DEVELOPMENT OF AUTOMATED TECHNICAL SYSTEMS FOR STORING PLANTING MATERIAL AND REMOVING INFECTED VEGETABLE CROPS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

One of the directions for the development of vegetable growing is its intensification. The most successful intensification of production is carried out in large vegetable farms. An important factor in the intensification of vegetable growing at the present stage is the use of intensive, resource-saving production technologies. The modern market of agricultural machinery is saturated with a large number of machines, both domestic and, mainly, imported. Therefore, this circumstance indicates the need to develop and select science-based systems of machines, including those with technological support for machine complexes with digital equipment that allows monitoring the quality of a certain technological operation and interpreting the information received by a technical means to change the initial state of the object of influence, which is current scientific problem. Purpose of the study. Development of an innovative technology for the removal of infected potato and vegetable plants for breeding and seed production in a digital agricultural production system with robotic elements and electrophysical methods, allowing to increase the yield and maximum yield of vegetable crops and potatoes, allowing to determine the factors for increasing the yield and quality of vegetable crops.Material and methods. The systematization and generalization of modern technological processes in the selection and seed production of vegetable crops and potatoes in the system of digital agricultural production with elements of robotization and electrophysical methods, as well as analytical studies of machine technology and technical means for removing infected vegetable crops and potatoes in breeding and seed production. An innovative technology has been developed for removing infected potato and vegetable crops in breeding and seed production. Research results. An indicator of the effectiveness of the implementation of innovative technology of variety phytocleaning has been developed, taking into account the parameters of economic and agrotechnical indicators, as well as metal consumption, energy intensity and reliability. An increase in the quality of recognition of infected plants was established when using in the implementation of innovative technology of optical identification systems installed on aerial monitoring tools and a technological platform. Discussion and conclusion. The theoretical foundations of an innovative technology for removing infected potato and vegetable crops in breeding and seed production have been developed.

About the authors

A. S Dorokhov

FGBNU “Federal Scientific Agroengineering Center VIM”

Moscow, Russia

A. V Sibirev

FGBNU “Federal Scientific Agroengineering Center VIM”

Email: sibirev2011@yandex.ru
Moscow, Russia

M. A Mosyakov

FGBNU “Federal Scientific Agroengineering Center VIM”

Moscow, Russia

N. V Sazonov

FGBNU “Federal Scientific Agroengineering Center VIM”

Moscow, Russia

References

  1. Альт В.В., Исакова С.П. Планирование работ при возделывании зерновых культур: программные компоненты // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 17(4). С. 12-18. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2023-17-4-12-18
  2. Ахалая Б.Х., Ценч Ю.С. Комбинированный агрегат для обработки почвы импульсным воздействием ударной волны // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 17(4). С. 62-67. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2023-17-4-62-67
  3. Дорохов А.С., Аксенов А.Г., Сибирёв А.В., Мосяков М.А. Аналитические исследования машинно-технологических комплексов для сорто-фитопрочистки посадок картофеля и овощных культур в селекции и семеноводстве // Аграрный научный журнал. 2022. № 4. С. 76-82.
  4. Дорохов А.С., Сибирёв А.В., Мосяков М.А. и др. Концептуальные основы создания автоматизированного комбайна для уборки картофеля с цифровой системой идентификации почвенных комков и их отделения от товарной продукции // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2023. № 5. С. 98-104. https://doi.org/10.31857/2500-2082/2023/5/98-104
  5. Дорохов А.С. и др. Метод комплексной оценки качества выполнения технологических операций энергоресурсосберегающей технологии уборки корнеплодов и картофеля // Агроинженерия. 2022. Т. 24. № 1. С. 12-16. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2022-1-12-16
  6. Казаков С.С., Живаев О.В., Никулин А.В. Конструкционные пути снижения повреждаемости клубней посадочного картофеля при работе цепочно-ложечного высаживающего аппарата // Тракторы и сельхозмашины. 2019. № 3. С. 29-34. https://doi.org/10.31992/0321-4443-2019-3-29-34
  7. Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Интенсивные машинные технологии, роботизированная техника и цифровые системы для производства основных групп сельскохозяйственной продукции // Техника и оборудование для села. 2018. № 7. С. 2-7.
  8. Лобачевский Я.П., Бейлис В.М., Ценч Ю.С. Аспекты цифровизации системы технологий и машин // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019. № 36. С. 40-45.
  9. Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. № 15(4). С. 6-10.
  10. Лобачевский Я.П., Ценч Ю.С. Принципы формирования систем машин и технологий для комплексной механизации и автоматизации технологических процессов в растениеводстве // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. № 16(4). С. 4-12. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-4-4-12
  11. Петухов С.Н. Состояние технического и технологического обеспечения селекции и оригинального семеноводства картофеля // Агротехника и энергообеспечение. 2018. № 4. С. 76-84.
  12. Ракутько С.А., Ракутько Е.Н., Медведев Г.В. Разработка экспериментального фитотрона и его применение в исследованиях по энергоэкологии светокультуры // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 17(2). С. 40-48.
  13. Федоренко В.Ф., Мишуров Н.П., Неменущая Л.А. Анализ состояния и перспективы развития селекции и семеноводства овощных культур: науч. аналит. обзор. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. 96 с.
  14. Ценч Ю.С., Годлевская Е.В. Математическое моделирование как инструмент проектирования сельскохозяйственных машин и агрегатов (применительно к истории развития научной школы Южного Урала) // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. № 17 (2). С. 4-12.
  15. Abd El-Rahman M. M. A. Development and Performance Evaluation of a Simple Grading Machine Suitable for Onion Sets // Journal of Soil Sciences and Agricultural Engineering. 2014. Vol. 2. P. 213-226. https://doi.org/10.21608/jssae.2011.55418
  16. Azizi P., Dehkordi N.S., Farhadi R. Design, Construction and Evaluation of Potato Digger with Rotary Blade // Cercetari Agronomice in Moldova. 2014. Vol. 47. P. 5-13.
  17. Bachche S. Deliberation on Design Strategies of Automatic Harvesting Systems: A Survey // Robotics. 2015. Vol. 4. Issue 2. PР. 194-222. https://doi.org/10.3390/robotics4020194
  18. Dandekar I. et al. Review Paper Based on Design and Development of an Onion Harvesting Machine // Journal of Information and Computational Science. 2019. Vol. 9. Issue 12. P. 333-337.
  19. Dongre A.U. et al. Development of Potato Harvesting Model // International Research Journal of Engineering and Technology. 2017. Vol. 4. Issue 10. P. 1567-1570.
  20. Dongxia S., Aimin Z., Jianxun G. Design and Experiment on 1SZL-250A Type Sub Soiling Rotary Tillage Fertilizer Combined Soil Working Machine // Journal of Chinese Agricultural Mechanization. 2016. Vol. 37. Issue 4. URL: https://caod.oriprobe.com/articles/47747497/Design_and_experiment_on_1SZL%E2%80%94250A_type_sub_soilin.htm (дата обращения: 20.04.2022).
  21. Feng Q., Wang X., Zheng W. et al. A new strawberry harvesting robot for elevated-trough culture.International Journal of Agri-cultural and Biological Engeneering. 2012. № 5(2). Р. 1-8. https://www.ijabe.org/index.php/ijabe/article/view/495
  22. Ji C., Feng Q., Yuan T., Li W. Development and performance analysis on cucumber harvesting robot system in greenhouse. Robot. 2011. № 33(6). Р. 726-730. https://doi.org/10.3724/SP.J.1218.2011.00726
  23. Jothi Shanmugam C., Senthilkumar G. Indigenous Development of Low Cost Harvesting Machine // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2017. Vol. 12. Issue 5. P. 4489-4490.
  24. Shangyu M. et al. Soil Water Use, Grain Yield and Water Use Efficiency of Winter Wheat in a Long-Term Study of Tillage Practices and Supplemental Irrigation on the North China Plain // Agricultural Water Management. 2015. Vol. 150. P. 9-17. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2014.11.011
  25. Tarrio P., Bernardos A.M., Casar J.R., Besada J.A. A harvesting robot for small fruit in bunches based on 3-D stereoscopic vision.Computers in Agriculture and Natural Resources, 4th World Congress Conference, Florida, 2006. P. 270-275. https://elibrary.asabe.org/abstract.asp?JID=1&AID=21885 &CID=canr2006&T=1
  26. Van Henten E.J., Van Tuijl B.A.J., Hemming J. et al. Field test of an autonomous cucumber picking robot. Biosystems Engineering. 2003. № 86(3). Р. 305-313. https://doi.org/10.1016/J.BIOSYSTEMSENG.2003.08.002
  27. Zhang Z.J., Jia H.L., Sun J.Y. Review of Application of Biomimetics for Designing Soil-Engaging Tillage Implements in Northeast China // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2016. Vol. 9. Issue 4. P. 12-21. https://www.ijabe.org/index.php/ijabe/article/view/1437 (дата обращения: 20.04.2022).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».