name: Цифровые технологические и технические решения для интенсивного садоводства
keyword_list: Интенсивные технологии Плодовые культуры Дистанционный мониторинг Спектральное изображение Искусственные нейронные сети Автоматизация и роботизация Программно-аппаратный комплекс
abstract: Актуальность темы. В современном садоводстве наибольшее применение находят интенсивные технологии возделывания плодовых культур. Эти технологии характеризуются высокими урожаями в сравнении с традиционными технологиями (порядка 80 тонн с 1 га)  и более стабильным качеством конечной продукции. Основными недостатками этих технологий являются высокая трудоёмкость процессов и многократное использование химических средств защиты растений за сезон (не менее 10-15 пестицидных и гербицидных обработок). Применение химических препаратов негативно сказывается на экосистеме плодового сада, что приводит к накапливанию химических агентов в почве и плодах и негативному воздействию на здоровье человека. Кроме того, в интенсивном садоводстве существует проблема потерь и недобора урожая из-за несвоевременности и неточности визуального  мониторинга развития болезней и поражения вредителями, ошибки подсчета величины урожая плодов для дальнейшего планирования производства. Из данных отраслевой отчётности известно, что потери урожая из-за несвоевременного планирования производства и отсутствия систем точного мониторинга могут достигать 30% от потенциальной урожайности.
  В Российской Федерации приоритетность разработки систем дистанционного цифрового мониторинга агроценозов и роботизированных технических средств подтверждают Стратегия  научно технологического развития Российской Федерации (указ Президента РФ  № 642 от 1 декабря 2016 г. п. Г «Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям и роботизированным системам и Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (указ Президента РФ  № 490 от 10 октября 2019 г. п. 21 А – повышение эффективности процессов планирования, прогнозирования и принятия управленческих решений; В – использование автономного интеллектуального оборудования и робототехнических комплексов, интеллектуальных систем управления логистикой).
  Сегодня цифровые технологии в сельском хозяйстве служат основой для перехода к научно-производственной концепции «Умное сельское хозяйство», в том числе в садоводстве. Данная концепция реализуется посредством широкого применения компьютерной и коммуникационной техники, беспилотных летательных аппаратов, роботизированных машин, программного обеспечения для сбора, систематизации, анализа, хранения и передачи информации, а также систем поддержки принятия управленческих решений. Эффективные технологические и технические решения в системе «Цифровой сад» возможны только на основе многокритериального анализа многомерных массивов информации об объектах производственного процесса (почва, растения, с/х машины и т.д.),  использования закономерностей их взаимодействия, создания систем спектрального и цифрового мониторинга состояния плодов и экологически безопасных методов воздействия на садовые культуры в процессе их роста и развития.
  В связи с этим проведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по научному обоснованию параметров и разработке систем цифрового мониторинга и технических средств для автоматизации и роботизации процессов в интенсивных технологиях возделывания садовых культур является актуальной задачей.
  Научная гипотеза – повышение эффективности интенсивных технологий возделывания плодовых и ягодных культур может быть достигнуто путем разработки систем мониторинга состояния биологических объектов на основе спектрального анализа, искусственных нейронных сетей и технических средств, обеспечивающих автоматизацию и роботизацию технологических  процессов.
  Цель исследования заключается в обосновании и разработке программно-аппаратных и технических средств для цифрового мониторинга, автоматизации и роботизации продукционных и технологических процессов в технологиях интенсивного садоводства.
  Объект исследования: интенсивные технологии возделывания и технические средства для мониторинга и реализации продукционных и технологических процессов в садоводстве.
  Предмет исследования: закономерности функционирования программно-аппаратных и технических средств для автоматизированного мониторинга состояния садовых культур, управления агротехнологиями, автоматизации и роботизации процессов в интенсивном садоводстве.
  Задачи исследования:
  1.	Провести анализ интенсивных технологий возделывания плодовых культур с применением средств цифрового мониторинга, автоматизации и роботизации процессов.
  2.	Разработать методику дистанционного мониторинга состояния плодов на основе использования средств идентификации спектральных изображений в производственных условиях.
  3.	Обосновать параметры и разработать алгоритм цифрового мониторинга урожайности плодов на основе искусственных нейронных сетей в производственных условиях.
  4.	Разработать программно-аппаратный комплекс для цифрового мониторинга и управления продукционными процессами при производстве плодов.
  5.	Провести теоретическое обоснование конструктивно-технологических параметров рабочих органов и технологических модулей для автоматизации и роботизации процессов в садоводстве.
  6.	Разработать и провести экспериментальные исследования программно-аппаратного комплекса для цифрового мониторинга и управления технологическими процессами, а также технических средств для автоматизации и роботизации процессов в интенсивных  технологиях возделывания плодов.
  7.	Оценить эффективность применения разработанных систем цифрового мониторинга, автоматизированных и роботизированных машин для интенсивного садоводства.
  Положения, выносимые на защиту:
  - функциональная схема структуризации технологических и технических решений в системе «Цифровой сад»;
  - методика цифрового мониторинга и оценки состояния плодов в производственных условиях на основе использования средств оптической идентификации спектральных изображений и систем искусственного интеллекта;
  - параметры и алгоритмы свёрточной нейронной сети глубокого обучения для распознавания плодов яблони;
  - конструктивно-технологические параметры рабочих органов и технологических модулей для автоматизации и роботизации процессов в садоводстве: уход за насаждениями (опрыскивание, магнитно-импульсная обработка, борьба сорняками в приствольной полосе), уборка плодов.
  Научную новизну работы составляют:
  - алгоритмы цифрового мониторинга и управления технологическими процессами при возделывании плодовых культур на основе технологий спектрального анализа изображений и  искусственного интеллекта;
  - алгоритмы распознавания плодов по форме и степени спелости на основе свёрточной нейронной сети глубокого обучения;
  - научно-обоснованные параметры блока управления режимами магнитно-импульсной обработки плодовых культур;
  - зависимости конструктивно-технологических параметров и режимов работы устройства для борьбы с сорной растительностью в приствольной зоне методом гидравлического удара от агротехнологических факторов;
  - технологические схемы, конструктивные параметры и режимы работы роботизированной платформы и мехатронных устройств для уборки урожая плодов яблони.
  Практическую ценность работы представляют:
  - программно-аппаратный комплекс для цифрового мониторинга и управления продукционными и технологическими процессами при возделывании плодов;
  - базы данных по машинам, аппаратным средствам и спектральным изображениям повреждений плодов для интенсивных технологий возделывания;
  - новые автоматизированные и роботизированные технические средства для реализации трудоёмких технологических процессов в интенсивных технологиях возделывания плодов: машина для удаления сорной растительности в приствольной полосе на основе гидравлического удара жидкости, автоматизированный агрегат для магнитно-импульсного воздействия на садовые насаждения, универсальная роботизированная платформа для ухода за насаждениями и уборки плодов яблони, что позволяет минимизировать применение гербицидов, снизить экологическую нагрузку на агроценоз в интенсивных агротехнологиях, повысить производительность процессов и качество конечной продукции.
  Техническая документация на разработанные автоматизированные, роботизированные машины и системы цифрового мониторинга продукционных и технологических процессов в садоводстве передана на опытное производство ФГБНУ ФНАЦ ВИМ для дальнейшего производства по заявкам потребителей.
  Методология и методы исследований:
  Теоретические исследования проводились с использованием методов системной инженерии, теоретической механики, дифференциального и интегрального исчисления, концептуального моделирования объектов исследования. В работе использованы современные методы компьютерного моделирования и программирования. Обработка экспериментальных данных и компьютерное моделирование осуществлялись с помощью программных средств САПР КОМПАС-3D v17, Autodesk Fusion 360, MathCad 15, Excel, PlanExp B-D13. В экспериментальных исследованиях использовались общеизвестные методики, ГОСТы, ОСТы, дисперсионный анализ и теория планирования эксперимента, а также разработанные на их основе частные методики.
  Апробация результатов работы:
  Основные положения диссертационной работы доложены, обсуждены и одобрены на международных и всероссийских научно-практических конференциях: ФНАЦ ВИМ «Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства», «Интеллектуальные машинные технологии и техника в сельском хозяйстве» (г. Москва, г. Углич, 2011-2019 гг.) и т.д. 
  Разработанные роботизированные технические средства для садоводства демонстрировались на всероссийских выставках «Золотая Осень» (г. Москва) в 2015-2021 гг. и награждены  золотыми медалями.
  Разработка «Самоходный робот-опрыскиватель» удостоена золотой медали XIX Московского международного салона изобретений и инновационных технологий «Архимед-2016».
  Патент на изобретение № 2645165 «Беспилотный робот для внесения гербицидов» вошел в список «100 перспективных изобретений 2018-го года», (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Авторы: Измайлов А.Ю., Смирнов И.Г., Хорт Д.О., Филиппов Р.А., Кутырёв А.И.).
  Разработанные с участием автора диссертации, автоматизированные и роботизированные машины с интеллектуальными системами обработки информации вошли в состав заявки и удостоены премии Правительства России в области науки и техники за 2020 г. «Научное обоснование, разработка и реализация инновационных машинных технологий и технических средств в питомниководстве и садоводстве».
  Публикации. По теме диссертации опубликовано 90 печатных работ, в том числе в рецензируемых изданиях 73 публикации, из которых 33 статьи в российских журналах, включенных в текущий перечень ВАК РФ, 14 – статей в перечне изданий Web of Science и Scopus, получено 17 патентов РФ на изобретение, 9 свидетельств государственной регистрации баз данных.
  Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 452 страницах компьютерного текста, содержит 54 таблицы, 232 рисунка, 18 приложений и состоит из введения, 5 глав, заключения, словаря терминов, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы, содержащего 207 наименований, в том числе 128 на иностранных языках.
chairman_dissertation_council.name: Валентин
chairman_dissertation_council.surname: Лялякин
chairman_dissertation_council.patronymic: Павлович
chairman_dissertation_council.position: Главный специалист
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: "-"
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7801670445
chairman_dissertation_council.rinc_id: 174162
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Александр
organization_supervisor.surname: Соколов
organization_supervisor.patronymic: Вячеславович
organization_supervisor.position: Ведущий научный сотрудник
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 68.85.35
rubrics.name: Механизация и электрификация в растениеводстве
oecds.code: 04.01.AM
oecds.name: AGRONOMY
speciality_codes.name: Технологии и средства механизации сельского хозяйства
speciality_codes.code: 05.20.01
supervisors.fio: Смирнов И.Г.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Технологии и средства механизации сельского хозяйства
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Альт В.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Тавасиев Р.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Технологии и средства механизации сельского хозяйства
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Хажметов Л.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Технологии и средства механизации сельского хозяйства
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБНУ ФНАЦ ВИМ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФЕДЕРАЛЬНЫЙ НАУЧНЫЙ АГРОИНЖЕНЕРНЫЙ ЦЕНТР ВИМ"
protection_organization.ogrn: 1037739771827
protection_organization.supervisor_name: АНДРЕЙ
protection_organization.supervisor_surname: ИЗМАЙЛОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБНУ ФНАЦ ВИМ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФЕДЕРАЛЬНЫЙ НАУЧНЫЙ АГРОИНЖЕНЕРНЫЙ ЦЕНТР ВИМ"
author_organization.ogrn: 1037739771827
author_organization.supervisor_name: АНДРЕЙ
author_organization.supervisor_surname: ИЗМАЙЛОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения