KR20210008711A - Robot system using artificial intelligence for preventing blight and harmful insects from damaging plants - Google Patents

Robot system using artificial intelligence for preventing blight and harmful insects from damaging plants Download PDF

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KR20210008711A
KR20210008711A KR1020190085207A KR20190085207A KR20210008711A KR 20210008711 A KR20210008711 A KR 20210008711A KR 1020190085207 A KR1020190085207 A KR 1020190085207A KR 20190085207 A KR20190085207 A KR 20190085207A KR 20210008711 A KR20210008711 A KR 20210008711A
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이성호
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Abstract

According to the present invention, an operating method of a robot system for plant blight prevention using artificial intelligence comprises: a step of storing input data for blight and a plant to be removed in the robot system; a step of setting blight and a plant to be removed and a work method in the robot system; a step of setting a work area or a work area boundary; a step of supplying a required material and power to the robot system; a step in which the robot system moves in response to a work start instruction of a user; a step in which the robot system recognizes a blight-infected plant to be removed; a step in which the robot system removes the plant infected by blight; a step in which the robot system processes and stores the removed blight-infected plant; and a step in which the robot system ends work. Accordingly, plants infected by blight such as produce, fruit trees, garden products, and trees can be perfectly prevented from spreading the blight at very low costs in an eco-friendly manner to improve farming productivity, reduce environmental pollution, and produce healthy and inexpensive produce, forest products, garden products, etc.

Description

인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템{ROBOT SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PREVENTING BLIGHT AND HARMFUL INSECTS FROM DAMAGING PLANTS}Plant disease and pest prevention robot system using artificial intelligence {ROBOT SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PREVENTING BLIGHT AND HARMFUL INSECTS FROM DAMAGING PLANTS}

본 발명은 인공지능을 활용하여 임의의 장소 영역 내에 있는 농작물, 과수 그리고 식물에 존재하는 병충해를 인식하여 자동으로 제거하고 처리하는 인공지능 식물병충해방지 로봇시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence plant disease and pest prevention robot system that recognizes, automatically removes, and treats diseases and pests existing in crops, fruit trees, and plants in an arbitrary area using artificial intelligence.

사람들이 논이나 밭, 과수원, 임야 그리고 정원 등에서 잔디, 화초, 농작물(벼, 보리, 콩, 깨 등), 과수 등을 심고 이를 가꾸고 있지만, 이러한 식물마다 매우 다양한 병충해가 자주 발생하고 있고 이를 필요한 시기에 방지하기 위해 적절히 관리하는데 매우 많은 인력과 비용이 소요된다. 또한 한번 병충해가 발생하면 농작물이나 과수 등에는 많은 피해를 입어 수확물이 대폭 감소되어 농민이나 임업 및 원예업에 종사하는 사람들에게 경제적으로 큰 피해를 주고 있다.People plant and care for lawns, flowers, crops (rice, barley, beans, sesame, etc.) and fruit trees in rice paddies, fields, orchards, forests, and gardens. It takes a lot of manpower and cost to properly manage to prevent it. In addition, once a disease or pest occurs, crops or fruit trees are damaged, and the crop is drastically reduced, causing great economic damage to farmers and people engaged in forestry and horticulture.

그리고 이러한 병충해 피해를 방지하기 위해서는 전체 농작물이나 과수 또는 원예작물에 대해 많은 양의 농약을 살포하여 환경에 악영향을 미치기도 하고 사람들이 제대로 먹을 경우 일부 남아 있는 농약이 인체에 좋지 않은 영향을 주고 있어 건강에 좋지 않고 여러 가지 병을 유발할 수 있는 개연성이 매우 크다. 이토록 농작물, 과수, 원예화초 등의 식물과 인간에게 병충해가 막대한 피해를 주고 있지만 농약이나 일부 유기농 농법을 제외하고는 효과적인 대책이 현재까지는 없는 실정이다. In addition, in order to prevent such damage from diseases and pests, a large amount of pesticides are sprayed on whole crops, fruit trees, or horticultural crops to adversely affect the environment, and if people eat properly, some remaining pesticides adversely affect the human body. It is very likely that it is not good for health and can cause various diseases. Plants such as crops, fruit trees, horticultural plants, and pests are causing enormous damage to humans, but there are no effective countermeasures until now except for pesticides and some organic farming methods.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이동형 로봇기계, 거리측정장치, 전원배터리 관리장치, 현미경과 카메라 등을 활용하여 사용자가 작업 영역을 지정하거나 스스로 임의의 영역 범위를 인지하고 동 범위 내에서 이동하면서 농작물, 과수, 원예화초, 나무 등의 식물에서 발생하는 다양한 병충해를 인식하고 이를 제거하는 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템 및 그 동작 방법을 제공하는데 있다.The problem to be solved by the present invention is to use a mobile robot machine, a distance measuring device, a power battery management device, a microscope and a camera, etc. to allow a user to designate a work area or recognize a range of an arbitrary area and move within the range It is to provide a robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence that recognizes and removes various diseases and pests occurring in plants such as fruit trees, garden plants, trees, and the like, and a method of operation thereof.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.The problem of the present invention is not limited to those mentioned above, and other problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 측면에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템의 방법으로서, 임의의 사용자가 제거 작업대상인 식물과 병충해에 대한 입력 자료를 로봇시스템에 저장하는 단계; 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 제거 작업할 식물과 병충해 및 작업 방법을 시스템에 설정하는 단계; 사용자가 작업영역을 설정하거나 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 사용자가 지시한 임의의 작업에 따라 작업영역 경계를 설정하는 단계; 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 전원과 필요한 재료를 공급하는 단계; 사용자가 작업을 시작을 지시하고 동 로봇시스템이 이동하는 단계; 동 시스템이 작업대상인 식물에서 병충해를 인식하는 단계; 동 로봇시스템이 병충해를 제거하는 단계; 동 시스템이 제거한 병충해 등을 처리하여 별도로 저장하는 단계; 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 지정된 작업을 완료하여 작업을 종료하거나 사용자가 임의로 종료하는 단계를 포함할 수 있다.A method of a robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an aspect of the present invention, the method comprising: storing input data on plants and pests to be removed by an arbitrary user in the robot system; A step of setting a plant to be removed, a disease and a pest, and a working method in the system by a user in the plant disease and pest prevention robot system using artificial intelligence; Setting a work area by a user or setting a work area boundary according to an arbitrary task instructed by the user by a plant disease and pest control robot system using artificial intelligence; Supplying power and necessary materials to a robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence by a user; A step in which the user instructs to start the work and the robot system moves; Recognizing, by the system, a disease or a pest in a plant to be worked on; Removing, by the robot system, pests and diseases; Processing and storing the pests and the like removed by the system; The plant disease and pest prevention robot system using artificial intelligence may include the step of completing a designated task and ending the task or arbitrarily ending the task.

일 실시예에 따라, 상기 작업 대상인 병충해에는 벼멸구, 진드기, 진딧물, 깍지벌레, 응애, 총재벌레, 나방 애벌레, 고자리파리, 녹병 등 모든 식물에서 발생하는 병충해를 포함한다.According to an embodiment, the disease and pests that are the target of the work include pests that occur in all plants, such as rice larvae, mites, aphids, podworms, mites, governor worms, moth larvae, gorilla flies, rust.

일 실시예에 따라, 상기 사용자의 입력 자료를 시스템에 저장하는 방법은 메모리칩이나 유선 또는 무선통신 인터넷, 음성인식을 통한 방법 등을 통해 필요한 DATA를 시스템 입력 받는 방법 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the method of storing the user's input data in the system may include a method of receiving a system input data required through a memory chip, wired or wireless communication Internet, voice recognition, or the like.

일 실시예에 따라, 상기 사용자가 작업영역을 설정하는 단계는 영역 경계(Boundary)를 표시하는 LINE 선을 설치하거나 GPS를 통해 사용자가 경계를 직접 설정할 수 있다.According to an embodiment, in the step of setting the work area by the user, a line line indicating a boundary may be installed or the user may directly set the boundary through GPS.

일 실시예에 따라, 상기 동 로봇시스템이 작업영역 경계를 인지하는 단계에는 머신러닝이나 딥러닝과 같은 인공지능을 활용하여 농작물이나 과수 또는 원예의 이미지나 동영상 정보를 바탕으로 개체수를 파악하고 이를 활용한 일정 범위 영역 내에서의 밀도값으로 학습 또는 비학습을 통해 인공지능이 인지하도록 하는 등의 방법에 의한 인공지능 자동인식방법 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the step of recognizing the boundaries of the work area by the robot system, an artificial intelligence such as machine learning or deep learning is used to identify the number of individuals based on image or video information of crops, fruit trees, or horticulture, and use this. It may include an artificial intelligence automatic recognition method by a method such as allowing the artificial intelligence to recognize through learning or non-learning as a density value within a certain range.

일 실시예에 따라, 상기 사용자가 작업 대상인 식물을 설정하는 단계는 벼, 보리, 콩, 수수 등과 같은 농작물이나 사과, 배, 감 등과 같은 과수 그리고 소나무, 뽕나무 등과 같은 식물, 장미나 백합 등과 같은 원예작물 중에서 관리하고자 하는 임의의 식물을 로봇시스템에서 선택 또는 설정하는 단계를 포함한다.According to an embodiment, the step of setting the plant to be worked by the user includes crops such as rice, barley, beans, sorghum, fruit trees such as apples, pears, persimmons, and plants such as pine, mulberry, and horticultural crops such as roses or lilies. It includes the step of selecting or setting an arbitrary plant to be managed from among the robot system.

일 실시예에 따라, 상기 사용자가 작업 방법을 설정하는 단계는 병충해를 인식했을 때 해당 병충해를 매우 날카로운 송곳과 같은 기구를 사용하여 제거하는 법, 고온이나 고압으로 제거하거나, 전기로 제거하는 등의 친환경적인 방법을 선택하거나 아주 작은 극소량의 살충제를 병충해 대상물에게만 직접 주사(Injection)하거나 살포하는 방법을 설정하는 등의 단계를 포함한다.According to an embodiment, the step of setting the working method by the user includes a method of removing the pest using a device such as a very sharp awl when recognizing the pest, removing it at high temperature or high pressure, or removing it with electricity. It includes steps such as selecting an eco-friendly method or setting a method of directly injecting or spraying a very small amount of an insecticide directly onto the target object.

일 실시예에 따라, 상기 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 전원과 필요한 재료를 공급하는 단계는 수동으로 작업자가 동 시스템에 살충제 재료를 공급하는 방법뿐만 아니라 동 시스템이 자동으로 동 재료의 재고상태 및 전원 충전상태를 인지하여 필요시에는 이를 공급받을 수 있는 저장창고로 이동하여 자동으로 공급받은 방법 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of supplying power and necessary materials to the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence by the user is not only a method of manually supplying the pesticide material to the system, but also the system is automatically activated. It may include a method of recognizing the stock status of the material and the charging status of the power supply, and moving to a storage warehouse where it can be supplied and automatically receiving it if necessary.

일 실시예에 따라, 상기 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업을 시작하는 단계는 사용자가 직접 수동으로 직접 또는 무선으로 지시를 내리거나, 시간 예약과 같이 일정한 시간에 작업 지시를 내리는 방법 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step in which the user starts the work of the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence, the user directly directs the instruction manually or wirelessly, or the work instruction at a certain time such as time reservation. It may include how to get off.

일 실시예에 따라, 상기 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 영역을 이동하는 단계는 동 시스템이 캐터필러, 로봇이동장치, 드론비행 등과 같은 다양한 이동방법을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the step of moving the work area by the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence may include various movement methods such as a caterpillar, a robot moving device, and a drone flight.

일 실시예에 따라, 상기 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 영역을 이동하면서 작업대상을 인식하는 단계에는 작업 대상인 다양한 병충해들에 대한 이미지와 동영상 정보들을 활용하여 머신러닝과 딥러닝과 같은 인공지능방법으로 작업 대상을 인식하는 단계 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the step of recognizing a work target while moving the work area by the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence, machine learning and deep learning are performed using image and video information on various diseases and pests. It may include the step of recognizing the work object using the same artificial intelligence method.

상기 머신러닝은 감독(supervised)학습, 비감독(unsupervised)학습, 강화(reinforcement)학습 등의 방법으로, Random Forest, SVM(Support Vector Machine), Clustering 등과 같은 머신러닝(Machine Learning)모형일 수 있다.The machine learning is a method such as supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, etc., and may be a machine learning model such as random forest, support vector machine (SVM), clustering, etc. .

상기 딥러닝은 CNN(Convolutionary Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 방법을 포함할 수 있다.The deep learning may include a method such as a convolutionary neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN).

일 실시예에 따라, 상기 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업을 수행하면서 제거 물질을 처리하여 저장하는 방법은 동 시스템이 작업을 수행하면서 제거해야하는 병충해들 일정 시간 동안 저장하다가 저장공간이 충분하지 않을 경우 이를 저장하는 저장영역까지 이동하여 이를 별도로 저장하는 단계를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the method of processing and storing the removed substances while the user's robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence performs a task is to store pests and pests that must be removed while the system performs a task for a certain period of time and then store it. If there is not enough space, it may include moving to a storage area for storing it and storing it separately.

상기의 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템은 여기에 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 기법들도 해당함을 당업자는 명확히 이해할 수 있을 것이다.It will be clearly understood by those skilled in the art that the robot system for preventing plant disease and pest control using the artificial intelligence is not limited to those mentioned herein, and other techniques not mentioned are also applicable.

본 발명의 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 따르면, 사용자가 농작물, 과수, 원예화초, 나무 그리고 다양한 식물들과 이에 발생하는 병충해를 관리대상으로 설정하고, 사용자가 임의의 작업 영역을 설정하거나 동 로봇시스템이 자동으로 영역을 인지하여 동 로봇시스템이 스스로 작업영역 경계 내에서 병충해를 인지하여 날카로운 기구로 죽이거나 고온, 고압, 전기 등의 방법이나 극소량의 살충제를 사용하는 등의 다양한 방법으로 제거하게 할 수 있다. According to the plant disease and pest prevention robot system using the artificial intelligence of the present invention, the user sets crops, fruit trees, horticultural plants, trees, and various plants and diseases and pests occurring therein as management targets, and the user sets a random work area. Or, the robot system automatically recognizes the area, and the robot system recognizes the pest within the boundary of the work area and kills it with a sharp tool, or by using a method such as high temperature, high pressure, electricity, or using a very small amount of pesticide. Can be removed.

본 발명의 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 따르면, 사용자가 정한 임의의 영역에서 미리 설정한 작업을 동 시스템은 1년 365일, 1일 24시간 동안 밝거나 어두움에 상관이 없이, 비가 오거나 추운 날씨에도 쉬지 않고 설정된 영역 Boundary 내에서 작업대상인 농작물, 과수, 원예화초, 나무 등의 식물들을 모니터링하면서 병충해를 저렴한 비용으로 완벽하게 제거할 수 있다.According to the robot system for preventing plant disease and pest control using the artificial intelligence of the present invention, the system performs a pre-set task in an arbitrary area determined by the user, regardless of whether it is bright or dark, 365 days a year, 24 hours a day. Even in cold or cold weather, it is possible to completely remove pests at low cost while monitoring plants such as crops, fruit trees, horticultural plants, and trees within the set area boundary.

본 발명의 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 따르면, 다양한 병충해들을 살충제를 사용하지 않고 친환경적인 방법으로 제거하거나 극소량의 살충제를 직접 병충해에 직접적으로 사용하여, 보다 깨끗한 환경과 건강한 삶을 영위할 수 있다.According to the plant disease and pest control robot system using the artificial intelligence of the present invention, various pests are removed in an eco-friendly way without the use of pesticides, or a very small amount of pesticides are directly used for pests, leading a cleaner environment and healthier life. can do.

본 발명의 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 따르면, 농작물, 과수, 원예화초, 나무 그리고 다양한 식물들을 병충해로부터 방지하고자 필요햇던 많은 인력들과 약품들이 거의 필요하지 않아 농업, 임업, 원예업, 식물관리 작업에 드는 비용을 대폭 줄일 수 있고, 농작물, 과수, 원예화초, 나무 등의 식물들의 생산성을 큰 폭으로 제고시킬 수는 경제적인 장점이 있다. According to the plant disease and pest control robot system using the artificial intelligence of the present invention, agricultural, forestry, horticultural industry, agriculture, forestry, horticultural industry, The cost of plant management work can be drastically reduced, and the productivity of plants such as crops, fruit trees, horticultural plants, and trees can be greatly improved.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템의 동작 방법을 예시한 순서도이다.1 is a flow chart illustrating a method of operating a plant disease and pest control robot system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.With respect to the embodiments of the present invention disclosed in the text, specific structural or functional descriptions have been exemplified only for the purpose of describing the embodiments of the present invention, and the embodiments of the present invention may be implemented in various forms. It should not be construed as being limited to the embodiments described in.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals are used for the same elements in the drawings, and duplicate descriptions for the same elements are omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템 방법을 예시한 순서도이다.1 is a flowchart illustrating a method of a robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템은 사용자가 동 시스템을 활용하여 작업할 작업 대상 정보를 입력하는 단계(S11)부터 시작할 수 있다. 실시예에 따라 상기 작업 대상은 벼, 보리, 콩, 배추, 고추 등과 같은 농작물이거나 사과, 배, 감 등과 같은 과수이거나 장미, 백합 등과 같은 원예작물이거나 소나무, 뽕나무, 자작나무 등과 같은 식물을 포함할 수 있다. 실시예에 따라 상기 입력 자료의 저장은 기본적으로 저장된 정보들 이외에 사용자가 USB를 통한 저장, 유선 및 무선 인터넷 통신을 통한 저장, 작업자 수작업 입력 등을 통한 자료 저장 방법을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention can start from a step S11 of inputting information on a task subject to be worked by a user using the system. Depending on the embodiment, the work object may include crops such as rice, barley, beans, cabbages, peppers, fruits such as apples, pears, persimmons, horticultural crops such as roses, lilies, etc., or plants such as pine, mulberry, birch, etc. I can. Depending on the embodiment, the storage of the input data may include a method of storing data through a user's manual input, such as storage through USB, storage through wired and wireless Internet communication, and the like, in addition to basic stored information.

도 1의 단계(S12)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업할 작업 대상과 작업 방법을 사용자가 설정하는 단계이다. 실시예에 따라 상기 작업 대상은 단계 S11에서 입력된 벼, 보리, 콩, 배추, 고추 등과 같은 농작물이거나 사과, 배, 감 등과 같은 과수이거나 장미, 백합 등과 같은 원예작물이거나 소나무, 뽕나무, 자작나무 등과 같은 식물을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 상기 사용자가 선택하는 병충해 작업 대상 병충해에는 벼멸구, 진드기, 진딧물, 깍지벌레, 응애, 총재벌레, 나방 애벌레, 고자리파리, 녹병 등 모든 식물에서 발생하는 병충해 등을 포함할 수 있고, 시스템에 입력된 모든 병충해일 수 있다.Step S12 of FIG. 1 is a step in which a user sets a work object and a work method for the plant disease and pest prevention robot system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention. According to an embodiment, the work object is a crop such as rice, barley, beans, cabbage, pepper, etc. input in step S11, fruit trees such as apples, pears, persimmons, garden crops such as roses, lilies, pine, mulberry, birch, etc. It can contain the same plant. According to an embodiment, the pests and pests subject to the pests and pests task selected by the user may include pests and pests that occur in all plants, such as rice buds, mites, aphids, pods, mites, governor worms, moth larvae, gooseberries, rust, etc. , It can be any pests entered into the system.

실시예에 따라, 상기 사용자가 작업 방법을 설정하는 단계는 병충해를 인식했을 때 해당 병충해를 매우 날카로운 송곳과 같은 기구를 사용하여 제거하는 법, 고온이나 고압으로 제거하거나, 전기로 제거하는 등의 친환경적인 방법을 선택하거나 아주 작은 극소량의 살충제를 병충해 대상물에게만 직접 주사(Injection)하거나 살포하는 방법을 설정하는 등의 단계를 포함한다.Depending on the embodiment, the step of setting the working method by the user may include a method of removing the pest using a device such as a very sharp awl when recognizing the pest, removing it at high temperature or high pressure, or removing it with electricity. It includes steps such as selecting an appropriate method, injecting a very small amount of pesticide directly to the target of disease and pest, or setting up a method of spraying.

도 1의 단계(S13)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업을 할 영역을 설정하는 단계이다. 실시예에 따라, 상기 사용자가 작업영역을 설정하는 단계는 영역 경계(Boundary)를 표시하는 LINE 선, 폴대 등을 설치하거나 GPS를 통해 사용자가 경계를 직접 설정할 수 있다.Step S13 of FIG. 1 is a step of setting an area in which the robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention will work. According to an embodiment, in the step of setting the work area by the user, the user may directly set the boundary through the installation of a line line, pole, etc. indicating a boundary of the area.

실시예에 따라, 상기 동 로봇시스템이 작업영역 경계를 인지하는 단계에는 머신러닝이나 딥러닝과 같은 인공지능을 활용하여 농작물이나 과수 또는 원예의 이미지나 동영상 정보를 바탕으로 개체수를 파악하고 이를 활용한 일정 범위 영역 내에서의 밀도값으로 학습 또는 비학습을 통해 인공지능이 인지하도록 하는 등의 방법에 의한 머신러닝 또는 딥러닝과 같은 인공지능 자동인식방법 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the step of recognizing the boundaries of the work area by the robot system, an artificial intelligence such as machine learning or deep learning is used to identify the number of individuals based on image or video information of crops, fruit trees, or horticulture. It may include an artificial intelligence automatic recognition method such as machine learning or deep learning by a method such as allowing artificial intelligence to recognize through learning or non-learning with a density value within a certain range.

상기 머신러닝은 감독(supervised)학습, 비감독(unsupervised)학습, 강화(reinforcement)학습 등의 방법으로, Random Forest, SVM(Support Vector Machine), Clustering 등과 같은 머신러닝(Machine Learning)모형일 수 있다. 상기 딥러닝은 CNN(Convolutionary Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 방법을 포함할 수 있다.The machine learning is a method such as supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, etc., and may be a machine learning model such as random forest, support vector machine (SVM), clustering, etc. . The deep learning may include a method such as a convolutionary neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN).

도 1의 단계(S14)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업에 필요한 전원과 필요한 재료를 공급받는 단계이다. 실시예에 따라, 상기 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템에 전원과 필요한 재료를 공급하는 단계는 수동으로 작업자가 동 시스템에 살충제와 같은 필요 재료를 공급하는 방법뿐만 아니라 동 시스템이 자동으로 이러한 필요 물질의 재고상태를 인지하여 필요시에는 이를 공급받을 수 있는 저장창고로 이동하여 자동으로 공급받은 방법 등을 포함할 수 있다.Step S14 of FIG. 1 is a step in which the robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention is supplied with power and materials required for work. Depending on the embodiment, the step of supplying power and necessary materials to the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence by the user is not only a method of manually supplying necessary materials such as pesticides to the system, but also the system is automatically As such, it may include a method of recognizing the stock status of such a necessary material, moving to a storage warehouse where it can be supplied, and automatically receiving it if necessary.

도 1의 단계(S15)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 시작을 설정하고 동 시스템 작업을 하면서 작업 영역 내에서 필요한 이동을 하는 단계이다. 실시예에 따라, 상기 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업을 시작하는 단계는 사용자가 직접 수동으로 직접 또는 무선으로 지시를 내리거나, 시간 예약과 같이 일정한 시간에 작업 지시를 내리는 방법 등을 포함할 수 있다.Step S15 of FIG. 1 is a step in which the robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention sets a work start and performs the necessary movement within the work area while performing the system work. Depending on the embodiment, the step in which the user starts the work of the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence is that the user directly directs the plant directly or wirelessly, or gives a work instruction at a certain time such as time reservation. Method, etc.

실시예에 따라, 상기 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 영역을 이동하는 단계는 동 시스템이 캐터필러, 로봇이동장치, 드론비행 등과 같은 다양한 이동방법을 포함할 수 있다.Depending on the embodiment, the step of moving the work area by the plant disease and pest control robot system using artificial intelligence may include various movement methods such as a caterpillar, a robot moving device, a drone flying, and the like.

도 1의 단계(S16)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 영역 내에서 이동하면서 작업 대상인 병충해들을 인식하는 단계이다. 실시예에 따라, 상기 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 영역을 이동하면서 작업대상인 병충해들을 인식하는 단계에는 S11단계에 입력된 정보와 작업 대상에 대한 이미지 및 동영상 정보들을 활용하여 머신러닝과 딥러닝과 같은 인공지능방법으로 작업 대상을 인식하는 단계 등을 포함할 수 있다.Step (S16) of FIG. 1 is a step in which the robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention moves within the work area and recognizes the diseases and pests that are the target of the work. According to an embodiment, in the step of recognizing the disease and pests of the work target while the robot system for preventing plant diseases and pests using the artificial intelligence moves through the work area, machine learning is performed using the information input in step S11 and image and video information on the work target. And the step of recognizing the object of work using artificial intelligence methods such as deep learning and deep learning.

상기 머신러닝은 감독(supervised)학습, 비감독(unsupervised)학습, 강화(reinforcement)학습 등의 방법으로, Random Forest, SVM(Support Vector Machine), Clustering 등과 같은 머신러닝(Machine Learning)모형일 수 있다. 상기 딥러닝은 CNN(Convolutionary Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 방법을 포함할 수 있다. The machine learning is a method such as supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, etc., and may be a machine learning model such as random forest, support vector machine (SVM), clustering, etc. . The deep learning may include a method such as a convolutionary neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN).

도 1의 단계(S17)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업 영역 내에서 병충해 제거작업을 하면서 제거된 병충해들을 저장하고 처리하는 단계이다. 실시예에 따라, 인공지능을 활용한 식물병충행방지 로봇시스템은 사용자가 S12단계에서 설정한 작업 방법에 따라 S16 단계에서 제거 대상 병충해를 인식했을 때 해당 병충해를 매우 날카로운 송곳과 같은 기구를 사용하여 제거하는 방법, 고온이나 고압으로 제거하거나, 전기로 제거하는 등의 친환경적인 방법을 선택하거나 아주 작은 극소량의 살충제를 병충해 대상물에게만 직접 주사(Injection)하거나 살포하는 방법을 설정하는 등의 단계를 포함할 수 있다.Step (S17) of FIG. 1 is a step in which the robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention stores and processes the removed diseases and pests while performing the work of removing diseases and pests within the working area. According to an embodiment, when the user recognizes the pest to be removed in step S16 according to the working method set in step S12, the robot system for preventing plant diseases using artificial intelligence uses a mechanism such as a very sharp awl. It includes steps such as selecting an eco-friendly method such as removing method, removing at high temperature or high pressure, or removing with electricity, or setting a method of directly injecting or spraying a very small amount of pesticide directly onto the target. I can.

실시예에 따라, 상기 사용자가 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 작업을 수행하면서 제거 물질을 처리하여 저장하는 방법은 동 시스템이 작업을 수행하면서 제거한 병충해들을 일정 시간 동안 저장하다가 저장공간이 충분하지 않을 경우 이를 저장하는 저장영역까지 이동하여 이를 별도로 저장하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the method of processing and storing the removed substances while the user's robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence performs a task, the system stores the pests removed while performing the task for a certain period of time, and then the storage space is If not enough, it may include moving to a storage area to store it and storing it separately.

도 1의 단계(S18)는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템이 사용자가 설정한 작업 영역 내에서의 작업을 완벽히 수행하여 작업을 종료하거나, 사용자의 필요에 의해 사용자가 임의로 동 시스템을 종료하는 단계이다. Step (S18) of Figure 1 is a plant disease and pest control robot system utilizing the artificial intelligence according to an embodiment of the present invention to complete the work in the work area set by the user and terminate the work, or according to the needs of the user. This is a step in which the user arbitrarily shuts down the system.

일 실시예로서 임의의 영역은 논, 밭, 과수원, 개인 정원, 원예화초 밭이나 농장, 임야 등의 토지 또는 농지일 수 있다. 일 실시예로서 상기 농작물에는 벼, 보리, 마늘, 오이, 고추, 파, 무, 배추 등의 모든 농작물을 포함한다. 일 실시예로서 상기 과수에는 사과, 배, 감, 대추, 밤, 호두 등의 모든 과일나무를 포함한다. As an embodiment, the arbitrary area may be land or farmland such as a paddy field, a field, an orchard, a private garden, a horticultural field or farm, or a forest. As an example, the crop includes all crops such as rice, barley, garlic, cucumber, pepper, green onion, radish, and Chinese cabbage. As an example, the fruit tree includes all fruit trees such as apples, pears, persimmons, dates, chestnuts, and walnuts.

일 실시예로서 상기 작업영역을 인지하는 방법은 동 로봇시스템이 사용자가 설정한 작업 대상(농작물, 과수, 원예화초, 나무 등)에 대한 기본정보와 영상 이미지를 활용하여 동 작업 대상의 개체수를 파악하여 임의의 영역 내에서 산출한 밀도값을 활용하여 인공지능기법으로 작업영역을 인지하는 방법을 포함한다.As an embodiment, the method of recognizing the work area is to determine the number of the work target by using basic information and video images on the work target (crops, fruit trees, garden plants, trees, etc.) set by the user. This includes a method of recognizing a work area using artificial intelligence techniques using the density value calculated within an arbitrary area.

상기 인공지능 기법은 아래와 같은 머신러닝기법과 딥러닝 기법을 포함한다. 머신러닝은 감독(supervised) 학습, 비감독(unsupervised) 학습, 강화(reinforcement) 학습 등의 방법으로, Random Forest, SVM(Support Vector Machine), Clustering 등과 같은 머신러닝(Machine Learning)모형일 수 있다. 딥러닝은 CNN(Convolutionary Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 방법을 포함할 수 있다.The artificial intelligence technique includes the following machine learning techniques and deep learning techniques. Machine learning is a method such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning, and may be a machine learning model such as Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Clustering. Deep learning may include a method such as a convolutionary neural network (CNN) and a recurrent neural network (RNN).

상기 인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템 방법과 관련하여 본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.With respect to the embodiments of the present invention disclosed in the text in relation to the method of the robot system for preventing plant diseases and pests using the artificial intelligence, specific structural or functional descriptions are exemplified for the purpose of describing the embodiments of the present invention only. , The embodiments of the present invention may be implemented in various forms and should not be construed as being limited to the embodiments described in the text.

또한 상기에서 기술한 방법에만 한정되지 아니 하고 여기서 기술하지 않은 방법이라 하더라도 본 특허의 범위에 적용을 받을 것이다.In addition, the method is not limited to the above-described method, and even a method not described herein will be subject to the scope of the present patent.

Claims (1)

인공지능을 활용한 식물병충해방지 로봇시스템의 동작 방법으로서,
제거 작업 대상인 식물과 병충해에 대한 입력 자료를 상기 로봇시스템에 저장하는 단계;
제거 작업할 식물과 병충해, 및 작업 방법을 상기 로봇시스템에 설정하는 단계;
작업 영역 또는 작업 영역 경계를 설정하는 단계;
상기 로봇시스템에 전원과 필요한 재료를 공급하는 단계;
사용자의 작업 시작 지시에 응답하여, 상기 로봇시스템이 이동하는 단계;
상기 로봇시스템이 상기 제거 작업할 식물에서 병충해를 인식하는 단계;
상기 로봇시스템이 병충해를 제거하는 단계;
상기 로봇시스템이 제거한 병충해를 처리하여 저장하는 단계; 및
상기 로봇시스템이 작업을 종료하는 단계를 포함하는 방법.
As a method of operation of a robot system for preventing plant diseases and pests using artificial intelligence,
Storing input data on plants and pests to be removed in the robot system;
Setting plants and pests to be removed, and a working method in the robot system;
Setting a working area or a working area boundary;
Supplying power and necessary materials to the robot system;
Moving the robot system in response to a user's instruction to start work;
Recognizing, by the robot system, pests and diseases in the plant to be removed;
Removing, by the robot system, pests and diseases;
Processing and storing the disease and pests removed by the robot system; And
And terminating the work by the robot system.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102630545B1 (en) * 2023-08-07 2024-01-29 하순태 Robot and robot control method carrying out management information according to the condition of the grass

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