KR102336828B1 - 영상 또는 레이더 기반의 과수 형상 및 유무 판별을 통한 선택적 방제가 가능한 스마트 방제기 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 목적은 스마트 방제기가 부착된 무인 이동체가 자율적으로 밭고랑을 주행하여 밭에 농약을 살포할 수 있어 고령자로도 손쉽게 밭에 농약을 살포할 수 있을 뿐만 아니라 작업자가 농약을 흡입하지 않아도 되어 작업자의 건강을 해치지 않는 자동 주행으로 농작물에 농약을 살포하는 스마트 방제기를 제공함에 있다. 스마트 방제기는 적어도 하나의 센서를 이용하여 환경 정보를 인식하는 인식부, 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습하는 학습부, 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 영역 분류부, 인식부와 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 과수의 높이를 산출하는 산출부 및 직선 거리 및 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 제어부를 포함한다. 본 발명을 통해 스마트 방제기가 부착된 무인 이동체가 자율적으로 밭고랑을 주행하여 밭에 농약을 살포할 수 있어 고령자로도 손쉽게 밭에 농약을 살포할 수 있을 뿐만 아니라 작업자가 농약을 흡입하지 않아도 되어 작업자의 건강을 해치지 않는 자동 주행으로 농작물에 농약을 살포할 수 있다.
Description
본 발명은 영상 또는 레이더 기반의 과수 형상 및 유무 판별을 통한 선택적 방제가 가능한 스마트 방제기로, 좀 더 자세하게는 자율 주행하는 스마트 방제 장치에 부착되어 진행하는 과정에서 과수의 특징에 기초하여 독립적 제어가 가능한 분사 노즐을 활용하여 선택적으로 방제하는 기술이다.
하우스나 밭에 식재된 작물에 대한 농약 살포는, 약통에 담긴 농약을 펌프로 올린 후 작업자가 호스가 연결된 약대를 쥐고 밭이랑을 따라 직접 이동하면서 살포하였으나, 최근에는 약통, 펌프, 연결호스 및 양측에 약대가 탑재된 농업용 동력 운반기를 겸한 농약 살포기가 보급되면서 밭이랑을 따라 더욱 편하게 운전하면서 농약을 칠 수 있게 되었다.
하지만, 농약의 살포작업이 완전히 종료될 때까지 작업자가 일일이 따라다니면서 적절한 운전조작을 행하지 않으면 안되므로, 최소한의 인력이 요구될 뿐 아니라 농약 살포과정에서 정도의 차일뿐 유독성 농약 일부분의 흡입은 여전히 피하기 어려워 작업자의 건강에 이상이 생길 염려가 있다.
(특허문헌 1) KR 10-1919613 B1
(특허문헌 1) KR 10-1919613 B1
본 발명의 목적은 스마트 방제기가 부착된 무인 이동체가 자율적으로 밭고랑을 주행하여 밭에 농약을 살포할 수 있어 고령자로도 손쉽게 밭에 농약을 살포할 수 있을 뿐만 아니라 작업자가 농약을 흡입하지 않아도 되어 작업자의 건강을 해치지 않는 자동 주행으로 농작물에 농약을 살포하는 스마트 방제기를 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치는 적어도 하나의 센서를 이용하여 환경 정보를 인식하는 인식부, 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습하는 학습부, 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 영역 분류부, 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 산출부 및 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 제어부를 포함한다.
본 발명에 일 실시예에 있어서, 분사 장치는 제어신호에 기초하여, 상기 과수로 분사되는 분사액의 분사량, 분사압력, 분사각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 독립적으로 제어하는 분사 제어 모듈을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 분사 제어 모듈은 분사량을 독립적으로 조절하는 적어도 하나의 유량 제어 모듈, 분사압력을 독립적으로 조절하는 적어도 하나의 압력 제어 모듈 및 분사 각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 독립적으로 조절하는 적어도 하나의 노즐 제어 모듈을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 학습부는 딥러닝 알고리즘을 통해 상기 기준 정보를 인식하고, 기준 정보는 과수 기준 정보 및 영역 기준 정보를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 과수 기준 정보는 색깔, 형태, 크기, 높이, 잎의 분포, 병해충 정보 및 PLS 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하고, 영역 기준 정보는 상기 색깔, 상기 형태, 상기 크기, 상기 높이, 재질 및 구조 중 적어도 하나의 정보를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 학습부는 측정된 상기 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도를 비교하고, 유사도는 제1 내지 제4 구간 중 어느 하나의 구간에 해당되는지에 기초하여 위험도를 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 관리 영역은 상기 적어도 하나 이상의 서브 영역을 포함하고, 적어도 하나 이상의 서브 영역은 상기 과수간의 간격으로 인해 상기 과수가 존재하지 않는 토지 영역과 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 적어도 하나 이상의 과수 영역을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 제어부는 상기 기준 정보에 기초하여, 토지 영역에서 분사 노즐 제어 모듈을 동작시키지 않고, 적어도 하나 이상의 과수 영역에서 상기 분사 노즐 제어 모듈을 동작시킨다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 산출부는 상기 기준 정보에 기초하여 과수의 높이를 산출하고, 영역 정보에 기초하여 직선 거리를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치의 동작 방법은 인식부가 적어도 하나의 센서를 이용하여 환경 정보를 인식하는 단계, 학습부가 상기 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습하는 단계, 영역 분류부가 상기 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 단계, 산출부가 상기 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 단계 및 제어부가 상기 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 제어신호를 생성하는 단계는 적어도 하나의 유량 제어 모듈이 분사량을 독립적으로 조절하는 단계, 적어도 하나의 압력 제어 모듈이 분사압력을 독립적으로 조절하는 단계 및 적어도 하나의 노즐 제어 모듈이 분사 각도를 독립적으로 조절하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 시스템은 스마트 방제 장치, 스마트 방제 장치의 진행방향을 인식하는 인식장치를 포함하며, 스마트 방제 장치는 적어도 하나의 센서를 이용하여 환경 정보를 인식하는 인식부, 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습하는 학습부, 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 분류부, 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 산출부 및 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치를 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서, 인식부가 적어도 하나의 센서를 이용하여 환경 정보를 인식하는 단계, 학습부가 상기 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습하는 단계, 영역 분류부가 상기 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 단계, 산출부가 상기 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 단계 및 제어부가 상기 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 효과는 스마트 방제기가 부착된 무인 이동체가 자율적으로 밭고랑을 주행하여 밭에 농약을 살포할 수 있어 고령자로도 손쉽게 밭에 농약을 살포할 수 있을 뿐만 아니라 작업자가 농약을 흡입하지 않아도 되어 작업자의 건강을 해치지 않는 자동 주행으로 농작물에 농약을 살포할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치에 대한 세부 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치의 제어부의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서 스마트 방제 장치의 제어부의 동작 방법을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 장치의 분사 제어 모듈의 구성을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 장치의 학습부의 단계를 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 방법을 단계적으로 도시한 순서도 이다.
도 8은 본 발명에 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치의 예시를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치의 제어부의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서 스마트 방제 장치의 제어부의 동작 방법을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 장치의 분사 제어 모듈의 구성을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 장치의 학습부의 단계를 도시한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 방법을 단계적으로 도시한 순서도 이다.
도 8은 본 발명에 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치의 예시를 도시한 도면이다.
이하, 본 명세서에 개시된 실시 예들을 도면을 참조하여 상세하게 설명하고 자 한다. 본문에서 달리 명시하지 않는 한, 도면의 유사한 참조번호들은 유사한 구성요소들을 나타낸다. 상세한 설명, 도면들 및 청구항들에서 상술하는 예시적인 실시 예들은 한정을 위한 것이 아니며, 다른 실시 예들이 이용될 수 있으며, 여기서 개시되는 기술의 사상이나 범주를 벗어나지 않는 한 다른 변경들도 가능하다. 당업자는 본 개시의 구성요소들, 즉 여기서 일반적으로 기술되고, 도면에 기재되는 구성요소들을 다양하게 다른 구성으로 배열, 구성, 결합, 도안할 수 있으며, 이것들의 모두는 명백하게 고안 되어지며, 본 개시의 일부를 형성하고 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 도면에서 여러 층(또는 막), 영역 및 형상을 명확하게 표현하기 위하여 구성요소의 폭, 길이, 두께 또는 형상 등은 과장되어 표현될 수도 있다.
개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시 예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시 예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니된다. 즉, 실시 예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
여기서 사용된 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 용어들은 관련기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석 될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치(10)에 대한 세부 블록도이다.
도 1을 참조하면 스마트 방제 장치(10)는 적어도 하나 이상의 센서(20)들과 인식부(200), 학습부(300), 영역 분류부(400), 산출부(500) 및 제어부(600)를 포함한다.
자세하게는 스마트 방제 장치(10)는 적어도 하나 이상의 센서(20)들에 기초하여 인식된 환경 정보를 인식부(200)로 제공한다. 인식부(200)는 학습부(300)로 환경 정보를 송신하고, 학습부(300)는 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습한다. 영역 분류부(400)는 학습부(300)에서 기저장된 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류한다. 산출부(500)는 인식부(200)와 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 과수의 높이를 산출한다. 제어부(600)는 산출부(500)에서 산출된 직선 거리 및 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성한다.
예를 들어, 인식부(200)는 카메라를 통해 촬영된 영상을 인식하고 학습부(300)로 영상을 송신한다. 송신된 영상은 학습부(300)에서 기준 정보를 생성하기 위해 학습된다. 영역 분류부(400)는 생성된 기준 정보와 기저장된 기준 정보를 비교하여 영역을 분류하고 기저장된 기준 정보에 기초하여 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류한다. 적어도 하나의 서브 영역은 제1 영역 및 제2영역을 포함하고, 제2 영역은 감나무 영역, 배나무 영역, 사과나무 영역일 수 있다. 사과나무 영역을 방제하고 있을 경우, 방제하고자 하는 사과나무의 높이를 과수 분류 정보에 기초하여 산출하고, 스마트 방제 장치(10)와 하나의 사과나무와의 직선 거리를 산출한다. 산출된 높이와 직선 거리에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성한다. 여기서, 사과나무의 높이가 높을 경우에는 압력을 세게하여 분사액이 멀리까지 분사되게 하고 분사 노즐의 각도를 상측으로 향하게 하며, 높이에 따라 분사 노즐 제어 모듈을 개방한다. 또한, 직선 거리가 멀 경우에는 압력 제어 모듈에 압력을 세게하라는 압력 제어 신호와 유량 제어 모듈에 유량을 많이 하라는 유량 제어 신호를 송신하여 압력을 세게하고 유량을 많이 분사하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치(10)에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치(10)의 제어부(600)의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서 스마트 방제 장치(10)의 제어부(600)의 동작 방법을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 장치(10)의 분사 제어 모듈(610)의 구성을 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 5를 참조하면, 스마트 방치 장치는 인식부(200), 학습부(300), 영역 분류부(400), 산출부(500) 및 제어부(600)를 포함한다.
인식부(200)는 적어도 하나의 센서(20)를 이용하여 환경 정보를 인식한다. 여기서, 센서(20)는 항상 수평으로 유지하도록 함으로써, 스마트 방제 장치(10)의 급격한 운용에도 자율 운용이 가능하도록 한다.
여기서, 센서(20)는 IP카메라, HD-SDI 카메라, 아날로그 카메라, 화재감지 컬러카메라, 열화상 카메라, SD(720x486, NTSC)급의 해상도에서 HD(1920x5080, HD5080p) 카메라, IP줌 스피드 카메라 또는 CCTV 카메라, 초음파 센서, 레이저 센서, 적외선 및 열감지 센서, 근접 센서, 스테디캠, 자이로센서, 제스처 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, 생체 센서, 조도 센서, UV(ultra violet) 센서 및 LIDAR 센서 중 적어도 하나일 수 있다.
여기서, 적어도 하나 이상의 카메라를 이용하게 되면 영역을 이미지화하여 영역을 관리할 수 있다. 또한, LIDAR 센서를 스마트 방제 장치의 상단에 위쪽을 인식하는 형태로 부착하게 되면 배나무와 같은 터널 형태의 과수까지 관리할 수 있다. LIDAR 센서는 270도 인식이 가능하여 높은 과수 및 터널 형태의 과수를 관리할 수 있다.
환경 정보는 온도, 습도, 장애물, 영역, 시설 구조, 규격, 형태, 이산화탄소 농도, 토양 정보, 내부의 영상, 내부의 이미지, 병해충 정보 및 생육 정보 중 적어도 하나일 수 있다.
학습부(300)는 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습한다. 학습부(300)는 딥러닝 알고리즘을 통해 기준 정보를 인식한다. 기준 정보는 과수 기준 정보 및 영역 기준 정보과수 기준 정보 및 영역 기준 정보를 포함한다.
과수 기준 정보는 색깔, 형태, 크기, 높이, 잎의 분포, 병해충 정보, 병해충에 따른 농약 혼합 비율 정보 및 PLS 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함한다. PLS 정보란 사용 가능한 농약의 목록으로, 과수별로 등록된 농약만 사용하고 등록 농약 이외에는 원칙적으로 사용이 금지되는 제도이다. PLS가 시행될 경우, 국내 사용등록 또는 잔류허용기준이 설정된 농약 외에는 일률기준 0.01ppm이 적용되고 이에 따른 관리가 이루어져 미미한 잔류 농약만 검출되어도 제재를 당하게 된다. 농약 잔류허용기준을 강화하는 것은 안정성이 입증되지 않은 수입 농산물을 차단하는데 목적이 있다.
예를 들어, 병해충 정보에 기초하여 병해충이 있다고 판단되면, 해당 병해충 제거나 방지를 위해 기저장된 해당 병해충에 대한 종류별 농약 정보, 농약의 양 및 각 농약의 혼합 비율 정보를 제공한다.
영역 기준 정보는 색깔, 형태, 크기, 높이, 재질 및 구조 중 적어도 하나의 정보를 포함한다.
학습부(300)는 기설정된 기준 정보와 측정된 정보를 비교하여 위험도 판단이 가능하다. 예를 들어, 학습부(300)는 측정된 상기 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도를 비교하고, 유사도는 제1 내지 제4 구간 중 어느 하나의 구간에 해당되는지에 기초하여 위험도 판단이 가능하다. 유사도를 판단하는 자세한 내용은 도 6에서 후술될 것이다.
영역 분류부(400)는 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류한다. 영역 분류부(400)는 기설정된 기준 정보와 인식된 환경 정보를 비교함으로써 관리 영역을 분리한다. 관리 영역은 적어도 하나 이상의 서브 영역을 포함하고, 적어도 하나 이상의 서브 영역은 과수간의 간격으로 인해 과수가 존재하지 않는 제1 영역과 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 적어도 하나 이상의 과수 영역을 포함한다.
예를 들어, 제1 영역은 과수 간의 간격으로 인해 과수가 존재하지 않는 영역이고, 제2 영역은 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 배나무 영역, 제3 영역은 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 사과나무 영역, 제4 영역은 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 감나무 영역일 수 있다. 이때, 배나무 영역과 같이 터널 형식으로 되어 있는 영역은 스마트 방제 장치(10)의 상측에 있는 인식장치를 통해 인식되고, 상측의 분사 노즐 제어 모듈(611)을 이용하여 농약을 분사할 수 있다.
산출부(500)는 인식부(200)와 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출한다. 산출부(500)는 기준 정보에 기초하여 과수의 높이를 산출하고, 영역 정보에 기초하여 직선 거리를 산출한다.
과수의 높이에 기초하여 분사 노즐 제어 모듈(611)의 개폐 및 각도 중 적어도 하나가 결정된다. 예를 들어, 과수의 높이가 높다면 분사 노즐 제어 모듈(611)의 상단까지 개폐될 것이고 분사 노즐의 각도 또한 상측을 향하게 될 것이다.
직선 거리에 기초하여 압력 제어 모듈(613)이 결정된다. 예를 들어, 인식부(200)와 과수간의 직선 거리가 멀다면 압력을 세게하여 분사액이 멀리까지 분사되게 하고, 인식부(200)와 과수간의 직선 거리가 가깝다면 압력을 약하게하여 분사액이 가까운거리까지 분사되게 한다.
제어부(600)는 직선 거리 및 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성한다. 분사 장치는 제어신호에 기초하여, 과수로 분사되는 분사액의 분사량, 분사압력, 분사각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 독립적으로 제어하는 분사 제어 모듈(610)을 포함한다.
분사 제어 모듈(610)은 분사량을 독립적으로 조절하는 적어도 하나 이상의 유량 제어 모듈(612), 분사압력을 독립적으로 조절하는 적어도 하나 이상의 압력 제어 모듈(613) 및 분사 각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 독립적으로 조절하는 적어도 하나 이상의 노즐 제어 모듈을 포함한다.
제어부(600)는 기준 정보에 기초하여, 제1 영역에서 분사 노즐 제어 모듈을 동작시키지 않고, 적어도 하나 이상의 과수를 포함하는 제2 영역에서 상기 분사 노즐 제어 모듈을 동작시킨다.
제어부(600)는 직선 거리에 기초하여 유량과 압력을 제어하는 신호를 생성하여 유량 제어 모듈(612) 및 압력 제어 모듈(613) 중 적어도 하나로 송신할 수 있다. 적어도 하나 이상의 유량 제어 모듈(612)은 유량 제어 신호(C2)에 기초하여 유량을 제어하고, 적어도 하나 이상의 압력 제어 모듈(613)은 압력 제어 신호(C1)에 기초하여 압력을 제어한다. 유량 제어 모듈(612) 및 압력 제어 모듈(613)에 기초하여 일정한 압력을 유지함으로써 분사 거리를 일정하게 유지 할 수 있다.
또한, 제어부(600)는 개폐 제어 신호(C3) 및 각도 제어 신호(C4)를 생성하여 분사 노즐 제어 모듈(611)로 송신할 수 있다. 적어도 하나 이상의 분사 노즐 제어 모듈(611)은 개폐 제어 신호(C3)에 기초하여 분사구의 개폐를 결정할 수 있다. 예를 들어, 과수가 없는 제1 영역에는 분사구를 폐쇄하여 농약을 분사시키지 않고, 과수가 있는 적어도 하나 이상의 과수를 포함하는 제2 영역에는 기준 정보에 기초하여 적절한 양의 농약을 분사하도록 분사구를 개방할 수 있다. 적어도 하나 이상의 분사 노즐 제어 모듈(611)은 각도 제어 신호(C4)에 기초하여 분사 노즐의 각도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 분사 방향이 상측이여야 한다면, 분사 노즐의 각도가 상측을 향하도록 하고 분사 방향이 하측이여야 한다면, 분사 노즐의 각도가 하측을 향하도록 할 수 있다. 제어 신호에 대한 구체적인 내용은 도 3에서 후술된다.
제어부(600)는 분사 제어 모듈(610)에 제어 신호를 보내 분사 제어 모듈(610)을 분사한다. 분사 제어 모듈(610)은 분사량을 독립적으로 조절하는 적어도 하나 이상의 유량 제어 모듈(612), 분사압력을 독립적으로 조절하는 적어도 하나 이상의 압력 제어 모듈(613) 및 분사 각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 독립적으로 조절하는 적어도 하나 이상의 노즐 제어 모듈을 포함한다.
제어부(600)는 직선 거리에 기초하여 유량과 압력을 제어하는 신호를 생성하여 유량 제어 모듈(612) 및 압력 제어 모듈(613) 중 적어도 하나로 송신할 수 있다. 적어도 하나 이상의 유량 제어 모듈(612)은 유량 제어 신호(C2)에 기초하여 유량을 제어하고, 적어도 하나 이상의 압력 제어 모듈(613)은 압력 제어 신호(C1)에 기초하여 압력을 제어한다. 유량 제어 모듈(612) 및 압력 제어 모듈(613)에 기초하여 일정한 압력을 유지함으로써 분사 거리를 일정하게 유지 할 수 있다.
예를 들어, 스마트 방제 장치(10)와 과수와의 직선 거리가 멀게 산출될 경우, 압력 제어 모듈(613)로 압력을 높이라는 압력 제어 신호(C1)를 송신한다. 압력 제어 모듈(613)은 송신 받은 압력 제어 신호(C1)에 기초하여 압력을 제어한다. 또한, 과수 기준 하여 과수의 크기가 크거나 물을 많이 줘야하는 과수인 경우, 유량 제어 모듈(612)에 유량을 높이라는 유량 제어 신호(C2)를 송신한다. 유량 제어 모듈(612)은 송신 받은 유량 제어 신호(C2)에 기초하여 유량을 제어한다.
또한, 제어부(600)는 개폐 제어 신호(C3) 및 각도 제어 신호(C4)를 생성하여 분사 노즐 제어 모듈(611)로 송신할 수 있다. 적어도 하나 이상의 분사 노즐 제어 모듈(611)은 개폐 제어 신호(C3)에 기초하여 분사구의 개폐를 결정할 수 있다.
예를 들어, 과수가 없는 제1 영역에는 분사구를 폐쇄하여 농약을 분사시키지 않도록 분사구를 폐쇄하고, 적어도 하나 이상의 과수가 존재하는 제2 영역에는 기준 정보에 기초하여 적절한 양의 농약을 분사하도록 분사구를 개방할 수 있다. 이때, 과수 기준 정보에 기초하여 과수의 높이가 높을 경우에는 분사 노즐 제어 모듈(611)의 상측까지 개방하도록 한다.
적어도 하나 이상의 분사 노즐 제어 모듈(611)은 각도 제어 신호(C4)에 기초하여 분사 노즐의 각도를 제어할 수 있다.
예를 들어, 분사 방향이 상측이여야 한다면, 분사 노즐의 각도가 상측을 향하도록 하고 분사 방향이 하측이여야 한다면, 분사 노즐의 각도가 하측을 향하도록 할 수 있다.
제어부(600)는 분사액을 기설정된 양만큼 분사한 후, 분사 노즐의 분사구를 폐쇄한 뒤, 다음 과수 영역으로 이동한다. 예를 들어, 기설정된 한 사과나무의 분사액 양은 0.1L이고, 기설정된 한 배나무의 분사액 양은 0.5L일때, 사과나무 영역에서 한 사과나무에 0.1L의 분사액을 분사하고 다음 사과나무에 분사하기까지 제1 영역이 존재하므로 분사구를 폐쇄한다. 그 후, 다음 사과나무에 0.1L 분사액을 분사하기 위해 분사구를 개방하고 앞의 과정과 같은 과정을 전 사과나무 영역에 반복한다. 사과나무 영역에 분사가 끝났다면, 다음 영역인 배나무 영역으로 넘어가게 된다. 배나무 영역에서 한 배나무에 0.5L의 분사액을 분사하고 분사구를 다음 배나무에 분사하기까지 제1 영역이 존재하므로 분사구를 폐쇄한다. 그 후, 다음 배나무에 0.5L 분사액을 분사하는 과정을 전 배나무 영역에 반복한다.
도 5를 참조하면 적어도 하나 이상의 분사 노즐 제어 모듈(611)은 반원의 형태로 이루어질 수 있다. 반원의 형태를 이용하게 되면, 스마트 방제 장치(10)의 자세 변화가 생기더라도 적어도 하나 이상의 분사 노즐 제어 모듈(611)의 개폐 위치를 변화시켜 상황에 유연하게 대처할 수 있다. 이때, 분사 노즐의 내부가 나사선 형태로 이루어져 있다면 분사액 분사 시, 넓은 반경으로 분사가 가능하다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 장치의 학습부의 단계를 도시한 순서도이다.
도 6을 참조하면, S11단계는 적어도 하나 이상의 센서(20)로 부터의 추출된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도가 제1구간에 해당하는지 판단한다. 유사도가 제1구간에 해당된다면 S12단계로 넘어가게 되고, 해당하지 않는다면 인식부(200)의 적어도 하나 이상의 센서(20)로부터 PLS 정보를 재수집하도록 한다.
S12단계에서는 적어도 하나 이상의 센서(20)로부터의 추출된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도가 제2구간인 경우이다. 유사도가 제2구간에 해당된다면 S13단계로 넘어가게 되고, 해당하지 않는다면 S14단계로 넘어가게된다.
S13단계에서는 적어도 하나 이상의 센서(20)로부터의 추출된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도가 제3구간에 해당하는 경우이다. 유사도가 제3구간에 해당된다면 S17단계로 넘어가게 되고, 해당하지 않는다면 S14단계로 넘어가게된다.
S14단계에서는 학습부(300)는 PLS 정보를 저장한다.
S15단계에서는 기설정된 알고리즘과 비교하여 알고리즘을 업데이트시킨다.
S16단계에서는 S15단계에서 업데이트시킨 정보를 새로운 PLS 정보로 저장한다.
S17단계에서는 적어도 하나 이상의 센서(20)로 부터의 추출된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도가 제4구간에 해당하는 경우이다. 유사도가 제4구간에 해당된다면 S18단계로 넘어가게된다.
S18단계에서는 학습부(300)가 PLS 정보에 기초하여 과수가 높은 위험도를 가지고 있다고 판단한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 스마트 방제 방법을 단계적으로 도시한 순서도 이다.
도 7을 참조하면, S21단계는 인식부(200)가 환경 정보를 인식한다.
예를 들어, 인식부(200)는 카메라를 통해 촬영된 영상을 인식하고 학습부(300)로 영상을 송신한다. 촬영된 영상에는 온도, 습도, 장애물, 영역, 시설 구조, 규격, 형태, 이산화탄소 농도, 토양 정보, 내부의 영상, 내부의 이미지, 병해충 정보 및 생육 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S22단계는 학습부(300)가 인식된 환경 정보에 기초하여 기준 정보를 학습한다.
예를 들어, 인식부(200)에서 인식된 영상을 학습부(300)로 송신하고, 송신된 영상은 학습부(300)에서 기준 정보를 생성하기 위해 학습된다. 기준 정보는 과수 기준 정보 및 영역 기준 정보과수 기준 정보 및 영역 기준 정보를 포함한다.
여기서, 과수 기준 정보는 색깔, 형태, 크기, 높이, 잎의 분포, 병해충 정보, 병해충에 따른 농약 혼합 비율 정보 및 PLS 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함한다. 예를 들어, 병해충 정보에 기초하여 병해충이 있다고 판단되면, 해당 병해충 제거나 방지를 위해 기저장된 해당 병해충에 대한 종류별 농약 정보, 농약의 양 및 각 농약의 혼합 비율 정보를 제공한다.
S23단계는 영역 분류부(400)가 기준 정보에 기초하여 영역을 분류한다.
예를 들어, 제1 영역은 과수 간의 간격으로 인해 과수가 존재하지 않는 제1 영역이고, 제2 영역은 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 배나무 영역, 제3 영역은 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 사과나무 영역, 제4 영역은 과수 분류 정보에 기초하여 분류된 감나무 영역일 수 있다. 이때, 배나무 영역과 같이 터널 형식으로 되어 있는 영역은 스마트 방제 장치(10)의 상측에 있는 인식장치를 통해 인식되고, 상측의 분사 노즐 제어 모듈(611)을 이용하여 농약을 분사할 수 있다.
S24단계는 산출부(500)가 인식부(200) 및 기준 정보에 기초하여 거리 및 높이를 산출한다. 이때, 거리는 직선 거리일 수 있다.
예를 들어, 인식부(200)와 적어도 하나의 서브 영역 내 어느 하나의 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출한다. 산출부(500)는 기준 정보에 기초하여 과수의 높이를 산출하고, 영역 정보에 기초하여 직선 거리를 산출한다. 과수의 높이에 기초하여 분사 노즐 제어 모듈(611)의 개폐 및 각도 중 적어도 하나가 결정되고, 직선 거리에 기초하여 압력 제어 모듈(613)이 결정된다.
S25단계는 제어부(600)가 거리 및 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성한다. 이때, 거리는 직선 거리일 수 있다.
예를 들어, 제어부(600)는 직선 거리에 기초하여 유량과 압력을 제어하는 신호를 생성하여 유량 제어 모듈(612), 압력 제어 모듈(613) 및 분사 노즐 제어 모듈(611) 중 적어도 하나로 송신할 수 있다. 제어부(600)는 유량 제어 신호(C2), 압력 제어 신호(C1), 개폐 제어 신호(C3) 및 각도 제어 신호(C4)를 생성하여 분사 노즐 제어 모듈(611)로 송신할 수 있다.
S26단계는 제어부(600)가 생성된 제어 신호에 기초하여 분사 장치를 제어한다.
예를 들어, 사과나무의 높이가 높을 경우에는 압력을 세게하여 분사액이 멀리까지 분사되게 하고 분사 노즐의 각도를 상측으로 향하게 하며, 높이에 따라 분사 노즐 제어 모듈(611)을 개방한다. 또한, 직선 거리가 멀 경우에는 압력 제어 모듈(613)에 압력을 세게하라는 압력 제어 신호(C1)와 유량 제어 모듈(612)에 유량을 많이 하라는 유량 제어 신호(C2)를 송신하여 압력을 세게하고 유량을 많이 분사하도록 한다.
도 8은 본 발명에 일 실시예에 따른 스마트 방제 장치(10)의 예시를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 스마트 방제 장치(10)는 자율 주행하는 무인 이동체에 탑재된다. 이때, 이동 과정에서 과수 기준 특징에 기초하여 개별적 제어가 가능한 분사 노즐을 활용하여 선택적으로 방제할 수 있도록 한다. 과수 기준 특징에 기초하여 분사량을 제어하므로 농약 사용을 최소화 할 수 있으며, 비용 절감 및 과수 기준 특징 중 PLS가 포함되어 있어 정부 시책 및 규제에 적합하다.
또한, 스마트 방제기가 부착된 무인 이동체가 자율적으로 밭고랑을 주행하여 밭에 농약을 살포할 수 있어 고령자로도 손쉽게 밭에 농약을 살포할 수 있을 뿐만 아니라 작업자가 농약을 흡입하지 않아도 되어 작업자의 건강을 해치지 않는 자동 주행으로 농작물에 농약을 살포할 수 있다.
10 : 스마트 방제 장치
20 : 센서
200: 인식부
300 : 학습부
400 : 영역 분류부
500 : 산출부
600 : 제어부
610 : 분사 제어 모듈
611 : 분사 노즐 제어 모듈
612 : 유량 제어 모듈
613 : 압력 제어 모듈
20 : 센서
200: 인식부
300 : 학습부
400 : 영역 분류부
500 : 산출부
600 : 제어부
610 : 분사 제어 모듈
611 : 분사 노즐 제어 모듈
612 : 유량 제어 모듈
613 : 압력 제어 모듈
Claims (13)
- 적어도 하나의 센서를 이용하여 병해충 정보 및 생육 정보를 포함하는 환경 정보를 인식하는 인식부;
상기 환경 정보에 기반하여 결정된, 상기 병해충 정보에 따른 농약 혼합 비율 정보, 및 PLS 정보를 포함하는 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 영역 분류부;
상기 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 산출부;
상기 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 제어부; 및
상기 환경 정보에 기초하여 상기 기준 정보를 학습하는 학습부를 포함하고,
상기 학습부는 상기 기준 정보에 기초하여 해당 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보를 제공하고,
상기 학습부는 측정된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도를 비교하고,
상기 유사도가 유사도 제1 내지 제4 구간 중 어느 구간에 해당되는지에 기초하여 위험도를 판단하며,
상기 제어부는 상기 위험도, 상기 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보에 기초하여 상기 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 더 생성하고,
상기 분사 장치의 노즐의 내부가 나사선 형태인, 스마트 방제 장치. - 제1항에 있어서,
상기 분사 장치는,
상기 제어신호에 기초하여, 상기 과수로 분사되는 분사액의 분사량, 분사압력, 분사각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 제어하는 분사 제어 모듈을 포함하는 스마트 방제 장치. - 제2항에 있어서,
상기 분사 제어 모듈은,
상기 분사량을 조절하는 적어도 하나의 유량 제어 모듈;
상기 분사압력을 조절하는 적어도 하나의 압력 제어 모듈; 및
상기 분사 각도 및 분사구 개폐 중 적어도 하나를 조절하는 적어도 하나의 노즐 제어 모듈;
을 포함하는 스마트 방제 장치. - 제1항에 있어서,
상기 학습부는 딥러닝 알고리즘을 통해 상기 기준 정보를 인식하며,
상기 기준 정보는 과수 기준 정보 및 영역 기준 정보를 포함하는 스마트 방제 장치. - 제 4항에 있어서,
상기 과수 기준 정보는 상기 과수의 색깔, 형태, 크기, 높이, 및 잎의 분포중 적어도 하나의 정보를 포함하고,
상기 영역 기준 정보는 상기 관리 영역의 색깔, 형태, 크기, 높이, 재질 및 구조 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 스마트 방제 장치. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 관리 영역은 상기 적어도 하나 이상의 서브 영역을 포함하고,
상기 적어도 하나 이상의 서브 영역은 과수간의 간격으로 인해 상기 과수가 존재하지 않는 제1 영역과,
과수 분류 정보에 기초하여 분류된 적어도 하나 이상의 과수가 존재하는 제2 영역을 포함하는 스마트 방제 장치. - 제7항에 있어서,
상기 제어부는 상기 기준 정보에 기초하여,
상기 제1 영역에서 분사 노즐 제어 모듈을 동작시키지 않고,
상기 제2 영역에서 상기 분사 노즐 제어 모듈을 동작시키는 스마트 방제 장치. - 제1항에 있어서,
상기 산출부는 상기 기준 정보에 기초하여 과수의 높이를 산출하고,
상기 영역 정보에 기초하여 직선 거리를 산출하는 스마트 방제 장치. - 스마트 방제 장치의 동작 방법으로서,
인식부가 적어도 하나의 센서를 이용하여 병해충 정보 및 생육 정보를 포함하는 환경 정보를 인식하는 단계;
학습부가 상기 환경 정보에 기초하여 결정된, 상기 병해충 정보에 따른 농약 혼합 비율 정보, 및 PLS 정보를 포함하는 기준 정보를 학습하는 단계;
영역 분류부가 상기 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 단계;
산출부가 상기 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 단계; 및
제어부가 상기 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 학습부는 상기 기준 정보에 기초하여 해당 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보를 제공하고,
상기 학습부는 측정된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도를 비교하고,
상기 유사도가 유사도 제1 내지 제4 구간 중 어느 구간에 해당되는지에 기초하여 위험도를 판단하며,
상기 제어부는 상기 위험도, 상기 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보에 기초하여 상기 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 더 생성하고,
상기 분사 장치의 노즐의 내부가 나사선 형태인, 스마트 방제 장치의 동작 방법. - 제10항에 있어서,
상기 제어신호를 생성하는 단계는,
적어도 하나의 유량 제어 모듈이 분사량을 조절하는 단계;
적어도 하나의 압력 제어 모듈이 분사압력을 조절하는 단계; 및
적어도 하나의 노즐 제어 모듈이 분사 각도를 조절하는 단계;
를 포함하는 스마트 방제 장치의 동작 방법. - 스마트 방제 장치;
상기 스마트 방제 장치의 진행방향을 인식하는 인식장치를 포함하며,
상기 스마트 방제 장치는,
적어도 하나의 센서를 이용하여 병해충 정보 및 생육 정보를 포함하는 환경 정보를 인식하는 인식부;
상기 환경 정보에 기초하여 결정된, 상기 병해충 정보에 따른 농약 혼합 비율 정보, 및 PLS 정보를 포함하는 기준 정보를 학습하는 학습부;
상기 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 분류부;
상기 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 산출부;
상기 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 제어부; 및
상기 환경 정보에 기초하여 상기 기준 정보를 학습하는 학습부를 포함하고,
상기 학습부는 상기 기준 정보에 기초하여 해당 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보를 제공하고,
상기 학습부는 측정된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도를 비교하고,
상기 유사도가 유사도 제1 내지 제4 구간 중 어느 구간에 해당되는지에 기초하여 위험도를 판단하며,
상기 제어부는 상기 위험도, 상기 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보에 기초하여 상기 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 더 생성하고,
상기 분사 장치의 노즐의 내부가 나사선 형태인, 스마트 방제 시스템. - 컴퓨터에,
인식부가 적어도 하나의 센서를 이용하여 병해충 정보 및 생육 정보를 포함하는 환경 정보를 인식하는 단계,
학습부가 상기 환경 정보에 기초하여 결정된, 상기 병해충 정보에 따른 농약 혼합 비율 정보, 및 PLS 정보를 포함하는 기준 정보를 학습하는 단계,
영역 분류부가 상기 기준 정보에 따라, 관리 영역을 적어도 하나의 서브 영역으로 분류하는 단계,
산출부가 상기 인식부와 상기 적어도 하나의 서브 영역 내 과수 사이의 직선 거리와 상기 과수의 높이를 산출하는 단계, 및
제어부가 상기 직선 거리 및 상기 과수의 높이에 기초하여 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램으로,
상기 학습부는 상기 기준 정보에 기초하여 해당 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보를 제공하고,
상기 학습부는 측정된 PLS 정보와 기설정된 PLS 정보의 유사도를 비교하고,
상기 유사도가 유사도 제1 내지 제4 구간 중 어느 구간에 해당되는지에 기초하여 위험도를 판단하며,
상기 제어부는 상기 위험도, 상기 병해충에 대한 종류별 농약의 정보, 상기 농약의 양, 및 상기 농약의 혼합 비율 정보에 기초하여 상기 분사 장치를 제어하기 위한 제어신호를 더 생성하고,
상기 분사 장치의 노즐의 내부가 나사선 형태인, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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| KR1020190141140A KR102336828B1 (ko) | 2019-11-06 | 2019-11-06 | 영상 또는 레이더 기반의 과수 형상 및 유무 판별을 통한 선택적 방제가 가능한 스마트 방제기 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190141140A KR102336828B1 (ko) | 2019-11-06 | 2019-11-06 | 영상 또는 레이더 기반의 과수 형상 및 유무 판별을 통한 선택적 방제가 가능한 스마트 방제기 |
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| KR102336828B1 true KR102336828B1 (ko) | 2021-12-09 |
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| KR20230071881A (ko) | 2021-11-16 | 2023-05-24 | 주식회사 솔빛 | 부가적인 제트팬 모터를 활용한 분사장치 |
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| US20170032258A1 (en) * | 2015-07-30 | 2017-02-02 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Systems and methods for crop health monitoring, assessment and prediction |
| KR101987828B1 (ko) * | 2018-01-03 | 2019-09-30 | (주)언맨드솔루션 | 자율주행 차량을 이용한 무인 방제방법 |
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2019
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Patent Citations (2)
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| US20170032258A1 (en) * | 2015-07-30 | 2017-02-02 | Ecoation Innovative Solutions Inc. | Systems and methods for crop health monitoring, assessment and prediction |
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