Design, Development and Application of a Drone-Integrated Cutting Mechanism for Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
In Malaysia, one of the industrial crop resources is coconut, where the coconut-based products have varied usage and are being exported to other countries. Hence, it contributes to increasing Malaysia's profit, but the industrial crops face challenges in providing a large scale of coconuts because of high demands from manufacturers. Besides, the manual coconut plucking process is a labour-intensive and time-consuming task, demands skilled climbers, and is exposed to safety risks. Thus, this paper presents the design a cutting mechanism and drone for coconut harvesting and to test the performance of real-time camera feed visualization and the cutting process for the drone. The chosen type of drone for this project is a quadcopter drone, and the drone's body is designed on Autodesk Fusion 360 and printed using a 3D printer with PLA filament. The Arduino UNO board acts as a central controller that connects other components such as the MPU6050, receiver, and ESCs. The ESP32 CAM acts as an eye to display the location of coconuts on the tree. The DC motor and steel saw blade is used as cutting mechanism. The results showed that the ESP32 CAM successfully visualized real-time video streaming with minimal lag, while the cutting mechanism able to cut through the rolled paper and branch within a practical timeframe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».