EP4346375A1 - Verfahren zur semiautonomen bearbeitung von pflanzen - Google Patents

Verfahren zur semiautonomen bearbeitung von pflanzen

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Publication number
EP4346375A1
EP4346375A1 EP22728376.9A EP22728376A EP4346375A1 EP 4346375 A1 EP4346375 A1 EP 4346375A1 EP 22728376 A EP22728376 A EP 22728376A EP 4346375 A1 EP4346375 A1 EP 4346375A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
plant
processing
person
options
option
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP22728376.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stephan VON RUNDSTEDT
Friederike Von Rundstedt
Adrian LEU
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robotec Ptc GmbH
Original Assignee
Robotec Ptc GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robotec Ptc GmbH filed Critical Robotec Ptc GmbH
Publication of EP4346375A1 publication Critical patent/EP4346375A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/188—Vegetation

Definitions

  • the invention relates to a method for the semi-autonomous processing of plants according to claim 1.
  • B. tissue culture includes all methods of cultivating and cloning plant cells, organ parts and embryos of plants for specific purposes under in vivo and in vitro conditions.
  • the principles of generative propagation of plants are based on sexual reproduction (crossbreeding) of two different plants in order to obtain seeds (seeds) for the production of offspring.
  • selective breeding operations on plants or on certain organs or z. B. carried out in the endosperm or the germ cells.
  • the vegetative propagation principles are based on the division, cloning and grafting of plants. Both the propagation of cuttings and the plant tissue culture are based on the principle of the fundamental totipotency of each plant cell.
  • One of the aims of these methods is to produce a complete and genetically identical plant (clone) from an explant (usually a piece of plant tissue).
  • tissues are separated from a mother plant in a non-sterile environment.
  • the cells of the explant multiply in a sterile environment on a nutrient medium with the addition of plant hormones, nutrients and light and form roots, leaves, other organs or cells as part of an adventitious organogenesis.
  • the invention is therefore based on the object of creating a method by which the processing of plants can be carried out in a more time- and cost-efficient manner.
  • a method for the semi-autonomous processing of plants in which at least one plant or a part of the plant is detected by an image recognition device. Based on the patterns and features of the plants recognized by the image recognition device, at least one option for processing the plant is suggested to a person. When the person selects at least one option, the plant or the part of the plant is then processed autonomously or automatically by a processing means.
  • This method for processing the plant is thus divided into an autonomous machine-controlled handling of the plant and an image recognition with which specific characteristics of the plant are recognized as well as a decision-making process that is carried out by a person. The person thus determines which operation or treatment is to be carried out on the plant.
  • the possible operations or treatments are selected from a number of options, which are made available by a control unit or a processor on the basis of the recognized pattern.
  • the person no longer has to handle the plant manually.
  • the actual operation or treatment of the plant can be carried out separately from the person.
  • this facilitates the necessary sterilization or disinfection of the environment in which the processing of the plant takes place.
  • the entire process can be carried out in a particularly time- and cost-efficient manner.
  • the plants or plant components described here can also be parts of plant organs or other plant material. Accordingly, the method described here should not be restricted to use on a plant, but rather also extend to use on plant organ parts and the like
  • the invention further provides that the plant is detected hanging or lying on a substrate by the image recognition device from at least one perspective, preferably from all sides, and using a neural network or an algorithm, features and patterns are recognized and based on these features and Pattern at least one option, preferably a variety of possible editing options is shown.
  • a neural network By using a neural network, not only can each individual plant be identified, but also possible and appropriate options for treating the plant can be determined. It is conceivable that the type of treatment to be carried out is already specified in advance for the neural network via a control unit. The neural network then searches, for example, for suitable positions on the plant for taking a sample or for cutting in order to create a clone of the plant.
  • the image recognition device can have one, two or more cameras. These cameras are positioned or positionable in such a way that they can image the plant from at least one perspective, preferably from all perspectives.
  • the camera can be an optical system with a light-sensitive sensor, for example a CCD chip or a CMOS sensor, which is sensitive to different spectral ranges.
  • a light-sensitive sensor for example a CCD chip or a CMOS sensor
  • the image recognition device is equipped with additional sensors, such as a weight sensor or a sensor for measuring the size of the plant.
  • the possible processing options or operations can be cutting the plant, cloning, sampling, meristemization, micro-grafting, selective processing of the plant tissue, growth stimulation, breaking the dormancy by perforating a seed coat, processing and treatment of Seeds, seed coats, embryos, zygotes, proembryoes, processing and treatment of plant organs for in vitro culture, such as meristem, axillary buds, root tips, leaf and flower stalk pieces, adventitious shoots, callus cultures, single cells, microspores, ovary, anthers, pollen, fruits and microcuttings and act like that.
  • other operations or treatments of plants are possible.
  • any operation or treatment of plants is carried out semi-autonomously in the manner described here.
  • the processing of the plant takes place in a sterile or non-sterile environment, with the at least one plant being transported, in particular automatically or manually, into the sterile environment and, in particular automatically or manually, out of the sterile environment again .
  • the plant is transported through locks when entering and exiting the sterile environment. This reduces the expense of sterilization and decontamination before each processing step.
  • the sterilization or decontamination of the room in which the treatment is carried out is carried out using the known measures.
  • a further advantageous embodiment of the invention can provide that the person selects a processing option for the plant and is then shown by the control device, preferably by a projection or a laser marking on the plant, where and/or how the plant is to be processed . It is also conceivable, for example, for the control device to project a pattern onto the plant, which is then automatically cut by a cutting means or by the person. With this machine-assisted process, the processing of the plant can be carried out particularly precisely and efficiently. It can at least be almost completely ruled out that the wrong cut or treatment is chosen, which usually means that the treated plant becomes unusable.
  • Processing means which are scissors, a scalpel, a laser beam, a plasma jet, a water jet, tweezers, forceps, a spatula, a stopping, grasping, holding and pinching, cutting, bringing together, suitable for inspection, endoscopic, or a combined instrument or the like can also act, is carried out.
  • the corresponding processing means is moved by a robot arm that can be moved freely in three-dimensional space in such a way that it carries out the previously indicated treatment on the plant.
  • the selected processing means which are scissors, a scalpel, a laser beam, a plasma jet, a water jet, tweezers, forceps, a spatula, a stopping, grasping, holding and pinching, cutting, bringing together, suitable for inspection, endoscopic, or a combined instrument or the like can also act, is carried out.
  • the corresponding processing means is moved by a robot arm that can be moved freely in three-dimensional space in such a way that it carries out the previously indicated treatment on the
  • Treatment is performed by multiple processing means, each attached to a robot arm.
  • an exemplary embodiment can provide that the plant, which is hanging in a gripper, is moved in a specific way by tweezers in order to make a targeted cut using a cutting means.
  • the use of other processing means is also conceivable.
  • a silicone clip for example, is attached to connect the parts until they have grown together. This can also be carried out using the aforementioned processing means or tools.
  • Another example of processing is the sanitation or activation of a plant or a plant component using a laser or plasma.
  • a further preferred exemplary embodiment can provide for the processed plant or the treated part of the plant to be removed manually or by a conveyor or a gripping means after processing. Furthermore, the plant or the component is supplied to a nutrient medium and discharged. Or the plant is first discharged and then further processed. For further processing, it can be, for example, insertion into a nutrient medium or the like. It is preferably provided that the processed plant or the treated part of the plant is re-detected by an image recognition device and the person is shown at least one option for further processing, the further processing being in particular a further treatment according to claim 3, disposal or a delivery of the plant or component to a nutrient medium.
  • the person stays spatially separate from the device for carrying out the processing of the plant in a non-sterile environment. It is conceivable that the person can select the desired option from the large number of possible options for processing the plant on an imaging device, such as a monitor, a tablet or a smartphone. In addition, it is also conceivable that the person carries out the options for processing the plant suggested by the control unit with the aid of virtual reality devices, preferably VR glasses and/or a VR glove. In the latter case, the gripper or the robot arm with the treatment agent follows the movements made by the person using the VR glove.
  • a particular advantage is that the person at least does not have to be in the direct vicinity of the device through which the treatment is carried out. So it is conceivable that there are several kilometers or even hundreds of kilometers between the person and the actual treatment of the plant. In this way, the control or the control of the treatment process can be locally decoupled from the actual treatment process. This local decoupling can have a particularly time- and cost-saving effect. For the actual process actions on the plant, only the device with the image recognition devices and the treatment means have to be provided, while the people to operate the device only need access to a network in order to remotely control the process. In fact, in this way the method can be carried out independently of the person's location.
  • the person monitors or controls multiple processing processes of multiple plants at the same time via the imaging device.
  • this can be controlled and monitored by a single person. This reduces the number of people needed to carry out the plant processing method.
  • the options for processing the plant are proposed to the person in a prioritized order, with processing options that are selected particularly often being proposed first depending on the recognized patterns and characteristics of the plant.
  • This pre-selection or weighting of the possible processing options makes it possible to select the desired treatment in a very time-efficient manner. Rather than searching for the desired treatment for the plant, the person is presented with a treatment option that is likely to meet their needs.
  • the neural network also provides the necessary information for this pre-selection.
  • a further alternative exemplary embodiment can consist in the control unit automatically carrying out certain treatment options for selected recognized patterns and characteristics of the plant, in particular for a damaged or incorrect plant.
  • the operator no longer has to intervene in the process and the method would rather be a fully autonomous processing of the plant.
  • the neural network recognizes the treatment to be performed and executes it without further confirmation from the person. As soon as the If the situation changes, for example because the plant suggests a different treatment, either a corresponding signal can be given or the corresponding different treatment method is carried out.
  • the present invention provides that the at least one processing means is controlled by an artificial intelligence (KI), with the neural network of the KI accessing a constantly expanding database of a large number of images of plants and the various processing options according to claim 3. Due to the constantly growing database of the various patterns, the processing can be continuously improved. In this way, a very precise and reliable processing of the plant can be realized. Due to the high degree of automation, this process is also very time and cost efficient.
  • KI artificial intelligence
  • Fig. A schematic representation of the process.
  • the method according to the invention is shown in the figure as an example and in a highly schematic manner.
  • the basic idea of the invention is that different options for processing a plant 10 are suggested to a person for processing the same, with these options being determined by an image recognition device and a neural network.
  • the option selected by the person is then executed on the plant 10 by a processing means.
  • the plant 10 which can also be an individual part of the plant 10, is guided into an open or a closed operating room 11.
  • This operating room 11 can be both sterile and non-sterile.
  • the plant 10 can be transported into the room 11 through a lock 12 and can leave the room 11 again through a lock 13 after the end of the treatment.
  • the plant 10 may be transported into the space as a single or loose plant 10, or in a container such as a culture vessel.
  • the plant 10 can be on a conveyor, not shown, such as for example a belt conveyor.
  • the plant 10 is then detected on this conveyor by an image recognition device (not shown) and a point is determined at which the plant 10 can be grasped particularly easily and gently.
  • the plant 10 is gripped by a gripper 14 .
  • This gripper 14 can be, for example, a robot arm that can be moved in three-dimensional space.
  • the gripper 14 can only be a gripping means 15 that can be moved up and down in one dimension.
  • the gripping means 15 is, for example, tweezers, a suction cup or the like.
  • the plant 10 is guided by the gripper 14 in front of at least one camera 16 of an image recognition device.
  • the image recognition device is integrated into a control unit 17 .
  • the image recognition device In order to obtain a picture of the plant 10 that is as complete as possible, it can be provided that the plant 10 is rotated by the gripper 14 in front of the camera 16 .
  • the image recognition device it is also conceivable for the image recognition device to have at least one additional camera 18 which records the plant 10 from a different perspective.
  • Both the cameras 16, 18 and the gripper 14 are connected to the control unit 17 via corresponding lines 19.
  • the image recognition device or the control unit 17 then uses the recorded images of the plant 10 to determine an image of the plant 10 and possible operations or processing options for this individual plant 10.
  • the AI is used for this, which uses a neural network to identify features and patterns of this individual plant 10 recognizes and uses a database to create several options for further processing of the plant.
  • the AI does not recognize any possible option or only one.
  • the Kl recognizes that the plant is unsuitable for further processing due to damage and must therefore be discarded.
  • the various options for processing can be, for example, cutting the plant 10, cloning, sampling, meristemization, micro-grafting, spot processing of the plant tissue, growth stimulation, irradiation of the plant 10, dormancy disruption Perforation of a seed coat, machining as well Treatment of seeds, seed coats, embryos, zygotes, proembryoes, processing and treatment of plant organs for in vitro culture, such as meristem, axillary buds, root tips, leaf and flower stalk pieces, adventitious shoots, callus cultures, single cells, microspores, ovary, anthers, pollen, fruits and Trade micro cuttings and the like.
  • the class learns continuously. i.e. Due to the large number of individual plants and the processing carried out, the database of the neural network is constantly being enlarged, which further increases the accuracy and efficiency of the neural network.
  • the control unit 17 it is also conceivable for the control unit 17 to access other databases in order to learn new options or processing options.
  • the person is given at least one option to choose from.
  • the figure shows how three different treatment options A, B and C are displayed on a monitor 20 .
  • the corresponding data are fed from the control unit 17 to an external computer 21 which in turn is connected to the monitor 20 .
  • the person who is not shown can then decide whether the plant 10 should be processed according to option A, according to option B or according to option C.
  • the person receives further information regarding the possible options. It is also conceivable that only one option or a large number of options, such as 10, 20 or even more options, are displayed on the monitor 20 .
  • the order of the proposed options can be determined by a weighting.
  • the weighting is based on the frequency of the selected options or on a match between those recognized by the neural network Pattern with preset sample patterns.
  • a further application alternative can provide for the person to always select option B. With this selection, the next plants 10 are processed exclusively according to option B. In this way, the semi-autonomous processing of the plants can be converted into a completely autonomous processing, at least in the short term.
  • the control unit 17 receives the corresponding signal from the computer 21, whereby a processing means 22 is controlled accordingly by the control unit 17, and the plant 10 is processed according to the selected option.
  • the processing means 22 can be a laser 23, as shown by way of example in the figure. Equally, however, the processing means 22 can also be scissors, a scalpel, a plasma jet, a water jet, tweezers, pliers, a spatula or the like.
  • the laser 23 is attached to a robot arm, as a result of which the laser 23 can be moved in three-dimensional space. As a result, the processing means 22 can be moved into the exact position relative to the plant 10 in order to carry out the selected processing options.
  • Exemplary embodiments are also conceivable in which several processing means 22 are used in order to carry out more complicated processing, for example in combination with pliers and scissors. Both processing means would then have a corresponding robotic arm.
  • the processed plant and/or the separated plant component 24 is transported away on a conveyor belt 25 after processing.
  • the plant component 24 is transported in the direction of the lock 13 .
  • the present invention allows the person to sit remotely from the operating room 11 in front of the monitor 20 and select the suggested options.
  • the computer 21 can be connected to the control unit 17 via the Internet. This one The method described can thus be carried out with the appropriate software from almost any location in the world.

Landscapes

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Abstract

Die Erfindung schafft ein Verfahren durch welches die Bearbeitung von Pflanzen (10) zeitsowie kosteneffizienter durchgeführt werden kann. Das wird dadurch erreicht, dass wenigstens eine Pflanze (10) oder ein Bestandteil der Pflanze (10) von einer Bilderkennungseinrichtung erfasst wird. Anhand der durch die Bilderkennungseinrichtung erkannten Muster und Merkmale der Pflanzen (10) wird einer Person mindestens eine Option zur Bearbeitung der Pflanze (10) vorgeschlagen. Durch die Auswahl mindestens einer Option durch die Person wird die Pflanze (10) bzw. der Bestandteil der Pflanze (10) sodann von einem Bearbeitungsmittel (22) autonom bzw. automatisch bearbeitet.

Description

Verfahren zur semiautonomen Bearbeitung von Pflanzen
Beschreibung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur semiautonomen Bearbeitung von Pflanzen gemäß dem Anspruch 1.
Die generative und vegetative Vermehrung von Pflanzen sowie die pflanzliche Kultur in künstlichen Kultursystemen, wie z. B. der Gewebekultur, umfasst alle Methoden der Züchtung und Klonierung von pflanzlichen Zellen, Organteilen und Embryonen von Pflanzen für bestimmte Zwecke unter in vivo und in vitro Bedingungen.
Die generativen Vermehrungsprinzipien von Pflanzen beruhen auf einer geschlechtlichen Fortpflanzung (Kreuzung) zweier verschiedener Pflanzen, um Samen (Saatgut) zur Erzeugung von Nachkommen zu erhalten. Hierbei werden gezielt züchterische Operationen an Pflanzen bzw. auch an bestimmten Organen oder z. B. in das Endosperm oder den Keimzellen durchgeführt.
Die vegetativen Vermehrungsprinzipien beruhen auf der Teilung und Klonierung sowie Veredlung von Pflanzen. Sowohl die Stecklingsvermehrung als auch die pflanzliche Gewebekultur beruhen dabei auf dem Prinzip der prinzipiellen Totipotenz jeder Pflanzenzelle. Ziel bei diesen Methoden ist dabei u. a. aus einem Explantat (in der Regel ein Stück pflanzliches Gewebe) eine vollständige und genetisch identische Pflanze (Klon) zu erzeugen. In der Stecklingsvermehrung werden hierfür Gewebe von einer Mutterpflanze in unsteriler Umgebung abgetrennt. Bei der in vitro Kultur vermehren sich dabei die Zellen des Explantates in einer sterilen Umgebung auf einem Nährmedium unter Zugabe von Pflanzenhormonen, Nährstoffen und Licht und bilden im Rahmen einer Adventivorganogenese Wurzeln, Blätter, weitere Organe oder Zellen aus. Für all diese Prozesse sind bisher an verschiedenen Stellen des vegetativen sowie des generativen Vermehrungsprozesses manuelle, operative Eingriffe am Pflanzenmaterial notwendig. Diese werden vorwiegend in steriler aber in einigen Fällen auch in unsteriler Umgebung unter Einsatz verschiedener Behandlungsmittel z. B. Pinzetten, Skalpelle, Stecklingsscheren, Präparationsbesteck, der menschlichen Hand etc. durchgeführt. In vielen Fällen werden für diese Prozesse außerdem Binokulare, Mikroskope oder weitere vergrößernde Hilfsmitteln eingesetzt. Wenn diese Prozesse steril durchgeführt werden sollen, erfolgt die Durchführung im Reinraum oder an sterilen Werkbänken.
Für wirtschaftliche Züchtungs- und Produktionsprozesse, bei denen diese Behandlungsprozesse bzw. Operationen am Pflanzenmaterial vorgenommen werden, ist es sehr wichtig, dass die Pflanzen pathogenfrei und wenigstens teilweise explizit sanierend (zur Pathogenelimierung) behandelt werden. Dies erreicht man durch das Sterilisieren der Behandlungsmittel bzw. des Operationsbesteckes und Desinfizieren aller Oberflächen und Materialien mit denen das zu behandelnde Pflanzenmaterial in Kontakt tritt. Dies ist insbesondere für einen großen Durchsatz von zu behandelnden Pflanzen sehr aufwendig.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zu schaffen, durch welches die Bearbeitung von Pflanzen zeit- sowie kosteneffizienter durchgeführt werden kann.
Eine Lösung dieser Aufgabe wird durch die Maßnahmen des Anspruchs 1 beschrieben. Demnach ist ein Verfahren zur semiautonomen Bearbeitung von Pflanzen vorgesehen, bei dem wenigstens eine Pflanze oder ein Bestandteil der Pflanze von einer Bilderkennungseinrichtung erfasst wird. Anhand der durch die Bilderkennungseinrichtung erkannten Muster und Merkmale der Pflanzen wird einer Person mindestens eine Option zur Bearbeitung der Pflanze vorgeschlagen. Durch die Auswahl mindestens einer Option durch die Person wird die Pflanze bzw. der Bestandteil der Pflanze sodann von einem Bearbeitungsmittel autonom bzw. automatisch bearbeitet. Dieses Verfahren zur Bearbeitung der Pflanze ist somit unterteilt in eine autonome maschinengesteuerte Handhabung der Pflanze und eine Bilderkennung, mit der spezifische Merkmale der Pflanze erkannt werden sowie in einen Entscheidungsprozess, der von einer Person durchgeführt wird. Die Person bestimmt somit, welche Operation bzw. welche Behandlung an der Pflanze durchgeführt werden soll. Dabei erfolgt die Auswahl der möglichen Operationen bzw. Behandlungen aus mehreren Optionen, welche von einer Steuereinheit bzw. einem Prozessor aufgrund der erkannten Muster zur Verfügung gestellt wird. Die Person muss somit die Pflanze nicht mehr manuell handhaben. Dadurch kann die eigentliche Operation bzw. die Behandlung der Pflanze örtlich getrennt von der Person erfolgen. Dies erleichtert insbesondere die notwendige Sterilisierung bzw. Desinfizierung der Umgebung, in der die Bearbeitung der Pflanze stattfindet. Dadurch lässt sich das gesamte Verfahren besonders zeit- sowie kosteneffizient durchführen. Bei den hier beschriebenen Pflanzen bzw. Pflanzenbestandteilen kann es sich auch um pflanzliche Organteile oder anderes pflanzliches Material handeln. Demnach soll das hier beschriebene Verfahren nicht auf die Anwendung an einer Pflanze eingeschränkt sein, sondern sich vielmehr auch auf die Anwendung an pflanzlichen Organteilen und dergleichen erstrecken
Vorzugsweise sieht es die Erfindung weiter vor, dass die Pflanze hängend oder auf einem Untergrund liegend von der Bilderkennungseinrichtung aus mindestens einer Perspektive, vorzugsweise von allen Seiten, erfasst wird und mithilfe eines neuronalen Netzwerkes oder eines Algorithmus Merkmale und Muster erkannt werden und anhand dieser Merkmale und Muster mindestens eine Option, vorzugsweise eine Vielzahl, von möglichen Bearbeitungsoptionen aufgezeigt wird. Durch die Verwendung eines neuronalen Netzwerkes lässt sich nicht nur jede individuelle Pflanze erkennen, sondern auch mögliche sowie angemessene Optionen zur Behandlung der Pflanze bestimmen. Dabei ist es denkbar, dass dem neuronalen Netzwerk über eine Steuereinheit bereits vorab vorgegeben wird, welche Art der Behandlung durchzuführen ist. Das neuronale Netzwerk sucht sodann beispielsweise nach geeigneten Positionen auf der Pflanze zur Entnahme einer Probe oder für einen Schnitt, um einen Klon der Pflanze zu erzeugen. Darüber hinaus ist es denkbar, dass während der Durchführung des Verfahrens das neuronale Netzwerk fortwährend erweitert wird und bei jedem Prozessschritt dazulernt. Durch die hohe Genauigkeit sowie Schnelligkeit der Mustererkennung kann so der Person eine Vielzahl verschiedener Behandlungsoptionen aufgezeigt werden. Gleichermaßen ist es denkbar, dass durch das neuronale Netzwerk erkannt wird, dass sich keine Operation bzw. keine der bekannten Behandlungsprozesse anbietet und die Pflanze aus dem Prozess auszuschleusen ist. Eine derartige Situation könnte allerdings auch genutzt werden, um einen neuen Behandlungsprozess zu etablieren und das neuronale Netzwerk entsprechend anzuwenden. Die Bilderkennungseinrichtung kann eine, zwei oder mehr Kameras aufweisen. Diese Kameras sind derart positioniert oder positionierbar, dass sie die Pflanze wenigstens aus einer Perspektive, vorzugsweise aus allen Perspektiven, abbilden kann. Bei der Kamera kann es sich um eine Optik mit einem lichtempfindlichen Sensor, beispielsweise einen CCD-Chip oder einen CMOS-Sensor, handeln, der für verschiedene Spektralbereiche sensibel ist. Darüber hinaus ist es auch denkbar, dass die Bilderkennungseinrichtung mit weiteren Sensoren, wie beispielsweise einem Gewichtsensor oder einem Sensor zur Vermessung der Größe der Pflanze ausgestattet ist.
Bei den möglichen Bearbeitungsoptionen bzw. den Operationen kann es sich um einen Schnitt der Pflanze, eine Klonierung, eine Probenentnahme, eine Meristemierung, Mikro-Grafting, eine punktuelle Bearbeitung des Pflanzengewebes, Wachstumsstimulation, Brechung der Keimruhe durch Perforation einer Samenschale, Bearbeitung sowie Behandlung von Samen, Samenschalen, Embryonen, Zygoten, Proembryonen, Bearbeitung sowie Behandlung von Pflanzenorganen zur in vitro Kultur, wie Meristem, Achselknospen, Wurzelspitzen, Blatt- und Blütenstielstücke, Adventivsprossen, Kalluskulturen, Einzelzellen, Mikrosporen, Fruchtknoten, Antheren, Pollen, Früchte und Mikrostecklinge und dergleichen handeln. Darüber hinaus sind noch weitere Operationen bzw. Behandlungen von Pflanzen möglich. Letztendlich ist es denkbar, dass jegliche Operation bzw. Behandlung von Pflanzen auf die hier beschriebene Art und Weise semiautonom durchgeführt wird. Insbesondere ist es vorgesehen, dass die Bearbeitung der Pflanze in einer sterilen oder nicht sterilen Umgebung erfolgt, wobei die mindestens eine Pflanze, insbesondere automatisch oder händisch, in die sterile Umgebung hinein und, insbesondere automatisch oder händisch, wieder aus der sterilen Umgebung heraus transportiert wird. Dabei ist es denkbar, dass die Pflanze beim Eintritt und beim Austritt in die sterile Umgebung durch Schleusen transportiert wird. Dadurch reduziert sich der Aufwand der Sterilisation bzw. der Dekontamination vor einem jeden Bearbeitungsschritt. Die Sterilisation bzw. die Dekontamination des Raumes, in dem die Behandlung durchgeführt wird, erfolgt mit den bekannten Maßnahmen. Ein weiteres vorteilhaftes Ausführungsbeispiel der Erfindung kann es vorsehen, dass die Person eine Bearbeitungsoption der Pflanze auswählt und ihr sodann von der Steuereinrichtung aufgezeigt wird, vorzugsweise durch eine Projektion oder einer Markierung mittels Laser auf der Pflanze, wo und/oder wie die Pflanze zu bearbeiten ist. So ist es beispielsweise auch denkbar, dass durch die Steuereinrichtung ein Muster auf der Pflanze projiziert wird, welches sodann automatisch von einem Schneidmittel oder der Person geschnitten wird. Durch dieses maschinenassistierte Verfahren lässt sich die Bearbeitung der Pflanze besonders genau und effizient durchführen. Es kann wenigstens nahezu ausgeschlossen werden, dass ein falscher Schnitt bzw. eine falsche Behandlung gewählt wird, was meistens zur Folge hat, dass die behandelte Pflanze unbrauchbar wird.
Darüber hinaus kann es auch vorgesehen sein, dass die Person eine
Bearbeitungsoption für die Pflanze auswählt und diese dann durch das
Bearbeitungsmittel, bei dem es sich um eine Schere, ein Skalpell, einen Laserstrahl, einen Plasmastrahl, einen Wasserstrahl, eine Pinzette, eine Zange, einen Spachtel, ein aufhaltendes, ein fassendes, haltendes und einklemmendes, schneidendes, zusammenführendes, inspektionsgeeignetes, endoskopisches, oder auch ein kombiniertes Instrument oder dergleichen handeln kann, durchgeführt wird. Das entsprechende Bearbeitungsmittel wird durch einen im dreidimensionalen Raum frei beweglichen Roboterarm derart bewegt, dass es die zuvor aufgezeigte Behandlung an der Pflanze durchführt. Gleichermaßen ist es denkbar, dass die ausgewählte
Behandlung durch mehrere Bearbeitungsmittel durchgeführt wird, die jeweils an einem Roboterarm befestigt sind. Beispielsweise kann es ein Ausführungsbeispiel vorsehen, dass die Pflanze, die in einem Greifer hängt, in eine bestimmte Art und Weise durch eine Pinzette bewegt wird, um einen gezielten Schnitt durch ein Schneidmittel zu setzen. Auch die Verwendung weiterer Bearbeitungsmittel ist denkbar. Bei dem Verfahren des Micrografting wird nach dem Zusammenführen von Pflanzenteilen (Edelreis und Veredelungsunterlage) zum Beispiel eine Silikonspange aufgesteckt, um die Teile miteinander zu verbinden, bis sie zusammengewachsen sind. Auch dies kann durch die vorgenannten Bearbeitungsmittel bzw. Werkzeuge durchgeführt werden. Als weiteres Bearbeitungsbeispiel lässt sich die Sanierung oder Aktivierung einer Pflanze bzw. eines Pflanzenbestandteils mittels Lasers oder eines Plasmas nennen. Darüber hinaus existiert noch eine Vielzahl weiterer Möglichkeit, die Pflanze und deren Bestandteile mit den hier genannten Bearbeitungsmitteln zu bearbeiten. Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel kann es vorsehen, dass die bearbeitete Pflanze oder der behandelte Bestandteil der Pflanze nach der Bearbeitung manuell oder durch einen Förderer oder ein Greifmittel abgeführt wird. Im Weiteren wird die Pflanze bzw. der Bestandteil einem Nährmedium zugeführt und ausgeschleust. Oder die Pflanze wird zunächst ausgeschleust und dann weiter bearbeitet. Zur Weiterbearbeitung kann es sich beispielsweise um das Einsetzen in einem Nährmedium oder dergleichen handeln. Bevorzugt ist es vorgesehen, dass die bearbeitete Pflanze oder der behandelte Bestandteil der Pflanze durch eine Bilderkennungseinrichtung erneut erfasst wird und der Person mindestens eine Option zur weiteren Bearbeitung aufgezeigt wird, wobei es sich bei der Weiterbearbeitung insbesondere um eine weitere Behandlung gemäß Anspruch 3, eine Entsorgung oder eine Zuführung der Pflanze oder des Bestandteils zu einem Nährmedium, handeln kann.
Weiter kann es erfindungsgemäß vorgesehen sein, dass sich die Person räumlich getrennt von der Vorrichtung zur Durchführung der Bearbeitung der Pflanze in einer nicht sterilen Umgebung aufhält. Dabei ist es denkbar, dass die Person auf einer bildgebenden Einrichtung, wie beispielsweise einem Monitor, einem Tablet oder einem Smartphone, aus der Vielzahl der möglichen Optionen zur Bearbeitung der Pflanze die gewünschte Option auswählen kann. Darüber hinaus ist es auch denkbar, dass die Person mithilfe von Geräten der virtuellen Realität, vorzugsweise einer VR-Brille und/oder einem VR-Handschuh, die von der Steuereinheit vorgeschlagenen Optionen zur Bearbeitung der Pflanze durchführt. Im letztgenannten Fall folgt der Greifer bzw. der Roboterarm mit dem Behandlungsmittel den Bewegungen, die von der Person mittels des VR-Handschuhs ausgeführt wird.
Ein besonderer Vorteil besteht darin, dass sich die Person wenigstens nicht in der direkten Nähe zu der Vorrichtung, durch welche die Behandlung durchgeführt wird, aufhalten muss. So ist es denkbar, dass zwischen der Person und der eigentlichen Behandlung der Pflanze mehrere Kilometer oder sogar hunderte von Kilometern liegen. Auf diese Weise lässt sich die Kontrolle bzw. die Steuerung des Behandlungsprozesses von dem eigentlichen Behandlungsprozess lokal entkoppelt. Diese lokale Entkopplung kann sich besonders zeit- sowie kostensparend auswirken. So sind für die eigentlichen Prozesshandlungen an der Pflanze lediglich die Vorrichtung mit den Bilderkennungseinrichtungen und den Behandlungsmitteln bereitzustellen, während die Personen zur Bedienung der Vorrichtung lediglich Zugriff auf ein Netzwerk benötigen, um das Verfahren fernzusteuern. Tatsächlich kann das Verfahren auf diese Art und Weise ortsunabhängig von der Person durchgeführt werden.
Durch dieses erfinderische Verfahren ist es auch denkbar, dass die Person über die bildgebende Einrichtung mehrere Bearbeitungsprozesse von mehreren Pflanzen gleichzeitig überwacht bzw. steuert. Insbesondere, wenn an vielen Pflanzen gleichzeitig der gleiche oder wenigstens ein ähnlicher Behandlungsprozess durchgeführt werden soll, lässt sich dies von einer einzigen Person steuern und kontrollieren. Dadurch verringert sich die Anzahl der notwendigen Personen, um das Verfahren zur Bearbeitung von Pflanzen durchzuführen.
Bevorzugt ist es weiter denkbar, dass die Optionen für die Bearbeitung der Pflanze der Person in einer priorisierten Reihenfolge vorgeschlagen werden, wobei in Abhängigkeit von den erkannten Mustern und Merkmalen der Pflanze Bearbeitungsoptionen, die besonders oft ausgewählt werden, als erstes vorgeschlagen werden. Durch diese Vorauswahl oder Gewichtung der möglichen Bearbeitungsoptionen lässt sich die Auswahl der gewünschten Behandlung sehr zeiteffizient gestalten. Die Person muss nicht erst lange nach der gewünschten Behandlung der Pflanze suchen, sondern vielmehr wird ihr eine Behandlungsoption vorgeschlagen, die aller Voraussicht nach ihrem Wunsch entspricht. Auch bei dieser Vorauswahl liefert das neuronale Netzwerk die notwendigen Informationen.
Ein weiteres alternatives Ausführungsbeispiel kann darin bestehen, dass von der Steuereinheit für ausgewählte erkannte Muster und Merkmale der Pflanze, insbesondere für eine beschädigte oder falsche Pflanze, bestimmte Optionen zur Behandlung automatisch durchgeführt werden. Dadurch muss die Bedienperson gar nicht mehr in den Prozess eingreifen und das Verfahren wäre vielmehr eine vollautonome Bearbeitung der Pflanze. Dies ist insbesondere bei einfachen Prozessschritten denkbar, die nicht von einer Person kontrolliert werden müssen. Bei dieser Alternative erkennt das neuronale Netzwerk die durchzuführende Behandlung und führt diese ohne weitere Bestätigung durch die Person aus. Sobald sich die Situation ändert, weil beispielsweise durch die Pflanze eine andere Behandlung nahegelegt wird, kann entweder ein entsprechendes Signal erfolgen oder es wird das entsprechend andere Behandlungsverfahren durchgeführt.
Die vorliegende Erfindung sieht es vor, dass das mindestens eine Bearbeitungsmittel von einer künstlichen Intelligenz (Kl) gesteuert wird, wobei das neuronale Netzwerk der Kl auf eine sich ständig erweiternde Datenbank eine Vielzahl von Bildern von Pflanzen und den verschiedenen Bearbeitungsoptionen gemäß Anspruch 3 zugreift. Durch die ständig wachsende Datenbank der verschiedenen Muster kann die Bearbeitung fortwährend verbessert werden. Auf diese Weise lässt sich eine sehr präzise sowie zuverlässige Bearbeitung der Pflanze realisieren. Durch den hohen Automatisierungsgrad verhält sich dieses Verfahren darüber hinaus sehr zeit- und kosteneffizient.
Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand der einzigen Figur näher beschrieben. Diese zeigt:
Fig. Eine schematische Darstellung des Verfahrens.
In der Fig. ist beispielhaft sowie stark schematisiert das erfindungsgemäße Verfahren dargestellt. Der Grundgedanke der Erfindung besteht darin, dass einer Person für die Bearbeitung einer Pflanze 10 verschiedene Optionen für die Bearbeitung selbiger vorgeschlagen werden, wobei diese Optionen durch eine Bilderkennungseinrichtung sowie ein neuronales Netzwerk ermittelt werden. Die von der Person gewählte Option wird sodann durch ein Bearbeitungsmittel an der Pflanze 10 ausgeführt.
Für die Bearbeitung wird die Pflanze 10, bei der es sich auch um einen einzelnen Bestandteil der Pflanze 10 handeln kann, in einen offenen oder einen geschlossenen Operationsraum 11 geführt. Dieser Operationsraum 11 kann sowohl steril als auch nicht steril sein. Für die Variante, dass der Operationsraum 11 eine sterile Atmosphäre vorhält, kann die Pflanze 10 durch eine Schleuse 12 in den Raum 11 transportiert werden und nach der Beendigung der Bearbeitung wieder durch eine Schleuse 13 den Raum 11 verlassen. Die Pflanze 10 kann in den Raum als einzelne oder lose Pflanze 10 transportiert werden oder in einem Behälter, wie beispielsweise einem Kulturgefäß. Dabei kann sich die Pflanze 10 auf einem nicht dargestellten Förderer, wie beispielsweise einem Gurtförderer befinden. Auf diesem Förderer wird die Pflanze 10 sodann von einer nicht dargestellten Bilderkennungseinrichtung erfasst und eine Stelle ermittelt, an der die Pflanze 10 besonders leicht sowie schonend greifbar ist. Die Pflanze 10 wird von einem Greifer 14 erfasst. Bei diesem Greifer 14 kann es sich beispielsweise um einen Roboterarm handelt, der im dreidimensionalen Raum bewegbar ist. Gleichermaßen kann der Greifer 14 lediglich ein Greifmittel 15 sein, das sich in einer Dimension hoch und runter verfahren lässt. Bei dem Greifmittel 15 handelt es sich beispielweise um eine Pinzette, einen Saugnapf oder dergleichen.
Die Pflanze 10 wird von dem Greifer 14 vor mindestens einer Kamera 16 einer Bilderkennungseinrichtung geführt. Bei dem in der Fig. dargestellten Ausführungsbeispiel ist die Bilderkennungseinrichtung in eine Steuereinheit 17 integriert. Um ein möglichst vollständiges Bild der Pflanze 10 zu erlangen, kann es vorgesehen sein, dass die Pflanze 10 von dem Greifer 14 vor der Kamera 16 gedreht wird. Alternativ ist es auch denkbar, dass die Bilderkennungseinrichtung mindestens eine weitere Kamera 18 aufweist, welche die Pflanze 10 aus einer anderen Perspektive aus aufnimmt.
Sowohl die Kameras 16, 18 als auch der Greifer 14 sind über entsprechende Leitungen 19 mit der Steuereinheit 17 verbunden. Die Bilderkennungseinrichtung bzw. die Steuereinheit 17 ermittelt anhand der aufgenommenen Bilder der Pflanze 10 sodann ein Abbild der Pflanze 10 sowie mögliche Operationen bzw. Bearbeitungsoptionen für diese individuelle Pflanze 10. Dafür wird die Kl eingesetzt, die mithilfe eines neuronalen Netzwerkes Merkmale und Muster dieser individuellen Pflanze 10 erkennt und anhand einer Datenbank mehrere Optionen für die weitere Bearbeitung der Pflanze erstellt.
Gleichermaßen ist es denkbar, dass die Kl keine mögliche Option erkennt oder lediglich eine. Beispielsweise ist es denkbar, dass die Kl erkennt, dass die Pflanze aufgrund einer Schädigung für die weitere Bearbeitung untauglich ist und daher auszusondern ist. Bei den verschiedenen Optionen für die Bearbeitung kann es sich beispielsweise um einen Schnitt bei der Pflanze 10, eine Klonierung, eine Probenentnahme, eine Meristemierung, Mikro-Grafting, eine punktuelle Bearbeitung des Pflanzengewebes, Wachstumsstimulation, eine Bestrahlung der Pflanze 10, Brechung der Keimruhe durch Perforation einer Samenschale, Bearbeitung sowie Behandlung von Samen, Samenschalen, Embryonen, Zygoten, Proembryonen, Bearbeitung sowie Behandlung von Pflanzenorganen zur in vitro Kultur, wie Meristem, Achselknospen, Wurzelspitzen, Blatt- und Blütenstielstücke, Adventivsprossen, Kalluskulturen, Einzelzellen, Mikrosporen, Fruchtknoten, Antheren, Pollen, Früchte und Mikrostecklinge und dergleichen handeln. Es sei ausdrücklich darauf hingewiesen, dass diese Aufzählung nicht abschließend zu verstehen ist, sondern vielmehr vorgesehen ist, dass auch weitere Bearbeitungsoptionen denkbar sind. Die Art der aufgezeigten Option hängt stark von der Art der Pflanze 10 und deren Beschaffenheit ab. Es ist auch vorgesehen, dass durch die Steuereinheit 17 verschiedene Optionen vorgegeben werden, die zu bevorzugen sind. Dadurch überprüft die Kl lediglich, ob diese vorbestimmten Optionen durchführbar sind oder nicht.
Während der Durchführung des Verfahrens lernt die Kl fortwährend dazu. D. h. durch die Vielzahl individueller Pflanzen und die durchgeführten Bearbeitungen, wird die Datenbank des neuronalen Netzwerkes permanent vergrößert, wodurch die Genauigkeit und die Effizienz des neuronalen Netzwerkes noch erhöht werden. Darüber hinaus ist es auch denkbar, dass die Steuereinheit 17 auf weitere Datenbanken zurückgreift, um neue Optionen bzw. Bearbeitungsmöglichkeiten zu erlernen.
Sobald die Kl mindestens eine Option für die weitere Bearbeitung der Pflanze 10 ermittelt hat, wird der Person diese mindestens eine Option zur Auswahl gestellt. In der Fig. ist dargestellt, wie auf einem Monitor 20 drei verschiedene Behandlungsoptionen A, B und C dargestellt werden. Dazu werden die entsprechenden Daten von der Steuereinheit 17 einem externen Rechner 21 zugeführt, der wiederum mit dem Monitor 20 verbunden ist. Die nicht dargestellte Person kann dann entscheiden, ob die Pflanze 10 gemäß der Option A, gemäß der Option B oder gemäß der Option C bearbeitet werden soll. Zusätzlich zu den hier stark schematisiert aufgezeigten Optionen A, B und C erhält die Person noch weitere Informationen bezüglich der möglichen Optionen. Es ist auch denkbar, dass auf dem Monitor 20 nur eine Option oder eine Vielzahl von Optionen, wie beispielsweise 10, 20 oder noch mehr Optionen angezeigt werden.
Die Reihenfolge der vorgeschlagenen Optionen kann festgelegt werden durch eine Wichtung. Die Wichtung orientiert sich dabei an der Häufigkeit der angewählten Optionen oder an einer Übereinstimmung der durch das neuronale Netzwerk erkannten Muster mit vorgegebenen Beispielmustern. Eine weitere Anwendungsalternative kann es vorsehen, dass sie Person angibt, immer die Option B zu wählen. Bei dieser Auswahl werden die nächsten Pflanzen 10 ausschließlich gemäß der Option B bearbeitet. So kann die semiautonome Bearbeitung der Pflanzen wenigstens kurzfristig in eine vollständig autonome Bearbeitung überführt werden.
Nach Anwahl einer bestimmten Option erhält die Steuereinheit 17 von dem Rechner 21 das entsprechende Signal, wodurch ein Bearbeitungsmittel 22 von der Steuereinheit 17 entsprechend angesteuert wird, und die Pflanze 10 gemäß der angewählten Option bearbeitet wird. Bei dem Bearbeitungsmittel 22 kann es sich, wie in der Fig. beispielhaft dargestellt, um einen Laser 23 handeln. Gleichermaßen kann es sich bei den Bearbeitungsmitteln 22 aber auch um eine Schere, ein Skalpell, einen Plasmastrahl, einen Wasserstrahl, eine Pinzette, eine Zange, ein Spachtel oder dergleichen handeln. Bei dem in der Fig. dargestellten Ausführungsbeispiel ist der Laser 23 an einem Roboterarm befestigt, wodurch der Laser 23 im dreidimensionalen Raum bewegbar ist. Dadurch lässt sich das Bearbeitungsmittel 22 in genau die Position relativ zu der Pflanze 10 bewegen, um die angewählten Bearbeitungsoptionen durchzuführen.
Es sind auch Ausführungsbeispiele denkbar, bei denen mehrere Bearbeitungsmittel 22 eingesetzt werden, um beispielsweise in Kombination einer Zange mit einer Schere kompliziertere Bearbeitungen durchzuführen. Beide Bearbeitungsmittel würden sodann einen entsprechenden Roboterarm aufweisen.
Die bearbeitete Pflanze und/oder der abgetrennte Pflanzenbestandteil 24 wird nach der Bearbeitung auf einem Förderband 25 abtransportiert. Bei dem in der Fig. dargestellten Ausführungsbeispiel wird der Pflanzenbestandteil 24 in Richtung Schleuse 13 transportiert. Alternativ ist es auch denkbar, dass durch ein weiteres nicht dargestelltes Greifmittel der Pflanzenbestandteil 24 ergriffen wird und in ein Nährmedium gesteckt wird.
Die vorliegende Erfindung ermöglicht es, dass die Person fernab des Operationsraums 11 vor dem Monitor 20 sitzt und die vorgeschlagenen Optionen auswählt. Dabei ist der Rechner 21 mit der Steuereinheit 17 über das Internet verbindbar. Das hier beschriebene Verfahren kann somit mit der entsprechenden Software von einem nahezu beliebigen Ort auf der Welt ausgeführt werden.
Neben der hier dargestellten klassischen Eingabeart über einen Rechner 21 und die Auswahl an einem Monitor 20 ist es auch denkbar, dass die Person über eine VR-Brille und VR-Handschuhe oder über die Technologie der augmented reality die Auswahl der angegebenen Optionen trifft und auch das Greifmittel 15 bzw. das Bearbeitungsmittel 22 direkt steuert. So ist es denkbar, dass die Person über die virtuelle Realität die Pflanze 10 ergreift und mittels des Bearbeitungsmittels 22 die Pflanze 10 bearbeitet. Der Vorteil dabei ist, dass die Bearbeitung in einer sterilen Umgebung erfolgen kann, während sich die Person mit der VR-Brille und den VR-Handschuhen an einem beliebigen und somit auch nicht sterilen Raum befinden kann. Dadurch kann der gesamte Prozess der Bearbeitung von Pflanzen sehr zeit- sowie kostenintensiv gestaltet werden.
Bezugszeichenliste
10 Pflanze
11 Operationsraum
12 Schleuse
13 Schleuse
14 Greifer
15 Greifmittel
16 Kamera
17 Steuereinheit
18 Kamera
19 Leitung
20 Monitor
21 Rechner
22 Bearbeitungsmittel
23 Laser
24 Pflanzenbestandteil
25 Förderband

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur semiautonomen Bearbeitung von Pflanzen (10) mit mindestens einem Bearbeitungsmittel (22), wobei wenigstens eine Pflanze (10) oder ein Bestandteil (24) einer Pflanze (10) von einer Bilderkennungseinrichtung erfasst wird und einer Person anhand der erkannten Merkmale der Pflanze (10) mindestens eine Option zur Bearbeitung der Pflanze (10) vorgeschlagen wird, und wobei nach Auswahl einer Option durch die Person, die Pflanze (10) von dem Bearbeitungsmittel (22) bearbeitet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Pflanze (10) hängend oder auf einem Untergrund liegend von der Bilderkennungseinrichtung aus mindestens einer Perspektive, vorzugsweise von allen Seiten, erfasst wird und mit Hilfe eines neuronalen Netzwerkes oder eines Algorithmus Merkmale und Muster erkannt werden und anhand dieser Merkmale und Muster mindestens eine Option, vorzugsweise eine Vielzahl von möglichen Bearbeitungsoptionen, aufgezeigt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei den möglichen Bearbeitungsoptionen um einen Schnitt der Pflanze (10), eine Klonierung, eine Probennahme, Meristemierung, Micrografting, punktuelle Bearbeitung des Pflanzengewebes, Wachstumsstimulation, eine Bestrahlung der Pflanze (10) zur Bioaktivierung und/oder Pathogeneliminierung, Brechung der Keimruhe durch Perforation einer Samenschale, Bearbeitung sowie Behandlung von Samen, Samenschalen, Embryonen, Zygoten, Proembryonen, Bearbeitung sowie Behandlung von Pflanzenorganen zur in vitro Kultur, wie Meristem, Achselknospen, Wurzelspitzen, Blatt- und Blütenstielstücke, Adventivsprossen, Kalluskulturen, Einzelzellen, Mikrosporen, Fruchtknoten, Antheren, Pollen, Früchte und Mikrostecklinge und dergleichen handelt.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bearbeitung der Pflanze (10) in einer sterilen oder in einer sterilen Umgebung erfolgt, wobei die mindestens eine Pflanze (10) insbesondere automatisch in die sterile Umgebung hinein und insbesondere automatisch wieder aus der sterilen Umgebung heraus transportiert werden kann.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Person eine Bearbeitungsoption der Pflanze (10) auswählt und ihr dann von einer Steuereinrichtung (17) aufgezeigt wird, vorzugsweise durch eine Projektion oder eine Markierung mittels Laser (23) auf der Pflanze (10), wo und/oder wie die Pflanze (10) zu bearbeiten ist.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Person eine Bearbeitungsoption der Pflanze (10) auswählt und diese dann durch das Bearbeitungsmittel (22), bei dem es sich um eine Schere, ein Skalpell, einen Laserstrahl (23), einen Plasmastrahl, einen Wasserstrahl, eine Pinzette, eine Zange, einen Spachtel, ein aufhaltendes, ein fassendes, haltendes und einklemmendes, schneidendes, zusammenführendes, inspektionsgeeignetes, endoskopisches, oder auch ein kombiniertes Instrument oder dergleichen handeln kann, durchgeführt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die bearbeitete Pflanze (10) oder der behandelte Bestandteil (24) nach der Bearbeitung manuell oder durch einen Förderer oder ein Greifmittel abgeführt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die bearbeitete Pflanze (10) oder der behandelte Bestandteil (24) der Pflanze (10) durch eine Bilderkennungseinrichtung erfasst wird und der Person mindestens eine Option zur weiteren Bearbeitung aufgezeigt wird, wobei es sich bei der Weiterbearbeitung, insbesondere um eine weitere Behandlung gemäß Anspruch 3, um eine Entsorgung oder ein Zuführen der Pflanze (10) oder des Bestandteils (24) zu einem Nährmedium handeln kann.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sich die Person räumlich getrennt von der Vorrichtung zur Durchführung der Bearbeitung der Pflanze (10) in einer nicht sterilen Umgebung aufhält.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Person auf einer bildgebenden Einrichtung, vorzugsweise einem Monitor (20), einem Tablet oder einem Smartphone, aus der Vielzahl möglicher Optionen zur Bearbeitung der Pflanze (10) die gewünschte Option auswählen kann.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Person mithilfe von Geräten der virtuellen Realität, vorzugsweise einer VR-Brille und/oder einem VR-Handschuhe, die von der Steuereinheit (17) vorgeschlagenen Optionen zur Bearbeitung der Pflanze (10) durchführt.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Optionen für die Bearbeitung der Pflanze (10) der Person in einer priorisierten Reihenfolge vorgeschlagen werden, wobei in Abhängigkeit von den erkannten Mustern und Merkmalen der Pflanze (10) die Bearbeitungsoptionen, die besonders oft ausgewählt werden, als erstes vorgeschlagen werden.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine Bearbeitungsmittel (22) sowie weitere Oberflächen vor jeder Bearbeitung einer Pflanze (10) und/oder vor jedem neuen Bearbeitungsschritt automatisch sterilisiert und/oder desinfiziert werden.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Person über eine bildgebende Einrichtung mehrere Bearbeitungen von Pflanzen (10) gleichzeitig überwacht und steuert.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass von der Steuereinheit (14) für ausgewählte erkannte Muster und Merkmale der Pflanze (10), insbesondere für eine beschädigte oder falsche Pflanze (10), bestimmte Optionen automatisch durchgeführt werden.
16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Bearbeitungsmittel (22) von einer künstlichen Intelligenz gesteuert wird, wobei das neuronale Netzwerk auf eine sich ständig erweiternde Datenbank von einer Vielzahl von Bildern von Pflanzen (10) und den verschiedenen Bearbeitungsoptionen gemäß Anspruch 3 zugreift.
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Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI570653B (zh) 2013-11-08 2017-02-11 財團法人資訊工業策進會 The treatment of plant symptoms is recommended by systems, methods and recording media
US10813295B2 (en) * 2017-04-17 2020-10-27 Iron Ox, Inc. Method for monitoring growth of plants and generating a plant grow schedule
US11663414B2 (en) * 2018-02-20 2023-05-30 Fluence Bioengineering, Inc. Controlled agricultural systems and methods of managing agricultural systems
WO2019222860A1 (en) * 2018-05-25 2019-11-28 Greenearth Automation Inc. System, method and/or computer readable medium for growing plants in an autonomous green house
WO2019237200A1 (en) * 2018-06-12 2019-12-19 Paige Growth Technologies Inc. Precision agriculture system and related methods
CN113490746A (zh) * 2018-12-19 2021-10-08 植物心语公司 敏感植物和用于基于敏感植物的特征来识别作物中的应激原的方法
DE102019004848A1 (de) 2019-07-12 2021-01-14 RoBoTec PTC GmbH Vorrichtung und Verfahren zum Vermehren von Pflanzen
US11553634B2 (en) 2019-10-01 2023-01-17 X Development Llc Robotic agricultural remediation

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