Комп’ютерна система аналізу стану здоров’я рослин з використанням інфрачервоних фільтрів камери Raspberry Pi High Quality Camera

Abstract

Результатом кваліфікаційної роботи бакалавра є створений проект комп’ютерної системи аналізу стану здоров’я рослин, що на апаратному рівні використовує мінікомп’ютер Raspberry PI, інфрачервоний фільтр та камеру з високою роздільною здатністю. У роботі проведено аналіз вимог та особливостей проектування комп’ютерних систем для аналізу стану здоров’я рослин і встановлено, що обґрунтованим є застосування апаратних і програмних ресурсів, які визначені у технічному завданні. Окрім цього, досліджено сучасні технології, які дають змогу автоматизувати процес аналізу та виявлення хвороб рослин, що в подальшому дозволить імплементувати моделі машинного навчання у спроектованій системі. Для управління процесом аналізу стану здоров’я рослин обгрунтовано використання нормованого індексу вегетації та реалізовано його обчислення за допомогою функції мовою програмування Python. Окрім цього, програмно реалізовано гнучке налаштування масштабованості зображень рослин, контрастності та накладання теплових кольорових карт.

The bachelor's degree is the result of a computer-aided plant health system analysis project that uses a Raspberry PI minicomputer, an infrared filter, and a high-resolution camera at the hardware level. The paper analyzes the requirements and features of the design of computer systems for the analysis of plant health and found that the use of hardware and software resources, which are defined in the technical task. In addition, modern technologies have been studied that allow automating the process of analysis and detection of plant diseases, which will further implement models of machine learning in the designed system. To control the process of analysis of plant health, the use of the normalized vegetation index is justified and its calculation is implemented using the Python programming language function. In addition, the software has flexible adjustment of plant image scalability, contrast and thermal color maps.