安徽草莓智能采摘机器人处理方法

   智能采摘机器人经过在由由中荷农业创新园的实验，研究人员发现，双臂同时运作，15秒内可以采摘两个大番茄，这个速度与目前人工采摘的速度差不多。这是采摘机器人在真实场景中的首秀，尽管结果还不够完美，但验证了藤叶遮挡条件下果蔬机器视觉识别、难采果实高效摘取位姿规划等关键技术，取得良好效果。机器人不仅可以采摘番茄，通过“换手”，它还可以采收串番茄、甜椒、葡萄、苹果等其他果蔬。随着农艺和农机技术的提高以及采摘大数据的增加，它的采摘能力也会迅速提高，这在用工贵、招工难的农业领域，无疑显示出了强大的性价比和经济效益。采摘机器人可以通过机器学习算法学习和优化采摘策略。安徽草莓智能采摘机器人处理方法

智能采摘机器人还分为很多种类，比如说有番茄采摘机器人，草莓采摘机器人。番茄采摘机器人使用的小型镜头能够拍摄7万像素以上的彩色图像。首先通过图像传感器检测出红色的成熟番茄，之后对形状和位置进行精细定位。机器人只会拉拽菜蒂部分，而不会损伤果实。在夜间等无人时间带也可进行作业。采摘篮装满后，将通过无线通信技术通知机器人自动更换空篮。可对番茄的收获量和品质进行数据管理，更易于制定采摘计划。正在研发中的型号采摘1颗番茄需要花费20秒左右，今后将进一步提高传感器性能，采摘速度有望提高至6秒。广东智能智能采摘机器人案例利用人工智能识别以及机械手臂的操作相结合，识别果实的成熟度并且熟练的采摘西红柿。

果蔬采摘机器人（智能采摘机器人）研究始于20世纪60年代的美国，采用的收获方式主要有机械震摇式和气动震摇式，其缺点是果实易损，效率不高。此后，随着电子技术和科学技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的成熟，采摘机器人的研究和开发技术得到了快速发展。国内对采摘机器人的研究有一定的成果，但大多还停留在研究阶段，而这些采摘机器人体积比较大，制作成本比较高，智能化程度不是很高，距离完全应用在实际农业中还有一定的差距。目前，国内番茄采摘作业基本上依靠手工完成，增加了工人的体力消耗，影响工作效率，且工人休息时得不到很好的休息条件，特别是在天气炎热时，不能充分放松，影响后续的工作。因此，研发自动化的采摘机器人非常有必要。技术实现要素：本实用新型所要解决的技术问题是：提供一种番茄采摘机器人，替代人工操作，完成番茄的智能采摘动作,自动化程度高，省时省力，节省人力成本。为解决上述技术问题，熙岳目前采用的一个技术方案是：提供一种番茄采摘机器人，包括底盘，所述底盘的上端且前方设有雷达扫描装置，所述雷达扫描装置的上方设有显示装置。

    智能采摘机器人通过机器人自带的视觉系统，自动采集田间图像信息，通过云平台交互图像，为机器深度学习和训练提供数据支撑，学习完成后再由云平台将训练后的程序传给机器人，指导机器人实现自动避障、自动路径规划和拟人化采摘，不断循环训练，使机器人变得更加聪明，为水果和蔬菜等高附加值农业提供代人工解决方案。基于模块化设计，在非采摘季，科研通过更换功能夹爪，实施精细授粉、精细除草除虫等工作，为杂草控制，病虫害预警以及减少化肥和农药使用量有巨大的作用。同时可以完成如下功能：现场的空气的温度、湿度、气压等气象参数；土壤的湿度等参数；果实和蔬菜的成熟度、数量、重量等参数；这些参数为机器人进行采摘提供参考，同时将数据传送到云平台，提供给农业部、农业公司等进行数据统计、计算使用，并通过人工智能将数据进行后台的数据分析与整理，与水果、蔬菜的数据进行分析，为优化农业生产效率，病害虫害预测预警提供数据支撑。目标客户为规模化种植园、农业观光农场、农业设备租赁公司、科研院所和大学等。本产品生命周期受自动化行业影响，随着人工智能水平的不断提高，本采摘机器人系统会不断得到提高与完善。 采摘机器人可以通过机器学习算法不断优化采摘策略。

各样机多针对温室采用电动轮式底盘或轨式底盘，少数对露地栽培而采用履带式底盘。对通常栽培模式，由于冠层的复杂性和果实分布的随机性，其机械臂从早期的3自由度发展到以6和7自由度关节式机械臂为主；而近藤直等针对使番茄果实倒垂生长，从而使采摘难度降低的单架式栽培模式，应用直角坐标机械臂实施采摘；Chiu等则将商用关节式机械臂与剪叉式升降机结合，从而扩大竖直方向的工作空间。植株的种植模式对智能采摘机器人采摘的性能影响很大，对传统的杯形种植，果实非常分散，机器人需要很大的工作空间，同时枝干的空间分布使采摘作业非常困难。而日本的鲜食番茄一般采用单架栽培模式，由支柱和绳索支撑,在与地面垂直的方向栽培，数个果实成串悬挂生长，由于叶柄很短，果实识别简化，同时采摘作业性能得到保证。这种机器人配备了先进的视觉系统，可以准确地识别成熟的农作物。吉林什么是智能采摘机器人品牌

智能采摘机器人可以代替人工采摘，提高采摘效率和质量。安徽草莓智能采摘机器人处理方法

在作业对象识别和定位算法优化方面，各国的主要研究对番茄、甜椒、苹果、柑橘和荔枝等蔬果及杂草和作物病害等的识别，而中国在这一方向上的研究产出相对较多。导航和路径规划算法优化方面，日本和西班牙的相关研究则更加超前。美国在作业对象的分选与监测研究上产出相对较多，研究重点包括果实分选及水产养殖监测和牛奶产量与风险监测等。5.结语全球农业生产的集约化和规模化进程不断加快，但无疑随着人口的稳定和下降趋势，世界农业劳动力一定会不断减少，但各国对农业机器人的需求将持续加大。由于农业环境和作业对象的复杂性、多变性和非结构性，目前可以看到，农业机器人研发难度大，相关作业效果有待提高。虽然中国农业机器人包括智能采摘机器人研究产出规模超过美国，但被引频次能在一定程度上反映论文的质量和影响力，高被引论文的研究内容在一定程度上可以反映该领域的研究前沿。从论文内容中进行判断，我们可以很好确定出相关的前沿方向。例如对检索到的与农业机器人相关的SCI论文进行筛选、判读，可以看出，研究主题目前聚集在3个前沿方向，分别在作业对象识别和定位算法优化，导航和路径规划算法优化，以及对作业（农业生产）对象的分选与监测研究。安徽草莓智能采摘机器人处理方法