In this paper, a prototype tele-operative system with a mobile base was developed in order to automate cultivation of house melon. A man-machine interactive hybrid decision-making system via tele-operative task interface was proposed to overcome limitations of computer image recognition. Identifying house melon including position data from the field image was critical to automate cultivation. And it was not simple especially when melon is covered partly by leaves and stems. The developed system was composed of 5 major modules: (a) main remote monitoring and task control module, (b) wireless remote image acquisition and data transmission module, (c) three-wheel mobile base mounted with a 4 dof articulated type robot manipulator (d) exchangeable modular type end tools, and (e) melon storage module. The system was operated through the graphic user interface using touch screen monitor and wireless data communication among operator, computer, and machine. Once task was selected from the task control and monitoring module, the analog signal of the color image of the field was captured and transmitted to the host computer using R.F. module by wireless. A sequence of algorithms to identify location and size of a melon was performed based on the local image processing. Laboratory experiment showed the developed prototype system showed the practical feasibility of automating various cultivating tasks of house melon.
We performed improvement of the system function and maintenance task for the link and expand information registration system services in The National Agricultural Biotechnology information Center.
Objectives: This study aimed to identify PM10 mass concentration levels and conduct peak identification during five tasks in agricultural works. Methods: We investigated five agricultural tasks in 12 farms, which were harvesting, plowing, sowing, planting, and decapitation. All samples were measured by using the portable aerosol spectrometer(PAS 1.108) and the aerosol monitor(SidePak AM520). The collected data were compared with the national PM10 concentrations. They were calculated to descriptive statistics, independent t-test, or ANOVA, and the peak identification on time series graph. Results: The ten investigated farms showed no significant difference with the national PM10 concentrations, but the two greenhouses(AM, 143.31, 85.16 ㎍/m3) showed significant difference(p<0.05). As a result of the peak identification, the harvesting tasks showed repeated peak occurrence with the background concentration level of about 50 ㎍/m3. For plowing and sowing tasks, the peak occurred intermittently when the working was conducted near the sampling sites. Among the five tasks, the arithmetic mean of the harvesting task was 138.84±294.71 ㎍/m3, which was significantly higher than the other tasks(p<0.05). In addition, the case of using a tractor was higher than the case of not using the tractor(p<0.05), and the driver's seat showed the highest concentration(AM, 95.81 ㎍/m3). Conclusions: Works in greenhouses might have exposure to PM10, while outdoor works is similar to general atmospheric PM10 concentration levels. However, there is a possibility of intermittent exposure to high concentrations of PM10 depending on the characteristics of agricultural tasks.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
Objective: to improve agricultural working environment using tools and equipments. Background: most existing tools currently used, in fact, are discrepant from human factor guidelines so that they are still exposed to the musculoskeletal disease. Method: the provided tools and equipments are mostly designed considering human factor engineering or usability engineering in a way to avoid musculoskeletal disease. Results: propose the top-down procedure and usability engineering steps to evaluate them for the system design suitability. Conclusion: apply them conveniently into rural environment to help farmers working environment.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.87-97
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1993
China has a big population(22% of the world) and small cultivated land( only 7% of the world). Agriculture is very important and it has solved the problem of people's eating and wearing, and now it is creating favourable conditions for the state modernization and people's comparatively well-off. Farm mechanization plays an role in agriculture and has primarily developed. But the development is complicated since the big rural labour force and the small per capita cultivated land. The development and features of farm mechanization in China was summarized and the future task and its countermeasure was discussed in this paper.
Hybrid robust image processing algorithm to extract visual features of melon during the cultivation was developed based on a wireless tele-operative interface. Features of a melon such as size and shape including position were crucial to successful task automation and future development of cultivation data base. An algorithm was developed based on the concept of hybrid decision-making which shares a task between the computer and the operator utilizing man-computer interactive interface. A hybrid decision-making system was composed of three modules such as wireless image transmission, task specification and identification, and man-computer interface modules. Computing burden and the instability of the image processing results caused by the variation of illumination and the complexity of the environment caused by the irregular stem and shapes of leaves and shades were overcome using the proposed algorithm. With utilizing operator's teaching via LCD touch screen of the display monitor, the complexity and instability of the melon identification process has been avoided. Hough transform was modified for the image obtained from the locally specified window to extract the geometric shape and position of the melon. It took less than 200 milliseconds processing time.
A survey was carried out to understand and analyze the characteristics of the symptoms of musculoskeletal disorders among farmers of pears, grapes, cucumbers, eggplants and various vegetables. One hundred and forty farmers participated in the study. It was found that task characteristics differ according to crops and the gender of the farmers. The fruits farmers mainly assume arm-elevated postures while vegetables farmers mostly take bent-back or squatting postures. The symptoms of musculoskeletal disorders are mostly reported in the low back, shoulder, and knee. Though the rates of symptoms of musculoskeletal disorders were not much different among the crops, the fruits farmers showed relatively higher rate of symptoms in the shoulder and neck than those of other crops. The rate of symptoms of female farmers was higher than that of male farmers, which is the similar results of other studies. The relatively low correlationship between the task characteristics and the rate of symptomes might be caused by the fact that most farmers are involved in various agricultural tasks that are not much different among different crops.
This study reviews and modifies general IS success models to find success factors of WIS(Web-based Information Systems) and to confirm the relationship between WIS success and user's satisfaction of web use. A WISSM(Web-based Information Success Model extended to include EQ(E-Quality) is developed to anticipate user's intention to use Web-based Agricultural Information System and fit into the survey data from 252 WIS users of RDA(Rural Development Administration). PLS is applied to estimate a structural model based on EQ-WISSM to test hypotheses including 1) users reach a high level of intention to use Web-based Information Systems when they feel a high level of interactivity among an 'E-Quality', 'Decision Making Support Satisfaction' and 'Task Support Satisfaction', and E-Quality boosts intention to use Web-based Information Systems. The results show high path coefficients and $R^2$ values and find followings; First, the EQ-WISSM explains the user's intention to use WAIS quite well. Second, E-Quality can be used well in web-based IS environment to predict IS Success. Finally, this research finds the importance of 'Task Support Satisfaction' as a mediator between 'Decision Making Support Satisfaction', 'E-Quality' and 'Intention to Use'.
In the agricultural field, interests in research using robots for fruit harvesting are continuously increasing. Dual arm manipulators are promising because of its abilities like task-distribution and role-sharing. To operate it efficiently, the task sequence must be planned adequately. In our previous study, a collision-free path planning method based on a genetic algorithm is proposed for dual arm manipulators doing tasks cooperatively. However, in order to simplify the complicated collision-check problem, the movement between tasks of two robots should be synchronized, and thus there is a problem that the robots must wait and resume their movement. In this paper, we propose a heuristic algorithm that can reduce the total time of the optimal solution obtained by using the previously proposed genetic algorithm. It iteratively desynchronizes the task sequence of two robots and reduces the waiting time. For evaluation, the proposed algorithm is applied to the same work as the previous study. As a result, we can obtain a faster solution having 22.57 s than that of the previous study having 24.081 s. It will be further studied to apply the proposed algorithm to the fruit harvesting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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