在实际果园中,机器人通常以“巡逻车+采摘单元”的组合形式工作。自动驾驶导航车沿树行移动,通过激光雷达与预置的果树数字地图匹配定位。每辆车搭载2-4个可升降机械臂,通过伸缩杆调节高度以覆盖不同树冠层。多个机器人间通过5G专网组成集群智能系统:当某机器人视觉系统发现密集果丛时,会召唤邻近机器人协同作业;...
模块化电池组便于更换,延长连续作业时间。智能采摘机器人的模块化电池组采用标准化接口设计,每个电池模块重量约为 5 公斤,单人即可轻松拆卸和安装。当机器人电量不足时,操作人员可快速将耗尽电量的电池模块取下,换上充满电的模块,整个更换过程需 3 - 5 分钟。这种设计打破了传统一体式电池需长时间充电的限制,使机器人能够迅速恢复作业能力。在浙江的草莓种植园中,通过配置多个备用电池模块,机器人可实现全天不间断作业。此外,模块化电池组还支持梯次利用,当电池容量下降到一定程度后,可将其用于对电量需求较低的果园监测设备,实现资源的化利用。据统计,采用模块化电池组后,机器人的连续作业时间延长了 2 - 3 倍,提高了果园的采摘效率和生产效益。熙岳智能为智能采摘机器人配备了精密的机械臂,模拟人手动作进行采摘。浙江农业智能采摘机器人产品介绍
利用图像识别技术区分病果与健康果实。智能采摘机器人搭载的图像识别技术,依托深度学习算法与高分辨率摄像头构建起强大的果实健康检测系统。其内置的卷积神经网络(CNN)模型,经过海量的病果与健康果实图像数据训练,能够识别果实表面的病斑、腐烂、虫害痕迹等特征。以苹果为例,系统不能识别常见的轮纹病、炭疽病在果实表面形成的不规则斑块,还能通过分析果实颜色分布、纹理变化,检测出肉眼难以察觉的早期病变。在实际作业中,摄像头以每秒 20 帧的速度采集果实图像,图像识别算法在毫秒级时间内完成分析,若判断为病果,机械臂将跳过该果实或将其单独分拣,避免病果混入健康果实中,保障采摘果实的整体品质。经测试,该技术对病果的识别准确率高达 97%,有效降低了因病果混入导致的产品质量风险与经济损失。广东自动智能采摘机器人产品介绍熙岳智能的智能采摘机器人亮相农业嘉年华类活动,吸引众多目光,展示农业科技魅力。

智能采摘机器人的出现缓解了农业劳动力短缺问题。随着城镇化进程加快,农村青壮年劳动力大量涌入城市,农业劳动力短缺问题日益严峻,尤其在果实采摘高峰期,用工难、用工贵成为困扰果园经营者的难题。智能采摘机器人的诞生为这一困境提供了有效解决方案。一台智能采摘机器人每小时的作业量相当于 5 - 8 名人工,且可 24 小时不间断工作。在新疆的棉花采摘季,以往需要数千名拾花工耗时数月完成的采摘任务,如今通过智能采摘机器人组成的作业团队,可在数周内高效完成。此外,机器人操作简单,经过短期培训的普通工人即可进行管理和维护,无需依赖专业的采摘技能。智能采摘机器人不填补了劳动力缺口,还降低了果园对季节性劳动力的依赖,保障了农业生产的稳定性和可持续性,推动农业向现代化、智能化方向发展。
实时生成采摘数据报表,便于果园管理者分析决策。智能采摘机器人搭载的数据采集系统,可实时记录采摘时间、果实位置、成熟度分级、作业效率等 30 余项数据,并通过物联网上传至云端管理平台。系统自动生成可视化报表,以热力图展示果园不同区域的果实产量分布,用折线图对比每日采摘效率变化趋势。管理者通过分析报表发现,某区域机器人采摘速度较慢,经排查是果树间距过密导致机械臂操作受限,从而及时调整后续作业策略。结合气象数据与土壤监测信息,报表还能预测不同区域果实的采摘时间,优化资源调度。在广东荔枝园中,通过数据报表分析,果园管理者提前调配机器人至早熟区域作业,使果实的采收率提高 25%,提升经济效益。熙岳智能在智能采摘机器人的研发中,注重多技术融合,提升机器人综合性能。

机械臂关节灵活,可深入茂密枝叶间采摘果实。智能采摘机器人的机械臂采用 7 自由度设计,每个关节均配备高精度伺服电机与谐波减速器,实现 ±180° 的超大旋转范围和 0.1 毫米级的运动精度。在枝叶繁茂的芒果树中,机械臂可像人类手臂般灵活弯折,穿过交错的枝桠定位果实。末端执行器采用可变形结构,在遇到被叶片遮挡的果实时,手指可折叠成细长形态伸入缝隙抓取。同时,机械臂内置力反馈传感器,在穿越枝叶过程中实时感知接触力,避免因碰撞损伤枝条。在福建蜜柚园中,传统机械臂因灵活性不足导致 30% 的果实无法采摘,而新型灵活机械臂凭借其出色的空间操作能力,使果园采收率提升至 98%,充分发挥了设备的作业效能。无论是平坦的果园还是略有起伏的农田,熙岳智能的采摘机器人都能轻松应对。猕猴挑智能采摘机器人定制
熙岳智能的智能采摘机器人,可利用人工智能自动识别果实成熟度,极大提升采摘效率。浙江农业智能采摘机器人产品介绍
智能采摘机器人通过边缘计算减少数据传输延迟。智能采摘机器人集成的边缘计算模块,将数据处理能力下沉到设备端,实现数据的本地快速分析和决策。机器人在作业过程中,摄像头采集的果实图像、传感器获取的环境数据等,首先在边缘计算模块进行预处理和分析,如果实识别、障碍物检测等。只有经过初步处理后的关键数据才传输至云端,减少了数据传输量。以果实识别为例,边缘计算模块可在 50 毫秒内完成单张图像的分析,判断果实的成熟度和位置,而传统的云端处理方式则需要数秒时间。在网络信号不佳的果园环境中,边缘计算的优势更加明显,机器人能够在无网络连接的情况下,依靠本地存储的算法和数据继续作业,待网络恢复后再将数据同步至云端。通过边缘计算,智能采摘机器人的数据处理效率提升了数十倍,有效减少了数据传输延迟,提高了作业的实时性和稳定性。浙江农业智能采摘机器人产品介绍
在实际果园中,机器人通常以“巡逻车+采摘单元”的组合形式工作。自动驾驶导航车沿树行移动,通过激光雷达与预置的果树数字地图匹配定位。每辆车搭载2-4个可升降机械臂,通过伸缩杆调节高度以覆盖不同树冠层。多个机器人间通过5G专网组成集群智能系统:当某机器人视觉系统发现密集果丛时,会召唤邻近机器人协同作业;...
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