利用圖像識別技術區分病果與健康果實。智能采摘機器人搭載的圖像識別技術,依托深度學習算法與高分辨率攝像頭構建起強大的果實健康檢測系統。其內置的卷積神經網絡(CNN)模型,經過海量的病果與健康果實圖像數據訓練,能夠識別果實表面的病斑、腐爛、蟲害痕跡等特征。以蘋果為例,系統不能識別常見的輪紋病、炭疽病在果實表面形成的不規則斑塊,還能通過分析果實顏色分布、紋理變化,檢測出肉眼難以察覺的早期病變。在實際作業中,攝像頭以每秒 20 幀的速度采集果實圖像,圖像識別算法在毫秒級時間內完成分析,若判斷為病果,機械臂將跳過該果實或將其單獨分揀,避免病果混入健康果實中,保障采摘果實的整體品質。經測試,該技術對病果的識別準確率高達 97%,有效降低了因病果混入導致的產品質量風險與經濟損失。在標準化溫室種植場景里,熙岳智能的采摘機器人是得力助手,完成采摘任務。江西農業智能采摘機器人定制
自動記錄每顆果實的采摘時間和位置信息。機器人在采摘過程中,通過 GPS 定位系統與高精度慣性導航模塊,實時記錄果實的地理坐標,定位精度可達亞米級。同時,內置的電子時鐘模塊精確記錄每顆果實的采摘時間,形成包含經緯度、時間戳、果實 ID 等信息的數據標簽。這些數據同步上傳至云端數據庫,管理者可通過果園地圖實時查看果實采摘進度,追溯每顆果實的生長源頭。在水果銷售中,消費者掃描果實包裝上的二維碼,即可獲取其采摘時間、生長位置等詳細信息,實現從果園到餐桌的全程溯源。在山東大櫻桃出口貿易中,通過果實溯源數據,產品順利通過歐盟嚴苛的質量監管標準,使出口單價提升 20%,增強了農產品的市場競爭力。吉林品質智能采摘機器人價格低按照作物商品性特點,熙岳智能的采摘機器人采用按串采收方式,提高采摘質量。
智能采摘機器人可同時處理多種不同大小的果實。智能采摘機器人的設計充分考慮了果實大小的多樣性,其機械臂和末端執行器具備靈活的調節能力。機械臂的關節活動范圍較大,能夠適應不同高度和位置的果實采摘需求;末端執行器采用可變形或多模式的結構設計,如具有多個可運動的手指或可伸縮的吸盤。當遇到不同大小的果實時,機器人的視覺系統會首先識別果實的尺寸,然后控制系統根據果實大小自動調整末端執行器的形態和抓取參數。對于較小的果實,如藍莓,末端執行器的手指會精細調整間距,以抓取;對于較大的果實,如西瓜,吸盤會根據西瓜的形狀和重量調整吸力大小,確保抓取牢固。同時,機器人的分揀系統也能對采摘下來的不同大小果實進行分類處理,將它們分別放置在對應的容器或輸送帶上。這種能夠同時處理多種不同大小果實的能力,使智能采摘機器人適用于多種果園場景,提高了其通用性和實用性。
機械臂末端的吸盤裝置可高效抓取圓形果實。智能采摘機器人機械臂末端的吸盤裝置采用氣動負壓原理,由硅膠吸盤、真空發生器和壓力調節系統組成。硅膠吸盤具有良好的柔韌性和密封性,能夠緊密貼合圓形果實表面,如蘋果、柑橘、番茄等。當機械臂對準果實后,真空發生器迅速啟動,在 0.2 秒內將吸盤內的空氣抽出,形成負壓,將果實牢牢吸附。壓力調節系統實時監測吸盤內的壓力值,根據果實的大小和重量自動調整負壓強度,確保抓取穩定且不會損傷果實。對于表面不平整的果實,吸盤邊緣的波紋設計可增強密封效果。在實際作業中,吸盤裝置每小時可完成 1500 - 2000 次抓取動作,抓取成功率達 98% 以上,且對果實表皮無任何損傷,極大地提高了圓形果實的采摘效率和品質。熙岳智能為采摘機器人配備柔性采摘手,通過自適應控制完成果蔬采摘位置抓取,且不傷果。
內置溫濕度傳感器,可根據環境條件調整采摘策略。智能采摘機器人內置的溫濕度傳感器能夠實時監測果園內的環境溫濕度數據。不同的作物對采摘時的溫濕度條件有不同的要求,例如,高溫干燥環境下,一些果實的表皮會變得脆弱,容易在采摘過程中受損;而在高濕度環境下,果實可能會因表面水分過多而影響儲存和品質。當溫濕度傳感器檢測到環境參數發生變化時,機器人會自動將數據傳輸至控制系統,控制系統結合預先設定的作物特性和溫濕度閾值,調整采摘策略。在高溫時,機器人可能會降低采摘速度,增加抓取力度的緩沖,以避免果實因高溫下的脆弱性而受損;在高濕度環境下,可能會優先選擇通風良好的區域進行采摘,并對采摘后的果實進行快速處理和干燥。通過這種根據環境條件實時調整采摘策略的方式,智能采摘機器人能夠更好地適應不同的環境狀況,保障采摘果實的質量。熙岳智能研發的立體視覺系統,可判別果實的成熟度和采摘位置定位。安徽蘋果智能采摘機器人定制
熙岳智能的智能采摘機器人為農業生產的智能化和現代化進程注入強大動力。江西農業智能采摘機器人定制
實時生成采摘數據報表,便于果園管理者分析決策。智能采摘機器人搭載的數據采集系統,可實時記錄采摘時間、果實位置、成熟度分級、作業效率等 30 余項數據,并通過物聯網上傳至云端管理平臺。系統自動生成可視化報表,以熱力圖展示果園不同區域的果實產量分布,用折線圖對比每日采摘效率變化趨勢。管理者通過分析報表發現,某區域機器人采摘速度較慢,經排查是果樹間距過密導致機械臂操作受限,從而及時調整后續作業策略。結合氣象數據與土壤監測信息,報表還能預測不同區域果實的采摘時間,優化資源調度。在廣東荔枝園中,通過數據報表分析,果園管理者提前調配機器人至早熟區域作業,使果實的采收率提高 25%,提升經濟效益。江西農業智能采摘機器人定制