Förutom att skörda frukterna är en mycket krävande uppgift att avlägsna gamla blad från gurka och tomatplantor som odlas i växthus. För att kunna automatisera denna process av en robot krävs en metod för att upptäcka blad. En möjlighet för upptäckten är att utnyttja bladens och stjälkarnas olika dynamiska beteende om de blir upphetsade av mekaniska impulser såsom en luftström. Syftet med detta papper är att undersöka denna teknik med hjälp av en kamera och bildanalys. För de experiment som utfördes användes bilder av en tomatgröda. Bilder togs med en digitalkamera från olika avstånd. För att generera en luftström användes olika radialblåsare. En sekvens av 5 digitala bilder spelades in med en samplingsfrekvens på 1 sekund med olika inställningar. För att hitta skillnaderna mellan bilderna subtraherades bildernas intensitet matematiskt. De resulterande binära bilderna behandlades vidare i syfte att extrahera bladpositionerna. Dessa steg omfattade automatisk tröskhållning, bullerminskning och morfologisk bildanalys. Man fann att rörliga föremål i bilderna kunde detekteras med den metod som beskrivs ovan. Buffringsobjekt kan endast spåras om färg, intensitet eller struktur på det rörliga föremålet skiljer sig från bakgrundens färg, intensitet eller struktur. Den blåsande riktningen hade ett starkt inflytande på rörelserna. Slutsatsen är att med denna teknik inte bara blad kan upptäckas utan även andra delar som t.ex. Frukt, stjälkar och grenar kan diskrimineras. Redan för många år sedan var forskningen inriktad på robotik inom trädgårdsodling (t.ex. Tillett, 1993; Edan, 1995). Minskningen av arbetskostnaderna, problemen med tillgången på kvalificerad arbetskraft och förbättringen av produktionsprocessen både kvantitativt och kvalitativt var de främsta drivkrafterna för forskning om utveckling av en autonom skörderobot för gurka i växthus vid Agrotechnology & Food Innovations, tidigare känt som IMAG B.V. (Van Henten m.fl., 2002, 2003. Många av robottillämpningarna kräver att man lokaliserar positionen för en särskild del av anläggningen, ofta används visionsystem för detta ändamål. McFarlane (1993) rapporterade ett system för att upptäcka segment av mikroväxter, Yang (1993) och Wolfe och Sandler (1985) arbetade med en stamdetekteringsalgoritm för olika frukter. Meuleman m.fl. (2000) har utvecklat ett system för upptäckt av gurkafrukt. Med grönsaker, bredvid skörd en mycket tid krävande uppgift är att ta bort gamla blad från växterna. Denna uppgift måste inte bara göras för gurkor utan också för tomater som odlas med hjälp av ett odlingssystem med hög tråd i nederländska växthus. För att kunna automatisera denna process av en robot krävs en metod för att upptäcka blad. En möjlighet för upptäckten kan vara att utnyttja bladens och stjälkarnas olika dynamiska beteende när de blir upphetsade av en mekanisk impuls, till exempel framkallad av en luftström. Man kan förvänta sig att bladen kommer att visa en starkare rörelse än stjälkar och frukt. Analysera skillnaderna i flera bilder av samma scen bör ge möjlighet att extrahera blad positioner. Syftet med detta dokument är att undersöka denna teknik. Såvitt författarna vet har användningen av rörelseanalys för växtdetektering inte beskrivits i litteraturen tidigare.
Hemming m.fl. REF använder en sekvens av bilder och bladrörelser för att segmentera bladen och en automatisk tröskel för att få individuell bladposition.