Lågkostnadssystem för automatiserad NDVI analys av växter
Detta arbete utvärderar ett kamerasystem som kan ta bilder för analys av växters välmående. Kamerasystemet bygger på en Raspberry pi model 3 b+, en PInoIR kamera modul v2 och ett blått filter. Kameran kan övervaka växter genom att den inte har något infrarött filter. Då kan matematiska uträkningar u...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Others |
| Language: | Swedish |
| Published: |
Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS)
2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mau:diva-20349 |
| Summary: | Detta arbete utvärderar ett kamerasystem som kan ta bilder för analys av växters välmående. Kamerasystemet bygger på en Raspberry pi model 3 b+, en PInoIR kamera modul v2 och ett blått filter. Kameran kan övervaka växter genom att den inte har något infrarött filter. Då kan matematiska uträkningar utföras på allt kamerans sensorer kan ta in. Ett experiment har designats för att skapa mätvärden som används i utvärdering av kamerans funktionalitet. Kamerasystemet bedöms fungera enligt det förespråkade ramverket och den programstack det bygger på. Det analyserade resultatet visar att kamerasystemet kan se skillnad på hydroponiska odlingar med olika tillgång till näring. === This work evaluates a camera system that can take pictures for the analysis of plants' well-being. The camera system is based on a Raspberry pi model 3 b+, a PInoIR camera module v2 and a blue filter. The camera can monitor plants because it does not have an infrared filter. This enables mathematical calculations to be performed on light registered by the camera's sensors. An experiment has been designed to create metrics that are used in evaluating the camera's functionality. The camera system is preforming well by using the proposed framework and program stack. The analyzed results show that the camera system is able to spot the difference between hydroponic cultures with access to differents amounts of nutrition. |
|---|