浙江智能采摘机器人案例

熙岳从农业行业当前的情况出发，设计和研发了智能采摘机器人。水果和蔬菜既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，2017年全球的水果和蔬菜产量分别达6.8亿t和12.6亿t，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。在我国，近年来农业劳动力特别是青壮年劳动力也迅速向其他行业转移，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。果蔬生产的快速发展和农业劳动力短缺、劳动强度过大的矛盾日益显现，而替代选择性收获这一复杂人力劳动只有通过采摘机器人技术的深入研究才能实现。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。机器人采摘的速度比人工采摘快得多。浙江智能采摘机器人案例

优化后的文章：番茄机器人采摘过程中，由于番茄成穗生长，相互触碰，导致机器人对目标果实的夹持空间受限，夹持动作失败或把相邻果实碰伤。此外，番茄果实的生长方位差异极大，每次采摘的姿态和作用力关系都有所变化。果梗较短且梗长不一，造成机械式刀头难以顺利实施果梗的切割，而扭断、折断果梗的力学作用规律变化很大，成功率受限，进一步加大采摘的难度。为了解决这些问题，末端执行器成为番茄机器人收获的研究关注点。不同形式的末端执行器功能相差极大，功能单一的剪断式末端执行器无法满足机器人采摘作业的要求，因而相继衍生出夹剪一体式和夹果断梗式两大类末端执行器。这些末端执行器能够适应不同的采摘场景，提高采摘的成功率和效率。总之，针对番茄机器人采摘过程中的种种问题，末端执行器的研究和优化是非常重要的，可以提高机器人采摘的效率和成功率，为农业生产带来更多的便利和效益。天津什么是智能采摘机器人供应商智能采摘机器人将在未来的农业领域发挥越来越重要的作用，为农业现代化进程注入新的动力。

在15秒内，机器人双臂联动，准确无误地摘下了两个成熟的番茄。“相机是它的眼睛，机械臂和柔性爪是手，垄间平台车是脚，而植入在机器人内部的人工芯片相当于它的大脑。他们事先将几百张番茄植株的照片放在机器人面前，让它们识别出成熟的果实。机器人通过不断的深度学习掌握了如何在复杂场景下实现对果实的选择性采收，智能采摘机器人上岗作业，就引来大家的啧啧称奇。只见它沿着温室的轨道“走入”番茄种植区，稍微停顿一会就将自己“拉长”到与人等高，并迅速伸出双臂，熟门熟路地找到成熟的番茄，用夹子夹紧后旋转一圈，番茄应声落蒂，被送入采摘框中。

智能采摘机器人能通过精密传感器及摄像头识别果实的颜色，锁定成熟的西红柿。在对果实串的状态进行分析后，机械手负责完好无损地摘取果实。随后搬运至推车，自动更换新的收获箱。此外公司还将针对出货环节研发检查西红柿大小、形状及品质的装置。公司还计划发挥通信技术的作用，开发根据大棚内农作物状态判断收获时期并将温度、肥料调控至比较好状态的系统。熙岳智能采摘机器人张总负责人表示：“单是采摘机器人的话，难有收益。我们想把能生产很多西红柿的系统发展成业务。”智能采摘机器人可以通过机器人手臂关节来实现多角度采摘。

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。智能采摘机器人可以通过机器人手腕来实现灵活抓取。节能智能采摘机器人按需定制

机器人采摘可以减少人工采摘对环境的影响。浙江智能采摘机器人案例

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。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。浙江智能采摘机器人案例