StartseiteFörderungProjekteVerbundprojekt: Autonome Pflanzengewebekultur (Autonomous Plant Tissue Culture); Teilprojekt: Robot-Vision und Künstliche Intelligenz (KI) für die autonome Pflanzengewebekultur

Verbundprojekt: Autonome Pflanzengewebekultur (Autonomous Plant Tissue Culture); Teilprojekt: Robot-Vision und Künstliche Intelligenz (KI) für die autonome Pflanzengewebekultur

Laufzeit: 01.10.2019 - 30.09.2022 Förderkennzeichen: 01QE1927B
Koordinator: Universität Bremen - Fachbereich 01 Physik/Elektrotechnik - Institut für Automatisierungstechnik (IAT)

Verbundprojekt: In dem Projekt AUTOPTC wird aus einer Kombination von Robotik mit Laserschnitt und künstlicher Intelligenz (KI) ein neuartiger funktionsfähiger Prototyp für die In-vitro-Produktion von Pflanzen erforscht und entwickelt. In AUTOPTC werden erstmals Pflanzen autonom mittels einer Echtzeit-Bilderkennungsprogrammierung mit Laser vermehrt. Das robotische System wird im Vorhaben zunächst für zwei relevante Szenarien aus der Praxis validiert, nämlich mit der Vermehrung von Beerenobst und Kartoffeln. Das Vorhaben wird im Verbund des Institutes für Automatisierungstechnik der Universität Bremen, dem deutschen Unternehmen Bock Bio Science GmbH und dem tschechischen Unternehmen VUB - Výzkumnýústav bramborárslý Havlíckuv Brod s. r. o. durchgeführt. Teilprojekt: Das Teilprojekt "Roboter-Vision und KI für die autonome Pflanzengewebekultur" wird neuartige Roboter-Visions-Methoden für die autonome Pflanzengewebekultur erforschen, entwickeln und implementieren. Insbesondere werden robuste Algorithmen für die stereo-visions-basierte 3D-Rekonstruktion der Pflanzen entwickelt, die die genaue 3D-Lokalisierung und -Orientierung der Pflanzen sowie die zuverlässige 3D-Oberflächenrekonstruktion umfassen. Die erstellten 3D Modelle der Pflanzenoberfläche werden zur Ermittlung der Schnittlinien verwendet. Hierfür werden die erstellten 3D Modelle mit 2D Pflanzenbilder kombiniert, dann werden, durch die Verwendung von KI zur Erkennung der Pflanzenstrukturen, die korrekten Schnittlinien an der Pflanzenoberfläche automatisch gesetzt. Die entwickelten Algorithmen für die stereo-visions-basierte 3D-Rekonstruktion und die KI-Algorithmen zur Erkennung der Pflanzenstrukturen werden für die Echtzeit-Implementierung optimiert und im vorhandenen prototypischen, robotischen AUTOPTC System integriert. Das System wird auf Basis der entwickelten Roboter-Vision in der Lage sein, Pflanzen, wie z.B. Beerenobst und Kartoffeln, autonom zu bearbeiten und mit einem Laser zu schneiden.

Verbund: E! 113251 AUTOPTC Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Tschechische Republik Themen: Förderung Lebenswissenschaften

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