{"id":3669,"date":"2023-01-28T20:31:40","date_gmt":"2023-01-28T19:31:40","guid":{"rendered":"https:\/\/rcai.de\/?p=3669"},"modified":"2024-01-11T14:43:24","modified_gmt":"2024-01-11T13:43:24","slug":"elise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rcai.de\/en\/2023\/01\/28\/elise\/","title":{"rendered":"ELISE"},"content":{"rendered":"

ELISE<\/h2>\n\n\n\n
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\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Symbolbild (Foto: Adobe Stock, 357924853)<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Electronical Lab for Intelligent Soil Examination<\/h4>\n\n\n\n
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funded by:
Federal Ministry of Economics and Climate Protection (BMWK)<\/a><\/h6>\n\n\n\n
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Project responsible: Prof. Dr. Hermann Ketterl<\/a>
Cooperation partners: Digital Workbench GmbH<\/a>, Agrarservice H\u00e4gler<\/a><\/h6>\n\n\n\n
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Laufzeit: 2021-2023<\/h6>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Autonomous robot for intelligent soil analysis<\/h4>\n\n\n\n
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Pilze und Bakterien stehen stellvertretend f\u00fcr die Sukzessionsstufe, in der sich Boden bei der Wiederherstellung des \u00d6kosystems befindet. In einer bestimmten Stufe der Bodensukzession profitiert eine bestimmte Art von Pflanzenfamilie vom Verh\u00e4ltnis zwischen Pilzen und Bakterien. Je nach der beabsichtigten Kultur kann ein gew\u00fcnschtes Pilz:Bakterien-Verh\u00e4ltnis das Wachstum, den Unkrautdruck und die Resistenz gegen Sch\u00e4dlinge und Krankheiten positiv beeinflussen. Eine hohe Vielfalt an Bodenorganismen wirkt sich positiv auf die Aggregatbildung, die Bodenbel\u00fcftung, die Wasserinfiltration, die Erosion und die Kohlenstoffspeicherung aus. Die M\u00f6glichkeit, dieses Verh\u00e4ltnis an Ort und Stelle ohne komplexe chemische Anwendungen zu bestimmen, ist Teil des Projekts ELISE.<\/h6>\n\n\n\n

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Die Innovation ist dabei ein autonom-fahrender Roboter (ANELISE), der an definierten Stellen Bodenproben aus gleicher Tiefe entnimmt, siebt, abf\u00fcllt, mikroskopisch analysiert und ergebnisorientiert verarbeitet. Im Herzst\u00fcck der Analyse werden Bodenproben gezielt auf ihr Pilz-Bakterienverh\u00e4ltnis sowie auf den Kr\u00fcmelstabilit\u00e4tstest untersucht. Diese werden bei wiederholten Probenentnahmen gegen\u00fcbergestellt um die Entwicklung bzw. Ver\u00e4nderung in der Bodenqualit\u00e4t ermitteln zu k\u00f6nnen.<\/h6>\n\n\n\n

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Die Probenentnahmestellen eines Ackers werden per GPS bzw. GNSS definiert und gespeichert, was es dem Anwender erm\u00f6glicht, wiederholt die gleichen Stellen (mit einer Genauigkeit von 10 cm) anzufahren. Des Weiteren werden die Bodenproben der einzelnen Stellen separat entnommen und analysiert, was dazu f\u00fchrt, dass man punktuell genau Vergleiche von Proben \u00fcber mehrere Entnahmen \u00fcber einen definierten Zeitraum ziehen kann.<\/h6>\n<\/div>\n\n\n\n
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Computer Vision zur Bakterienz\u00e4hlung<\/h2>\n\n\n\n
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An den Bodenproben werden mehrere optische Tests durchgef\u00fchrt. Die Proben werden von einer Kamera aufgezeichnet, die an einem Durchlichtmikroskop angebracht ist. Dabei werden mehrere Bilder aus verschiedenen Fokusebenen durch die Probendicke hindurch aufgenommen. Die Teile des Bildes, die sich im Fokus einer Schicht befinden, werden durch Focus Stacking zu einem Gesamtbild zusammengef\u00fcgt (vgl. Abbildung 1).<\/h6>\n\n\n\n
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Abbildung 1: Automatisch gesteuertes Mikroskop mit Focus Stacking
(Bild: Tobias Heinrich)<\/p>\n\n\n\n

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Mittels semantischer Segmentierung wird das Gesamtbild zur Klassifikation, Lokalisierung und Quantifizierung von fadenf\u00f6rmigen Organismen wie Pilzen verwendet. Das Ergebnis ist eine Maske, welche die Pixel der Klasse der Pilze hervorhebt (vgl. Abbildung 2). Die Verteilung und Anzahl der Pixel bilden die Grundlage f\u00fcr die Massenberechnung.<\/h6>\n\n\n\n
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Abbildung 2: Gesamtbild als Eingabe und Maske mit Pilzhyphen (gelb) als Ausgabe der semantischen Segmentierung (Bild: Tobias Heinrich)<\/p>\n\n\n\n

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Zur Quantifizierung der bakteriellen Biomasse werden zwei Ans\u00e4tze verfolgt. Bei geringer Bakteriendichte werden die einzelnen Bakterien f\u00fcr einen Teil des Sichtfeldes mit einem Bilderkennungsalgorithmus gez\u00e4hlt (vgl. Abbildung 3) und anschlie\u00dfend auf die Bodenmasse extrapoliert.<\/h6>\n\n\n\n
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Abbildung 3: Objekterkennung zur Bakterienz\u00e4hlung (Bild: Tobias Heinrich)<\/p>\n\n\n\n

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Bei hoher Bakteriendichte werden bestimmte Regions of Interest (ROIs) ausgew\u00e4hlt, in denen ausschlie\u00dflich Bakterien vorhanden sind. Ein neuronales Netz, welches mit Bildern von Bakteriendichtemustern vortrainiert wurde, pr\u00e4diziert dann die Bakterienanzahl (vgl. Abbildung 4).<\/h6>\n\n\n\n
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Abbildung 4: Bildklassifikation zur Absch\u00e4tzung der Bakterienzahl (Bild: Tobias Heinrich)<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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