Hauptinhalt überspringenNavigation überspringenFooter überspringen
Logo der Fachhochschule Nordwestschweiz
Studium
Weiterbildung
Forschung und Dienstleistungen
Internationales
Die FHNW
De
Standorte und KontaktBibliothek FHNWKarriere an der FHNWMedien

      Logo der Fachhochschule Nordwestschweiz
      • Studium
      • Weiterbildung
      • Forschung und Dienstleistungen
      • Internationales
      • Die FHNW
      De
      Standorte und KontaktBibliothek FHNWKarriere an der FHNWMedien

      Nächste Infotage
      Jetzt anmelden:
      →

      Hochsc...
      Hochschule für Technik und Umw...
      Insti...
      Forschungsprojekte real...
      KI-gestützte Unkrautbekämpfung für nachhaltige Landwirtschaft

      KI-gestützte Unkrautbekämpfung für nachhaltige Landwirtschaft

      Die Landwirtschaft steht vor der Herausforderung, Unkraut effizient zu bekämpfen, ohne auf umweltschädliche Pestizide zurückzugreifen. Besonders in der Schweiz, wo Parzellen klein und uneben sind, stossen bestehende mechanische Hackgeräte an ihre Grenzen. Die FHNW entwickelte gemeinsam mit Strebel Maschinen AG eine innovative Lösung: ein KI-gestütztes Hackgerät, das Unkraut in unterschiedlich breiten Saatreihen erkennt und gezielt entfernt. Dadurch soll der Pestizideinsatz um bis zu 100 % reduziert werden.

      Ausgangslage

      Bisherige Hackgeräte haben Einschränkungen:

      • Sie arbeiten mit festen Reihenabständen und können nicht flexibel auf verschiedene Kulturen reagieren.

      • Die manuelle Anpassung der Hackwerkzeuge ist zeitaufwendig und unpraktisch.

      • Sie sind für flache Felder optimiert und können Hanglagen nicht kompensieren.

      • Bestehende Bildverarbeitungssysteme arbeiten nicht zuverlässig genug bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen und Pflanzenstadien.

      Mit steigender politischer und gesellschaftlicher Forderung nach pestizidfreier Landwirtschaft ist eine hochpräzise, anpassungsfähige Lösung erforderlich.

      Ziele

      Das Projekt verfolgt vier zentrale Ziele:

      1. KI-gestützte Unkrauterkennung: Eine Bildverarbeitungslösung mit künstlicher Intelligenz (KI) analysiert in Echtzeit die Saatreihen und unterscheidet zwischen Unkraut und Nutzpflanzen.

      2. Individuelle Hackkörpersteuerung: Jeder Hackkörper wird hydraulisch gesteuert und kann sich flexibel an unterschiedliche Saatreihenbreiten (35–75 cm) anpassen.

      3. Hanglagenkompensation: Durch eine mechanische Entkopplung der Querkräfte zwischen Traktor und Hackgerät wird sichergestellt, dass das System auch an Hanglagen präzise arbeitet. Die Kameras erfassen die Positionen der Saatreihen und gleichen ein mögliches Abrutschen des Traktors aus.

      4. Sicher im Strassenverkehr: Ohne effizientsverlust und Mehraufwand sicher im Strassenverkehr transportierbar

      1/2
      Ki gestütztes Hackgerät im Feld
      2/2
      KI-gestütztes Hackgerät auf der Strasse

      Ergebnisse

      • Erste Feldtests zeigen, dass das System Unkraut mit einer Genauigkeit von 90 % entfernt, während weniger als 2 % der Nutzpflanzen beschädigt werden.
      • Die KI erkennt und verarbeitet Saatreihen mit einer Präzision von ±2,5 cm bei Fahrgeschwindigkeiten von bis zu 10 km/h.
      • Im Vergleich zu bisherigen Bildverarbeitungslösungen reagiert das System weniger empfindlich auf Schatten und wechselnde Lichtverhältnisse.
      • Das System reduziert den Einsatz chemischer Unkrautvernichter drastisch und verbessert so die Wasserqualität und Bodenökologie.
      • Ein neuartiger Klappmechanismus gewährleistet die sichere und einfache Transportierbarkeit des Geräts auf schweizerischen Strassen.

      Ausblick

      In den nächsten Schritten wird das System im praktischen Feldeinsatz getestet, um die KI-gestützte Erkennung weiter zu validieren und zu optimieren. Zudem soll das Hackgerät für den praktischen Einsatz durch Landwirte getestet und zur Marktreife gebracht werden.

      Das Projekt zeigt, wie moderne KI-Technologie und nachhaltige Landwirtschaft erfolgreich kombiniert werden können, um die Umwelt zu schützen und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.

      Arbeiten zum Thema

      • Bildbasierte Saatreihendetektion

        Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, einen Algorithmus zu entwickeln und zu testen, welcher
        auf Basis von digitalen Bildern die Position der Saatreihe im Kamerakoordinatensystem
        zuverlässig detektieren kann.

      • Saatreihendetektion mit neuronalen Netzwerken

        In der vorliegenden Arbeit geht es darum, ein neuronales Netz für die Detektion von Saatreihen in einem Bild von einem landwirtschaftlichen Acker zu entwickeln.

      Projekt-Information

      table_scrollable_animation_gif
      Auftraggeber
      Strebel Maschinen AG
      Ausführung
      Institut für Automation FHNW
      Dauer
      4 Jahre
      Förderung
      Innosuisse
      Projektteam
      Prof. Dr. Jürg P. Keller, Thomas Kuhn

      Die FHNW

      Hochschule für Technik und Umwelt FHNW
      Institut für Automation
      Thomas Kuhn

      Thomas Kuhn

      Wissenschaftlicher Mitarbeiter

      Telefonnummer

      +41 56 202 87 38

      E-Mail

      thomas.kuhn@fhnw.ch

      Adresse

      Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Hochschule für Technik und Umwelt Klosterzelgstrasse 2 5210 Windisch

      ht_ins_ia_projekt_teaser

      Angebot

      • Studium
      • Weiterbildung
      • Forschung & Dienstleistungen

      Über die FHNW

      • Hochschulen
      • Organisation
      • Leitung
      • Facts and Figures

      Hinweise

      • Datenschutz
      • Accessibility
      • Impressum

      Support & Intranet

      • IT Support
      • Login Inside-FHNW

      Member of: