智能采摘機(jī)器人上崗作業(yè)，就引來大家的嘖嘖稱奇。只見它沿著溫室的軌道“走入”番茄種植區(qū)，稍微停頓一會(huì)就將自己“拉長”到與人等高，并迅速伸出雙臂，熟門熟路地找到成熟的番茄，用夾子夾緊后旋轉(zhuǎn)一圈，番茄應(yīng)聲落蒂，被送入采摘框中。在15秒內(nèi)，機(jī)器人雙臂聯(lián)動(dòng)，準(zhǔn)確無誤地摘下了兩個(gè)成熟的番茄?！跋鄼C(jī)是它的眼睛，機(jī)械臂和柔性爪是手，壟間平臺(tái)車是腳，而植入在機(jī)器人內(nèi)部的人工芯片相當(dāng)于它的大腦。他們事先將幾百張番茄植株的照片放在機(jī)器人面前，讓它們識(shí)別出成熟的果實(shí)。機(jī)器人通過不斷的深度學(xué)習(xí)掌握了如何在復(fù)雜場景下實(shí)現(xiàn)對(duì)果實(shí)的選擇性采收，智能采摘機(jī)器人可以在不同的天氣條件下工作。河南多功能智能采摘機(jī)器人品牌

農(nóng)業(yè)機(jī)器人（智能采摘機(jī)器人）指的是一種以農(nóng)產(chǎn)品為操作對(duì)象，兼有人類部分信息感知和肢體行動(dòng)功能，是綜合了多種學(xué)科交叉的可重復(fù)編程的柔性自動(dòng)化或半自動(dòng)化設(shè)備。農(nóng)業(yè)機(jī)器人能夠逐步代替人力而且不斷幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)降低勞動(dòng)強(qiáng)度，同時(shí)，其還可提高勞動(dòng)效率，幫助解決目前許多國家面對(duì)的勞動(dòng)力稀缺難題。農(nóng)業(yè)機(jī)器越來越受到農(nóng)業(yè)人口較少的發(fā)達(dá)國家的重視，也成為國際農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)競爭的焦點(diǎn)之一。相對(duì)而言，我國與發(fā)達(dá)國家水平差距明顯，如農(nóng)牧業(yè)工藝與機(jī)械設(shè)備結(jié)合的不夠緊密，國內(nèi)穩(wěn)定性、故障率、易用性等指標(biāo)不理想，生產(chǎn)成本較高，生產(chǎn)效率偏低，智能化程度不高，視覺算法的差距。但未來的農(nóng)場一定將是無人農(nóng)場，將會(huì)需要大量的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，國內(nèi)很多研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)也在探討無人農(nóng)場，也建設(shè)了無人農(nóng)場的示范，雖然我國對(duì)機(jī)器人的研究起步相對(duì)較晚，但產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，同時(shí)政策上支持力度不小，工業(yè)和信息化部、發(fā)改委、財(cái)政部于早前就曾聯(lián)合發(fā)布《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，就為農(nóng)業(yè)機(jī)器人的進(jìn)一步發(fā)展提供了新機(jī)遇。據(jù)分析稱，農(nóng)業(yè)機(jī)器人目前已成為世界熱點(diǎn)，2017-2021年期間，人工智能在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用的年復(fù)合增長率為。2016年為，預(yù)計(jì)2020年為111億美元。福建一種智能采摘機(jī)器人案例智能采摘機(jī)器人可以通過機(jī)器人手臂抬升來實(shí)現(xiàn)多高度采摘。

這一點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)檫@西紅柿是打算賣給顧客吃的。這種機(jī)器人能夠以每分鐘10個(gè)左右的速度，也就是每六秒鐘采摘一個(gè)軟軟的紅番茄。雖然這可能不會(huì)比人類執(zhí)行同樣的任務(wù)要快很多，但機(jī)器人能夠提高人類效率，畢竟它能夠持續(xù)不停地工作——這意味著它可以在夜班或者人類員工度假的時(shí)候上班，完全不需要請(qǐng)病假或休假。智能采摘機(jī)器人在軌道上運(yùn)行，使用前列人工智能圖像識(shí)別算法來識(shí)別西紅柿的位置、顏色和形狀，然后收獲那些被識(shí)別為足夠成熟的西紅柿。為了做到這一點(diǎn)，它使用了一個(gè)「特殊的終端效應(yīng)器」，讓它能夠在不損壞西紅柿的情況下采摘西紅柿。

在作業(yè)對(duì)象識(shí)別和定位算法優(yōu)化方面，各國的主要研究對(duì)番茄、甜椒、蘋果、柑橘和荔枝等蔬果及雜草和作物病害等的識(shí)別，而中國在這一方向上的研究產(chǎn)出相對(duì)較多。導(dǎo)航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化方面，日本和西班牙的相關(guān)研究則更加超前。美國在作業(yè)對(duì)象的分選與監(jiān)測研究上產(chǎn)出相對(duì)較多，研究重點(diǎn)包括果實(shí)分選及水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測和牛奶產(chǎn)量與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測等。5.結(jié)語全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化和規(guī)?；M(jìn)程不斷加快，但無疑隨著人口的穩(wěn)定和下降趨勢，世界農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力一定會(huì)不斷減少，但各國對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的需求將持續(xù)加大。由于農(nóng)業(yè)環(huán)境和作業(yè)對(duì)象的復(fù)雜性、多變性和非結(jié)構(gòu)性，目前可以看到，農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)難度大，相關(guān)作業(yè)效果有待提高。雖然中國農(nóng)業(yè)機(jī)器人包括智能采摘機(jī)器人研究產(chǎn)出規(guī)模超過美國，但被引頻次能在一定程度上反映論文的質(zhì)量和影響力，高被引論文的研究內(nèi)容在一定程度上可以反映該領(lǐng)域的研究前沿。從論文內(nèi)容中進(jìn)行判斷，我們可以很好確定出相關(guān)的前沿方向。例如對(duì)檢索到的與農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)的SCI論文進(jìn)行篩選、判讀，可以看出，研究主題目前聚集在3個(gè)前沿方向，分別在作業(yè)對(duì)象識(shí)別和定位算法優(yōu)化，導(dǎo)航和路徑規(guī)劃算法優(yōu)化，以及對(duì)作業(yè)（農(nóng)業(yè)生產(chǎn)）對(duì)象的分選與監(jiān)測研究。智能采摘機(jī)器人可以通過機(jī)器人手掌來實(shí)現(xiàn)柔性抓取。

果蔬采摘機(jī)器人涉及三大任務(wù)：1.利用視覺系統(tǒng)識(shí)別果蔬的顏色、形狀、大小、成熟度和位置2.機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)至所檢測到的果蔬的位置3.通過機(jī)械臂末端執(zhí)行器采摘果蔬以上三大任務(wù)分別由行走系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)和采摘執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行配合所完成。視覺算法引導(dǎo)機(jī)械臂完成識(shí)別、定位、抓取、切割、放置任務(wù)，平均8-10s即可采摘一顆果實(shí)，成功率可達(dá)90%以上，速度和效率“碾壓”人工，可解決自然條件下的果蔬選擇性收獲難題，同時(shí)也讓操作人員從繁重、重復(fù)的勞動(dòng)中解放出來。智能采摘機(jī)器人可以通過機(jī)器視覺來識(shí)別農(nóng)作物。浙江制造智能采摘機(jī)器人用途

智能采摘機(jī)器人可以通過機(jī)器人手腕來實(shí)現(xiàn)靈活抓取。河南多功能智能采摘機(jī)器人品牌

未來智能采摘機(jī)器人行業(yè)怎么發(fā)展呢？人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)比其他任何行業(yè)都要大。現(xiàn)階段看到的一些人工智能成功應(yīng)用的例子大都是在特定的地理環(huán)境或者特定的種植養(yǎng)殖模式。當(dāng)外界環(huán)境變換后，如何挑戰(zhàn)算法和模型是這些人工智能公司面臨的挑戰(zhàn)，這需要來自行業(yè)間以及農(nóng)學(xué)家之間更多的協(xié)作。在農(nóng)田中的各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施但不管現(xiàn)實(shí)困難如何，無法忽視的一個(gè)現(xiàn)狀是：農(nóng)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新的環(huán)境，新的秩序，新的世界。人們可以繼續(xù)采用傳統(tǒng)方法從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，但是未來的農(nóng)業(yè)一定是以更明智的方式：使用大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器人。河南多功能智能采摘機(jī)器人品牌