浙江AI智能采摘机器人解决方案

深度学习提高农业机器人感知和决策能力，如感知包括表型特征识别、场景识别定位、作物病害识别。决策包括运动路径优化、作业姿态优化、作业次序优化。触觉反馈控制要增强农业机器人感知和执行能力，如能力反馈的感知与执行能力。新材料可以改善农业机器人执行能力，人机共融是未来农业发展重要的一环，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，实现无人农场，这才是农业大数据的本质内涵。智能采摘机器人在作业对象识别和定位、导航和路径规划、作业对象的分选与监测等前沿方向上，要以开放创新的理念开发和应用新技术，促进具有多环境适应性的智能农业机器人的研发。在技术上，随着云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械将突破瓶颈并得到广泛应用。同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术，都值得全世界人类进行探索。机器人采摘的效率比人工采摘高得多。浙江AI智能采摘机器人解决方案

解放农民双手？智能采摘机器人如此颠覆农业生产！智能AI机器人已经在我们身边存在一些时间了。有一些家庭会购买智能家庭助手来辅助操控家中的智能家电；一些酒店也通过智能机器人给住客送外卖、在房间里帮客人控制房间设备；一些餐馆也使用智能机器人为食客送餐。智能机器人在很大程度上帮助了我们的生活。人工生产，在yi情走向常态化的时代背景下，成本无疑进一步提高。这也催生了农业生产的进一步转型。对于大多数的作物来说，这仍是一个非常昂贵的命题“部分自动化，甚至全部自动化的重要性，对农业而言是相当重要的。事实上，在美国一些农庄，农业已经达到了很高度的自动化和机械化。根据之前的数据统计显示，美国农业所需的劳动力只占美国劳动力总数不到2%。这当然归功于此前农业机器的崛起。智能机器人用处更多的环节便是采摘收获的时候。很久之前，农民们就可以通过大型机械来收割马铃薯、小麦、玉米等这类田间作物。但像一些绿叶类蔬菜和柔软的水果，此前还无法通过机器进行采摘。这些作物不像上述的几种作物，禁得起大型机器的“粗鲁对待”。福建梨智能采摘机器人性能机器人采摘可以减少人工采摘的错误率。

熙岳公司基于当前农业行业的现状，研发了智能采摘机器人，旨在解决果蔬生产中的劳动力短缺和劳动强度过大的问题。水果和蔬菜是人类生活中必不可少的食物，也是重要的经济作物。据统计，全球水果和蔬菜产量分别达，其中全球鲜食果蔬与加工果蔬的比例约为7:3。中国蔬菜、水果的种植面积和产量均稳居世界前列，但其加工果蔬的比例占5％左右。近年来，农业劳动力特别是青壮年劳动力向其他行业转移，导致农忙季节广大农村开始出现劳力荒，农村留守老人、妇女的劳动强度增加，生产效率明显降低。因此，果蔬采摘机器人的研究开发对于减轻农业从业者的劳动强度、解放农业劳动力和提高果蔬的集约化生产水平，都具有重要的意义。

随着劳动力短缺，人力成本不断上涨，已经占到种植户一半的成本，智能采摘机器人除了可以节省人力成本和提高采摘效率，这些机器人的内置的3D摄像头和AI算法，还可以记录和手机农作物的生长状态，并根据数据来调整种植策略，形成一套从种植到采摘全流程的自动化种植系统。在去年荷兰瓦赫宁根大学发起的AI农作物养成与模拟经营类挑战赛中，各个团队就是通过人工智能AI自动收集环境数据，来完成浇水，通风、光照、施肥和打顶决策这些工作。现在已经有越来越多公司和机构加入到采摘机器人的研发中，比利时企业Octinion的草莓采摘机器人5秒就可以识别一个草莓，在包装环节还会优先把红色放到上面以吸引顾客。智能采摘机器人可以通过机器人操作系统来实现智能控制。

植株的种植模式对智能采摘机器人的采摘性能有着重要的影响。传统的杯形种植模式果实分散，机器人需要大的工作空间，同时枝干的空间分布使采摘作业非常困难。相比之下，日本的鲜食番茄采用单架栽培模式，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。针对温室采用电动轮式底盘或轨式底盘的机器人较多，少数对露地栽培而采用履带式底盘。对于通常栽培模式，由于冠层的复杂性和果实分布的随机性，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。机器人采摘可以减少人工采摘的劳动强度。河南节能智能采摘机器人售价

智能采摘机器人可以通过机器人手臂抬升来实现多高度采摘。浙江AI智能采摘机器人解决方案

果蔬采摘机器人涉及三大任务：1.利用视觉系统识别果蔬的颜色、形状、大小、成熟度和位置2.机械臂运动至所检测到的果蔬的位置3.通过机械臂末端执行器采摘果蔬以上三大任务分别由行走系统、视觉系统和采摘执行系统进行配合所完成。视觉算法引导机械臂完成识别、定位、抓取、切割、放置任务，平均8-10s即可采摘一颗果实，成功率可达90%以上，速度和效率“碾压”人工，可解决自然条件下的果蔬选择性收获难题，同时也让操作人员从繁重、重复的劳动中解放出来。浙江AI智能采摘机器人解决方案