Technologie de désherbage au laser

 

Carbon Robotics™ est le pionnier de la prochaine révolution en matière de technologie agricole : le désherbage au laser. 

Le désherbage est l'un des plus grands casse-tête de l'agriculture. En tirant parti de l'intelligence artificielle et de la technologie laser, Carbon Robotics de désherbage sans produits chimiques et sans labour pour les cultures spécialisées. Nos caméras haute résolution transmettent des images en temps réel à un superordinateur embarqué qui exécute des modèles de vision par ordinateur pour identifier les cultures et les mauvaises herbes. Des lasers puissants détruisent ensuite les mauvaises herbes au niveau du méristème, sans endommager les cultures de valeur. Le désherbage au laser fonctionne de jour comme de nuit, quelles que soient les conditions météorologiques. Il s'agit d'une solution de haute précision qui améliore le rendement des cultures et réduit les coûts globaux associés à l'agriculture moderne. De plus, le désherbage au laser ouvre la voie à une agriculture régénérative et biologique durable.

 
 

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

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  • Propulsé par les GPU Nvidia

  • 42 Caméras haute résolution ciblant les mauvaises herbes

  • Modèles de vision par ordinateur basés sur l'apprentissage profond

Modules de désherbage

Vue en contre-plongée d'une grande machine agricole à pneus larges et à feux multiples sous un ciel ensoleillé.
  • Modules de désherbage indépendants

  • 30X lasers CO2 de 150W avec une précision de l'ordre du millimètre

  • Prêt à tirer toutes les 50 millisecondes

  • L'éclairage du lit est efficace dans toutes les conditions

vidéos sur l'ingénierie et la technologie

Écoutez nos ingénieurs parler des technologies de pointe que Carbon Robotics™ utilise dans ses robots LaserWeeder™. Ces vidéos présentent le modèle de démonstration Autonomous LaserWeeder™.

Aaron, ingénieur mécanicien principal, fait visiter le robot.

Faits marquants de la fabrication par Kevin, ingénieur mécanicien principal.

L'ingénieur électricien Ben montre le système électrique.

Modèle de détection de sillons de Deep Learning Engineer Raven.