverarbeitung ausgebildet bzw. eingerichtet, sodass sie Berechnungsschritte bzw. Bildverarbeitungsschritte zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausführen kann. Demnach weist jede Recheneinheit eine entsprechende Bildverarbeitungssoftware auf. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein Mikrocontroller oder dergleichen sein, wobei die Speichereinheit ein Flash-Speicher, ein EPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein kann. Die Kommunikationsschnittstelle kann ausgebildet sein, um Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben, wobei eine Kommunikationsschnittstelle, die leitungsgebundene Daten einlesen oder ausgeben kann, diese Daten bspw. elektrisch oder optisch aus einer entsprechenden Datenübertragungsleitung einlesen oder in eine entsprechende Datenübertragungsleitung ausgeben kann.The arithmetic unit is or the arithmetic units are designed or set up for image processing, so that it can carry out calculation steps or image processing steps for carrying out the method according to the invention. Accordingly, each computing unit has corresponding image processing software. The arithmetic unit can be, for example, a signal processor, a microcontroller or the like, and the storage unit can be a flash memory, an EPROM or a magnetic storage unit. The communication interface can be designed to read in or output data wirelessly and/or by wire, with a communication interface that can read in or output wire-bound data reading this data, for example electrically or optically, from a corresponding data transmission line or outputting it into a corresponding data transmission line.

Demnach kann das erfindungsgemäße Verfahren beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware in der Recheneinheit bzw. einem Steuergerät implementiert sein.Accordingly, the method according to the invention can be implemented, for example, in software or hardware or in a mixed form of software and hardware in the processing unit or a control unit.

Die Recheneinheit kann vollständig oder teilweise an der optischen Erfassungseinheit bzw. der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine angeordnet bzw. in diese integriert sein. Die Recheneinheit kann jedoch auch vollständig oder teilweise extern, bspw. in einer Cloud integriert sein. Die Recheneinheit kann somit auch auf verschiedene, bspw. mobile und stationäre Einheiten aufgeteilt sein.The processing unit can be arranged completely or partially on the optical detection unit or the agricultural working machine or integrated into it. However, the computing unit can also be completely or partially external, for example integrated in a cloud. The arithmetic unit can thus also be divided among different units, for example mobile and stationary units.

Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.A computer program product or computer program with program code, which can be stored on a machine-readable carrier or storage medium such as a semiconductor memory, a hard disk memory or an optical memory and for carrying out, implementing and/or controlling the steps of the method according to one of the embodiments described above, is also advantageous used, especially when the program product or program is run on a computer or device.

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:

  • 1 eine als verschmutzten Kamera ausgeführte optische Erfassungseinheit einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine;
  • 2 ein mittels der verschmutzten Kamera aus 1 erfasstes Bild;
  • 3a-c eine Bilderserie von empfangenen Bildern mit identifizierten potentiellen Verschmutzungszellen gemäß einer Ausführungsform;
  • 4 übereinstimmende Verschmutzungszellen der Bilder aus 3a-c;
  • 5 das Bild aus 2 mit einem überlagerten Gitter;
  • 6a-c eine Bilderserie von empfangenen Bildern mit identifizierten potentiellen Verschmutzungszellen gemäß einer weitere Ausführungsform;
  • 7 übereinstimmende Verschmutzungszellen der Bilder aus 6a-c; und
  • 8 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel.
Embodiments of the invention are shown in the drawings and explained in more detail in the following description. It shows:
  • 1 an optical detection unit, designed as a dirty camera, of an agricultural working machine;
  • 2 on by means of the dirty camera off 1 captured image;
  • 3a-c an image series of received images with identified potential contamination cells according to an embodiment;
  • 4 matching pollution cells of the images 3a-c ;
  • 5 the picture off 2 with a superimposed grid;
  • 6a-c an image series of received images with identified potential contamination cells according to another embodiment;
  • 7 matching pollution cells of the images 6a-c ; and
  • 8th a flow chart of a method according to an embodiment.

1 zeigt eine optische Erfassungseinheit 10 einer (nicht gezeigten) landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine. Die optische Erfassungseinheit 10 ist als Kamera 10 ausgebildet. Die optische Erfassungseinheit 10 weist eine Linseneinheit 12 auf. An bzw. auf der Linseneinheit 12 haftet eine Verschmutzung 14. 1 FIG. 1 shows an optical detection unit 10 of an agricultural working machine (not shown). The optical detection unit 10 is designed as a camera 10 . The optical detection unit 10 has a lens unit 12 . Dirt 14 adheres to or on the lens unit 12.

In 2 ist ein mittels der optischen Erfassungseinheit 10 bzw. Kamera 10 aus 1 erfasstes Bild 16 eines Feldabschnitts 18 einer landwirtschaftlichen Fläche gezeigt. Hierbei weist das Bild 16 einen dunklen Abschnitt 20 bzw. Fleck 20 aufgrund der Verschmutzung 14 an der Linseneinheit 12 auf.In 2 is on by means of the optical detection unit 10 or camera 10 1 captured image 16 of a field portion 18 of an agricultural area is shown. In this case, the image 16 has a dark section 20 or spot 20 due to the dirt 14 on the lens unit 12 .

In 3a-c ist eine Bilderserie von empfangenen Bildern 16a-c gezeigt. Wie aus 3a-c ersichtlich, werden mittels einer (nicht gezeigten) Recheneinheit in den empfangenen Bildern 16a-c Bildzellen 22a-c bzw. Bildpixel 22a-c segmentiert, welche einen definierten Grauschwellenwert unterschreiten. Die segmentierten Bildzellen 22a-c werden im gezeigten Ausführungsbeispiel in den empfangenen Bildern 16a-c der Bilderserie jeweils als potentielle Verschmutzungszellen 24a-c identifiziert.In 3a-c an image series of received images 16a-c is shown. How out 3a-c As can be seen, image cells 22a-c or image pixels 22a-c which fall below a defined gray threshold value are segmented in the received images 16a-c by means of a computing unit (not shown). In the exemplary embodiment shown, the segmented image cells 22a-c are each identified as potential contamination cells 24a-c in the received images 16a-c of the image series.

4 zeigt nun die übereinstimmenden Verschmutzungszellen 26, welche in allen Bildern 16a-c gleich sind. Die Verschmutzungszellen 26 werden dann mittels der Recheneinheit als Verschmutzung 14 auf der Linseneinheit 12 identifizieren. 4 FIG. 12 now shows the corresponding contamination cells 26, which are the same in all images 16a-c. The dirt cells 26 are then identified as dirt 14 on the lens unit 12 by means of the computing unit.

Alternativ können die übereinstimmenden Verschmutzungszellen 26 auch erst ab einem definierten Verschmutzungszellenschwellenwert, bspw. ab 5000 Verschmutzungszellen 26 als Verschmutzung 14 identifiziert werden, was vorliegend er Fall ist.Alternatively, the matching contamination cells 26 can also only be identified as contamination 14 from a defined contamination cell threshold value, for example from 5000 contamination cells 26, which is the case here.

In 5 bis 7 ist der Ablauf einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens dargestellt. Hierbei zeigen 5 das erfasste Bild 16 aus 2 und die 6a-c die Bilderserie von Bildern 16a-c aus 3a-c, wobei diese in Gegensatz zur vorhergehend beschriebenen Ausführungsform im Schritt des Segmentierens zusätzlich mit einem Gitter 28 überlagert werden, dessen Gitterzellen 30 jeweils 100 Bildzellen bzw. Bildpixel umfassen. Hierbei wird das Gitter 28 mit den jeweiligen segmentierten Bildzellen 22a-c verknüpft, wobei Gitterzellen 30 mit einem Bedeckungsgrad von größer oder gleich 50% von segmentierten Bildzellen 22a-c jeweils als potentielle Verschmutzungszellen 24a-c identifiziert werden. Dies führt zu einer geringeren Auflösung, wodurch jedoch Rechenzeit eingespart werden kann.In 5 until 7 the sequence of a further embodiment of the method is shown. show here 5 the captured image 16 out 2 and the 6a-c the series of images from images 16a-c 3a-c In contrast to the previously described embodiment, these are additionally superimposed with a grid 28 in the segmentation step, the grid cells 30 of which each comprise 100 image cells or image pixels. In this case, the grid 28 is linked to the respective segmented image cells 22a-c, grid cells 30 with a degree of coverage of greater than or equal to 50% of segmented image cells 22a-c being identified as potential contamination cells 24a-c. This leads to a lower resolution, which, however, can save computing time.

7 zeigt nun analog zu 4 die übereinstimmenden Verschmutzungszellen 26, welche in allen Bildern 16a-c gleich sind. Die Verschmutzungszellen 26 werden dann mittels der Recheneinheit als Verschmutzung 14 auf der Linseneinheit 12 identifizieren. 7 now shows analogously to 4 the corresponding contamination cells 26, which are the same in all images 16a-c. The dirt cells 26 are then identified as dirt 14 on the lens unit 12 by means of the computing unit.

Alternativ können die übereinstimmenden Verschmutzungszellen 26 auch erst ab einem definierten Verschmutzungszellenschwellenwert, bspw. ab 5 Verschmutzungszellen 26 als Verschmutzung 14 identifiziert werden, was vorliegend er Fall ist.Alternatively, the matching contamination cells 26 can also only be identified as contamination 14 from a defined contamination cell threshold value, for example from 5 contamination cells 26, which is the case here.

8 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels des hier vorgestellten Ansatzes als Verfahren 100 zum Identifizieren einer Verschmutzung 14 an einer Linseneinheit 12 einer optischen Erfassungseinheit 10, insbesondere einer Kamera 10, bevorzugt einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine. Das Verfahren 100 umfasst einen Schritt des Empfangens 102 von Bildern 16, 16a-c, insbesondere von Feldabschnitten 18 einer landwirtschaftlichen Fläche, welche mittels der optischen Erfassungseinheit 10, insbesondere Kamera 10, bevorzugt der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, erfasst wurden. Das Verfahren 100 umfasst ferner einen Schritt des Segmentierens 104 von Bildzellen 22a-c, welche einen definierten Grauschwellenwert unterschreiten, der empfangenen Bilder 16, 16a-c, mittels einer Recheneinheit, um potentielle Verschmutzungszellen 24a-c in den empfangenen Bildern 16, 16a-c zu identifizieren. Das Verfahren 100 umfasst außerdem einen Schritt des Ermittelns 106 der übereinstimmenden Verschmutzungszellen 26, welche in den empfangenen Bildern 16, 16a-c gleich sind, mittels der Recheneinheit, um diese als Verschmutzung 14 auf der Linseneinheit 12 zu identifizieren. 8th shows a flowchart of an exemplary embodiment of the approach presented here as a method 100 for identifying soiling 14 on a lens unit 12 of an optical detection unit 10, in particular a camera 10, preferably an agricultural working machine. The method 100 comprises a step of receiving 102 images 16, 16a-c, in particular of field sections 18 of an agricultural area, which were recorded by means of the optical detection unit 10, in particular camera 10, preferably the agricultural working machine. The method 100 also includes a step of segmenting 104 image cells 22a-c, which fall below a defined gray threshold value, of the received images 16, 16a-c by means of a computing unit in order to identify potential contamination cells 24a-c in the received images 16, 16a-c to identify. The method 100 also includes a step of determining 106 the matching contamination cells 26, which are the same in the received images 16, 16a-c, by means of the computing unit in order to identify them as contamination 14 on the lens unit 12.

Der Weiteren umfasst das Verfahren 100 einen optionalen Schritt des Ausgebens 108 eines Signals, insbesondere eines Steuersignals zum Ansteuern einer Reinigungsvorrichtung, insbesondere der optischen Erfassungseinheit 10, und/oder eines Informationssignals, in Abhängigkeit von der identifizierten Verschmutzung 14 auf der Linseneinheit 12.Furthermore, the method 100 includes an optional step of outputting 108 a signal, in particular a control signal for controlling a cleaning device, in particular the optical detection unit 10, and/or an information signal, depending on the identified contamination 14 on the lens unit 12.

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Claims (13)

Verfahren (100) zum Identifizieren einer Verschmutzung (14) an einer Linseneinheit (12) einer optischen Erfassungseinheit (10), insbesondere einer Kamera (10), bevorzugt einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, mit den Schritten: - Empfangen (102) von Bildern (16, 16a-c), insbesondere von Feldabschnitten (18) einer landwirtschaftlichen Fläche, welche mittels der optischen Erfassungseinheit (10), insbesondere Kamera (10) der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, erfasst wurden; - Segmentieren (104) von Bildzellen (22a-c), welche einen definierten Grauschwellenwert unterschreiten, der empfangenen Bilder (16, 16a-c), mittels einer Recheneinheit, um potentielle Verschmutzungszellen (24a-c) in den empfangenen Bildern (16, 16a-c) zu identifizieren; und - Ermitteln (106) der übereinstimmenden Verschmutzungszellen (26), welche in den empfangenen Bildern (16, 16a-c) gleich sind, mittels der Recheneinheit, um diese als Verschmutzung (14) auf der Linseneinheit (12) zu identifizieren.Method (100) for identifying soiling (14) on a lens unit (12) of an optical detection unit (10), in particular a camera (10), preferably an agricultural working machine, with the steps: - Receiving (102) of images (16, 16a-c), in particular of field sections (18) of an agricultural area, which were recorded by means of the optical recording unit (10), in particular camera (10) of the agricultural working machine; - Segmenting (104) of image cells (22a-c), which fall below a defined gray threshold value, of the received images (16, 16a-c) by means of a computing unit in order to detect potential contamination cells (24a-c) in the received images (16, 16a -c) identify; and - determining (106) the matching contamination cells (26) which are the same in the received images (16, 16a-c) by means of the computing unit in order to identify them as contamination (14) on the lens unit (12). Verfahren (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die segmentierten Bildzellen (22a-c) die potentiellen Verschmutzungszellen (24a-c) sind.Method (100) according to claim 1 , characterized in that the segmented image cells (22a-c) are the potential contamination cells (24a-c). Verfahren (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Segmentierens (104) die Bilder (16, 16a-c) mit einem Gitter (28) überlagert werden, dessen Gitterzellen (30) zumindest zwei, insbesondere eine Vielzahl von Bildzellen (22a-c) umfassen, wobei die segmentierten Bildzellen (22a-c) mit dem Gitter (30) verknüpft werden und Gitterzellen (30) mit einem Bedeckungsgrad von größer oder gleich einem definierten Bedeckungsschwellenwert von segmentierten Bildzellen (22a-c) als die Verschmutzungszellen (26) identifiziert werden.Method (100) according to claim 1 , characterized in that in the step of segmentation (104) the images (16, 16a-c) are superimposed with a grid (28), the grid cells (30) of which comprise at least two, in particular a large number of, image cells (22a-c), wherein the segmented image cells (22a-c) are linked to the grid (30) and grid cells (30) with a degree of coverage greater than or equal to a defined coverage threshold value of segmented image cells (22a-c) are identified as the contamination cells (26). Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Erkennens (106) die übereinstimmenden Verschmutzungszellen (26) erst ab einem definierten Verschmutzungszellenschwellenwert als Verschmutzung (14) identifiziert werden.Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that in the step of recognition (106) the matching contamination cells (26) are identified as contamination (14) only above a defined contamination cell threshold value. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die empfangenen Bilder (16, 16a-c) eine definierte Auswahl einer unmittelbar nacheinander von der optischen Erfassungseinheit (10) erfassen Bilderserie sind.Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the received images (16, 16a-c) are a defined selection of an image series captured directly one after the other by the optical capture unit (10). Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die definierte Auswahl - alle Bilder (16, 16a-c) der Bilderserie, oder - eine definierte Anzahl von unmittelbar nacheinander erfassten Bildern (16, 16a-c) der Bilderserie, oder - jedes x-te Bild (16, 16a-c) der Bilderserie umfasst.Method (100) according to one of the preceding claims, characterized in that the defined selection - all images (16, 16a-c) of the image series, or - a defined number of images (16, 16a-c) of the image series captured immediately one after the other, or - includes every xth image (16, 16a-c) of the series of images. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch einen Schritt des Ausgebens (108) eines Signals, insbesondere eines Steuersignals zum Ansteuern einer Reinigungsvorrichtung, insbesondere der optischen Erfassungseinheit (10), und/oder eines Informationssignals, in Abhängigkeit von der identifizierten Verschmutzung (14) auf der Linseneinheit (12).Method (100) according to one of the preceding claims, characterized by a step of outputting (108) a signal, in particular a control signal for controlling a cleaning device, in particular the optical detection unit (10), and/or an information signal, depending on the identified contamination (14) on the lens unit (12). Recheneinheit, welche eingerichtet ist, die Schritte eines Verfahrens (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen und/oder zu steuern.Arithmetic unit which is set up to carry out and/or to control the steps of a method (100) according to one of the preceding claims. Optische Erfassungseinheit (10), insbesondere Kamera (10) zum Erfassen eines Feldabschnitts (18) einer landwirtschaftlichen Fläche, um Bilder von Feldabschnitten zu erfassen, mit einer Linseneinheit (12) und einer Recheneinheit nach Anspruch 8.Optical detection unit (10), in particular camera (10) for detecting a field section (18) of an agricultural area in order to capture images of field sections, with a lens unit (12) and a computing unit claim 8 . Optische Erfassungseinheit (10) nach Anspruch 9, gekennzeichnet durch eine Reinigungsvorrichtung, welche in Abhängigkeit von der identifizierten Verschmutzung (14) ansteuerbar ist.Optical detection unit (10) after claim 9 , characterized by a cleaning device which can be controlled as a function of the identified contamination (14). Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine, insbesondere Feldspritze, mit einem landwirtschaftlichen Arbeitswerkzeug, insbesondere einer Spritzvorrichtung, und einer optischen Erfassungseinheit (10) nach Anspruch 9 oder 10.Agricultural working machine, in particular a field sprayer, with an agricultural working tool, in particular a spraying device, and an optical detection unit (10). claim 9 or 10 . Computerprogramm, das dazu eingerichtet ist, die Schritte eines Verfahrens (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 7 durchzuführen und/oder zu steuern, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.Computer program that is set up to carry out the steps of a method (100) according to one of Claims 1 until 7 perform and/or control when the computer program is run on a computer. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 12 gespeichert ist.Machine-readable storage medium on which the computer program claim 12 is saved.
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