Các kỹ sư nông nghiệp thiết kế bước đầu cho robot tỉa trái xanh

Các kỹ sư nông nghiệp thiết kế bước đầu cho robot tỉa trái xanh

    [Vui lòng đăng ký trang Youtube của Pacific Group tại

    https://www.youtube.com/channel/UCAxje1GxiUpZD6MEcR0f5Jg/videos

    Chúng tôi có các buổi chia sẻ về kinh doanh thực tế hàng tuần]

    Các kỹ sư nông nghiệp thiết kế bước đầu cho robot tỉa trái xanh

    apple tree fruitẢnh: Public Domain Pixabay / CC0

    Các kỹ sư nông nghiệp của Penn State lần đầu tiên đã phát triển một nguyên mẫu "end-effector" có khả năng loại bỏ những quả táo không mong muốn khỏi cây một cách khéo léo — bước đầu tiên hướng tới việc tỉa mỏng quả xanh bằng robot.

    Theo Long He, phó giáo sư kỹ thuật nông nghiệp và sinh học, sự phát triển này rất quan trọng vì tỉa thưa thủ công là một công việc đòi hỏi nhiều lao động, và lực lượng lao động thu hẹp trong sản xuất táo khiến việc tỉa thưa thủ công là không khả thi về mặt kinh tế. Nhóm nghiên cứu của ông tại Trường Cao đẳng Khoa học Nông nghiệp đã thực hiện một nghiên cứu mới dẫn đến hiệu ứng cuối.


    Theo He, người đi đầu trong lĩnh vực nghiên cứu chế tạo robot nông nghiệp, cây táo là một mặt hàng nông nghiệp có giá trị cao ở Mỹ, với tổng sản lượng hàng năm gần 10 tỷ pound và trị giá gần 3 tỷ USD, theo He, người đi đầu trong nghiên cứu robot nông nghiệp, trước đây đã phát triển các thành phần tự động cho nấm. hái và tỉa cây táo. Cắt tỉa quả xanh - quá trình loại bỏ quả con dư thừa vào đầu mùa hè, chủ yếu để tăng kích thước và chất lượng quả còn lại - là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của sản xuất táo.

    "Cuối cùng - trong thập kỷ tới, chúng tôi hy vọng - thiết bị hiệu ứng cuối này sẽ được kết hợp với thành phần thị giác máy và hệ thống chuyển động, tạo ra một cơ chế cuối cùng có thể thực hiện việc tỉa thưa quả xanh bằng robot trong vườn táo", ông nói. "Tôi nhận ra điều này nghe có vẻ hơi viễn vông, nhưng tôi nghĩ đây là nơi chúng ta sẽ hướng tới, không sớm thì muộn, và bộ tạo hiệu ứng cuối này là bước đầu tiên cần thiết."

    Trước khi thiết kế thiết bị hiệu ứng cuối, trưởng nhóm nghiên cứu Magni Hussain, một nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Khoa Kỹ thuật Nông nghiệp và Sinh học, đã thực hiện một loạt các thử nghiệm động lực cắt bỏ quả để xác định các lực cần thiết cho việc tỉa thưa bằng robot, sử dụng kéo hoặc thân- phương pháp cắt trên ba giống táo khác nhau. Công việc được thực hiện tại Trung tâm Nghiên cứu và Khuyến nông Hoa quả Penn State ở Biglerville, trung tâm nam Pennsylvania.

    Sau khi phát hiện ra rằng việc cắt bỏ quả bằng phương pháp kéo đã dẫn đến khả năng tách cuống đầu cành cao - có thể để lại vết thương ảnh hưởng đến các quả lân cận trong một cụm - Hussain đã chế tạo một mẫu thử nghiệm hiệu ứng cuối cắt cành và tiến hành thử nghiệm trên diện rộng. Ông đã thử nghiệm hai cấu hình nguyên mẫu hiệu ứng cuối: một cấu hình đặt hiệu ứng cuối trên thanh cầm tay; cái còn lại tích hợp hiệu ứng cuối với bộ điều khiển robot.

    Các nhà nghiên cứu gần đây đã báo cáo trên Tạp chí của Hiệp hội Kỹ sư Nông nghiệp và Sinh học Hoa Kỳ, tỷ lệ loại bỏ quả xanh thành công cho tất cả các thí nghiệm nguyên mẫu hiệu ứng cuối là hơn 90%. Việc liên kết thiết bị hiệu ứng cuối với bộ điều khiển robot đã cho thấy tiềm năng của hệ thống robot trồng hoa quả xanh để loại bỏ hoa quả ở các vị trí và hướng khác nhau. Các nhà nghiên cứu đề xuất, tỉa quả xanh bằng robot có thể chọn lọc tương tự như tỉa bằng tay.

    Hussain và He đang xem xét giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu và công việc rất phức tạp. Hussain hiện đang nghiên cứu thành phần thị giác máy của hệ thống robot tổng thể, "cố gắng thiết kế nó từ đầu, có thể nói như vậy", ông nói. Ông thừa nhận rằng thách thức là rất lớn, bởi vì để một hệ thống tầm nhìn hoạt động được, cần phải xem xét một số thành phần.

    "Đầu tiên và quan trọng nhất, nó phải phát hiện quả xanh và tôi đã triển khai một thuật toán học sâu vào hệ thống để cho phép nó không chỉ phát hiện quả xanh trong môi trường cây mà còn tạo ra các mặt nạ điểm ảnh của chúng", Hussain nói . "Và sau đó, bên cạnh việc phát hiện trái cây, tôi cũng đang chèn một thuật toán cho phép nó phát hiện hướng của trái cây. Bởi vì khi bạn đang cố gắng loại bỏ trái cây xanh, việc biết hướng của chúng là rất quan trọng để định hướng đúng end-effector để loại bỏ trái cây. "

    Zalo
    Hotline