Агроробота в Великобритании научили собирать салат не хуже фермеров
close_up

Этот сайт использует файлы cookie. Узнайте больше о целях их использования и изменении настроек cookie в вашем браузере. Используя этот сайт, вы соглашаетесь на использование файлов cookie в соответствии с текущими настройками браузера Узнайте больше о файлах cookie

Британского робота научили собирать салат не хуже фермеров

Источник: AGRONEWS Все новости источника

Британские инженеры создали робота, способного распознавать созревшие кочаны латука и аккуратно срезать их. Полевые испытания робота показали, что он способен корректно распознавать созревший салат в более чем 85% случаев, рассказывают авторы статьи в Journal of Field Robotics.

Несмотря на большой прогресс в робототехнике, многие виды растений в подавляющем большинстве случаев до сих пор собираются вручную. Процесс сбора урожая включает в себя сразу несколько серьезных технологических задач, таких как распознавание созревших плодов и их аккуратный захват без повреждения. Помимо того, что эти задачи сложны сами по себе, для реального применения они должны выполняться с высокой скоростью и в реальных условиях.

Инженеры из Кембриджского университета под руководством Фумии Ииды (Fumiya Iida) создали робота, способного самостоятельно распознавать готовые к сбору неповрежденные кочаны салата латука, а также аккуратно собирать их. Он представляет собой манипулятор на колесной платформе шириной с одну грядку. На конце манипулятора установлен захват, нож для срезания кочана, а также камера. Кроме того, еще одна камера расположена в верхней части платформы. Поскольку перед инженерами не стояла задача создания полноценного робота, готового к массовому применению, они установили все компоненты на пассивной колесной платформе, передвигаемой оператором вручную.

После того, как робот оказывается над новыми кочанами салата, он начинает процесс распознавания и классификации кочанов. Локализация кочанов перед камерой работает на основе сверточной нейросети YOLO v3, а классификация по четырем типам (созревший, несозревший или зараженный кочан, или земля) осуществляется другой сверточной нейросетью Darknet Object Classification Network. Первая нейросеть была обучена на 1500 снимков, а вторая на 665 снимках.

Эксперименты в поле показали, что робот способен определять кочаны перед собой с точностью в 91%, а также корректно классифицировать их с точностью около 85%, после чего аккуратно срезает и поднимает латук. При этом у робота есть достаточно серьезный недостаток — время одного цикла работы (от одного кочана к другому) составляет почти 32 секунды, что гораздо выше скорости работы сборщиков салата или автоматизированных машин, но существующие машины собирают весь урожай без учета его готовности.

В прошлом году эта же группа инженеров представила робота, способного аккуратно снимать с кочана латука пожухлые внешние листья. Для этого робот использует камеру с системой компьютерного зрения, а также вакуумную присоску.

Источник: N+1

Темы: Роботизированная сельхозтехника, Технологии

Всегда будьте в курсе свежих новостей.
Agronews

Новости по теме

Не можете вспомнить пароль?

Связаться с редакцией