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蔬菜采摘机器人“Vegebot”已接受了识别和采摘卷心窝苣的训练。
eurekalert.org网站报道，《野外机器人》杂志发文称，英国剑桥大学的工程师们开发了一款蔬菜采摘机器人“Vegebot”，它可以通过机器学习来识别和采摘一种常见但颇具挑战性的农作物。Vegebot最初是在实验室条件下接受采摘卷心窝苣的训练。目前，通过与当地水果蔬菜合作社G’s Growers的合作，它已经成功在多种田间条件下进行了测试。尽管Vegebot原型机的速度和效率还不及采摘工人，但它在卷心窝苣等机械收割难度巨大的作物方面表现出的应用潜质非常惊人。
几十年来，虽然土豆和小麦等农作物已经实现了大规模机械化收割，但仍然还有很多农作物无法实现自动化采摘。卷心窝苣是英国最常见的莴苣种类，它多生长在相对平坦的地面上，且很容易在采摘过程中受到损害。这些问题对于收割机器人来讲都是很大的挑战。剑桥大学研究人员、论文作者Simon Birrell说：“每一块田地都不一样，每一种莴苣也不一样。但反过来说，如果我们能够用机器收割卷心窝苣，那么我也可以同样用它来收割其他作物。”论文合著者Julia Cai补充说：“就目前而言，收割是莴苣生命周期中唯一需要手工完成的部分，这对工人的体力要求很高。”Cai曾在Fumiya Iida博士的实验室中参与了Vegebot视觉系统组件的开发工作。
Vegebot的主要工作流程为：（1）在视野范围内识别出目标作物；（2）确定选中的莴苣是否满足收割需求；（3）切下莴苣。研究人员需要确保Vegebot不会将莴苣压碎，以便让莴苣在超市快速上架。论文作者Josie Hughes说：“对蔬菜工来说，莴苣收割过程只需要几秒钟就能完成，但对于机器人来说，这就是极具挑战性的问题了。”Vegebot主要由两部分构成：计算机视觉系统和切割系统。Vegebot上的摄像头拍摄莴苣田的图像后，首先对图像中的所有莴苣进行识别，然后对单个莴苣进行分类，以确定其是否应该被收割。莴苣如果还未成熟或者“患病”，就有可能被Vegebot跳过或放弃。研究人员开发并训练了一种基于莴苣图像的机器学习算法。一旦Vegebot能够在实验室中识别出健康的莴苣，它就会在不同的天气条件下，在田地中接受数千种莴苣的挑战。
Vegebot的切割刀片附近还有副摄像头，它可以确保切割过程顺利进行。研究人员也能通过调整机器人的“握力”，让它既能仅仅抓住莴苣，又不至于把它捏碎。类似的，研究人员也能根据作物具体情况调整机器人握力。项目负责人Iida说：“我们的出发点不是开发专门针对卷心窝苣的机器人，而是开发一款‘全能’的蔬菜采摘机器人。”
在未来，机器人收割机有望帮助解决农业劳动力短缺和粮食浪费等问题。目前，大多数田地都只会进行一次采摘，没有成熟的蔬果就被抛弃了。而机器人收割机可以在同一块地里全天候多次收割。Hughes说：“我们还在广泛收集莴苣的数据，这些数据可以提高机器人的效率。我们仍然需要继续加快Vegebot的速度，使其能够与蔬菜工人竞争。我们认为Vegebot在农业应用方面有很大潜力。”
原创编译：德克斯特 审稿：西莫 责编：唐林芳
期刊来源：《野外机器人杂志》
期刊编号：1556-4959
原文链接：https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-07/uoc-rum070319.php
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文章来源: https://www.toutiao.com/group/6711587991288021507/