一種智能采摘機(jī)器人用途

利用圖像識(shí)別技術(shù)區(qū)分病果與健康果實(shí)。智能采摘機(jī)器人搭載的圖像識(shí)別技術(shù)，依托深度學(xué)習(xí)算法與高分辨率攝像頭構(gòu)建起強(qiáng)大的果實(shí)健康檢測(cè)系統(tǒng)。其內(nèi)置的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，經(jīng)過海量的病果與健康果實(shí)圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠識(shí)別果實(shí)表面的病斑、腐爛、蟲害痕跡等特征。以蘋果為例，系統(tǒng)不能識(shí)別常見的輪紋病、炭疽病在果實(shí)表面形成的不規(guī)則斑塊，還能通過分析果實(shí)顏色分布、紋理變化，檢測(cè)出肉眼難以察覺的早期病變。在實(shí)際作業(yè)中，攝像頭以每秒 20 幀的速度采集果實(shí)圖像，圖像識(shí)別算法在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成分析，若判斷為病果，機(jī)械臂將跳過該果實(shí)或?qū)⑵鋯为?dú)分揀，避免病果混入健康果實(shí)中，保障采摘果實(shí)的整體品質(zhì)。經(jīng)測(cè)試，該技術(shù)對(duì)病果的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 97%，有效降低了因病果混入導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)損失。憑借智能采摘機(jī)器人等創(chuàng)新產(chǎn)品，熙岳智能在智能科技領(lǐng)域嶄露頭角，前景廣闊。一種智能采摘機(jī)器人用途

智能采摘機(jī)器人可與果園灌溉、施肥系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，智能采摘機(jī)器人與果園灌溉、施肥系統(tǒng)形成一體化管理網(wǎng)絡(luò)。機(jī)器人內(nèi)置的土壤濕度傳感器、作物生長狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊，能實(shí)時(shí)采集果園土壤墑情、果實(shí)生長數(shù)據(jù)，并將信息同步至管理平臺(tái)。當(dāng)機(jī)器人檢測(cè)到某區(qū)域果樹需水量增加時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)滴灌設(shè)備，控制灌溉量；若發(fā)現(xiàn)果實(shí)生長階段需補(bǔ)充特定養(yǎng)分，施肥系統(tǒng)將根據(jù)機(jī)器人采集的土壤肥力數(shù)據(jù)，配比并輸送合適的肥料。在陜西蘋果園中，智能采摘機(jī)器人通過識(shí)別不同樹齡果樹的果實(shí)密度，聯(lián)動(dòng)施肥系統(tǒng)為結(jié)果量大的果樹增加有機(jī)肥供給，同時(shí)調(diào)整灌溉頻率，使蘋果單果重量提升 15%，實(shí)現(xiàn)資源的高效利用。農(nóng)業(yè)智能采摘機(jī)器人案例其研發(fā)的智能采摘機(jī)器人，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園區(qū)中發(fā)揮著重要作用，助力農(nóng)業(yè)高效生產(chǎn)。

智能采摘機(jī)器人搭載多光譜攝像頭，可識(shí)別果實(shí)成熟度。多光譜攝像頭作為機(jī)器人的 “眼睛”，能夠捕捉可見光和不可見光范圍內(nèi)的多種光譜信息，覆蓋從紫外線到近紅外的波段。不同成熟度的果實(shí)，在這些光譜下會(huì)呈現(xiàn)出獨(dú)特的反射、吸收和透射特性。例如，成熟的蘋果在近紅外光譜下反射率較高，而未成熟的蘋果反射率較低。機(jī)器人通過分析多光譜圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)先訓(xùn)練好的算法模型，能夠快速且地判斷果實(shí)是否達(dá)到采摘狀態(tài)。這種技術(shù)不避免了人工判斷的主觀性和誤差，還能在復(fù)雜光照條件下保持穩(wěn)定的識(shí)別效果，有效提升了采摘果實(shí)的品質(zhì)和一致性，極大減少了因采摘過早或過晚造成的損失。

采用 AI 視覺算法，能快速定位目標(biāo)果實(shí)的生長位置。AI 視覺算法賦予了智能采摘機(jī)器人強(qiáng)大的環(huán)境感知和目標(biāo)識(shí)別能力。它基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過對(duì)海量果園圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確區(qū)分果實(shí)、枝葉、背景等元素。當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入果園作業(yè)時(shí)，攝像頭采集到的圖像信息會(huì)實(shí)時(shí)傳輸至算法模塊，算法會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行特征提取、目標(biāo)檢測(cè)和定位。在復(fù)雜的果園環(huán)境中，即便果實(shí)被茂密的枝葉遮擋，AI 視覺算法也能通過分析部分可見特征，結(jié)合空間幾何關(guān)系，快速推算出果實(shí)的完整位置。此外，該算法還具備自適應(yīng)能力，能隨著作業(yè)環(huán)境的變化和數(shù)據(jù)積累不斷優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)果實(shí)位置的快速、定位，為后續(xù)的采摘?jiǎng)幼魈峁?zhǔn)確引導(dǎo)。涉農(nóng)大中專及以上院校及科研院所采用熙岳智能采摘機(jī)器人，用于科研教學(xué)。

自動(dòng)分類功能將采摘的果實(shí)按品質(zhì)進(jìn)行分揀。智能采摘機(jī)器人搭載高光譜成像儀與 AI 視覺識(shí)別系統(tǒng)，通過分析果實(shí)的顏色、形狀、紋理以及內(nèi)部糖分含量等多維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)果實(shí)品質(zhì)的分級(jí)。在柑橘采摘過程中，機(jī)器人首先利用高光譜圖像檢測(cè)果實(shí)內(nèi)部的糖酸比，結(jié)合表面瑕疵識(shí)別算法，將果實(shí)分為特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)等不同等級(jí)。分揀機(jī)械臂根據(jù)分級(jí)結(jié)果，將果實(shí)準(zhǔn)確投放至對(duì)應(yīng)的收集箱或輸送帶上。系統(tǒng)還支持自定義分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，果園管理者可根據(jù)市場(chǎng)需求，靈活調(diào)整果實(shí)大小、糖度等篩選參數(shù)。經(jīng)測(cè)試，該自動(dòng)分類系統(tǒng)的分揀準(zhǔn)確率達(dá) 98% 以上，相比人工分揀效率提升 60%，有效滿足不同銷售渠道對(duì)果實(shí)品質(zhì)的差異化需求。智能采摘機(jī)器人在果園中穿梭自如，這得益于熙岳智能研發(fā)的自主導(dǎo)航技術(shù)。安徽果實(shí)智能采摘機(jī)器人供應(yīng)商

其機(jī)械臂設(shè)計(jì)巧妙，由熙岳智能精心打造，具備高靈活性和度。一種智能采摘機(jī)器人用途

自動(dòng)統(tǒng)計(jì)每日采摘量，生成可視化數(shù)據(jù)圖表。智能采摘機(jī)器人內(nèi)置的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)記錄每一次采摘的果實(shí)數(shù)量、重量、采摘時(shí)間等信息。每天作業(yè)結(jié)束后，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，生成詳細(xì)的可視化數(shù)據(jù)圖表，包括柱狀圖展示每日采摘總量對(duì)比、折線圖呈現(xiàn)采摘量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)、餅狀圖分析不同品質(zhì)果實(shí)的占比等。果園管理者通過管理平臺(tái)可直觀查看這些圖表，快速了解果園的生產(chǎn)情況。例如，通過分析圖表發(fā)現(xiàn)某區(qū)域機(jī)器人采摘量較低，可及時(shí)安排人員檢查該區(qū)域的果樹生長狀況或機(jī)器人運(yùn)行狀態(tài)。數(shù)據(jù)圖表還支持多維度篩選和導(dǎo)出功能，管理者可根據(jù)日期、區(qū)域、果實(shí)種類等條件進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，并將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為 Excel 文件進(jìn)行進(jìn)一步分析。這些可視化數(shù)據(jù)圖表為果園管理者的生產(chǎn)決策提供了有力的數(shù)據(jù)支持，有助于優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和資源配置。一種智能采摘機(jī)器人用途