Сегодня понедельник, 06.04.2020: публикаций: 508
Новости. Опубликовано 08.07.2019 18:06  Просмотров всего: 1545; сегодня: 4.

Робота научили аккуратно собирать с грядки созревший салат

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 процентах случаев, сообщает N+1 со ссылкой на статью в Journal of Field Robotics.

На долю сельского хозяйства в мире в среднем приходится около 3-4 процентов ВВП. Компании и исследовательские организации в этой сфере активно разрабатывают автоматические системы посева и сбора урожая, которые потенциально способны значительно снизить его себестоимость, а также повысить качество. 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 процент, а также корректно классифицировать их с точностью около 85 процентов, 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, захватывающую отдельные листья.

Григорий Копиев.


Робота научили аккуратно собирать с грядки созревший салат
Схема работы алгоритмов и информация о датасетах.


Ньюсмейкер: Национальное деловое партнерство "Альянс Медиа" — 3987 публикаций. Вы можете направить ньюсмейкеру обращение, заявку
Поделиться:
Ваше мнение
Как пандемия коронавируса сейчас реально отражается на бизнесе или виде экономической деятельности которые вы ведете или которых касаетесь?
 Существенно негативно
 Скорее негативно
 Пока никак
 Скорее позитивно
 Существенно позитивно
Предложите опрос