智能采摘机器人基本参数
  • 品牌
  • 熙岳智能
  • 型号
  • 智能采摘机器人
  • 加工定制
智能采摘机器人企业商机

可同时控制多台机器人协同完成大规模采摘任务。智能采摘机器人的协同作业系统基于先进的物联网和分布式控制技术构建。果园管理者通过控制平台,能够对数十台甚至上百台机器人进行统一调度和管理。平台利用智能算法,根据果园地形、果树分布、果实成熟度等信息,为每台机器人分配的采摘区域和任务路线。在作业过程中,机器人之间通过无线通信技术实时交互信息,自动避让彼此,避免作业。例如,当一台机器人完成当前区域采摘任务后,会自动向平台发送信号,平台随即为其分配新的任务区域,并协调周边机器人调整路线,实现无缝衔接。在万亩规模的苹果种植基地,通过 50 台智能采摘机器人协同作业,每天可完成近千亩果园的采摘工作,相比单台机器人作业效率提升了 5 倍以上,极大地提高了大规模果园的采摘效率,满足果实集中成熟时的高效采收需求 。轻巧型 7 自由度机械臂,由熙岳智能设计,轻松完成路径规划、采摘和放篮等多个任务。北京农业智能采摘机器人制造价格

智能采摘机器人

其作业效率是人工采摘的 5 - 8 倍,大幅提升产能。在规模化种植的柑橘园中,人工采摘平均每人每天可收获 800 至 1000 公斤果实,而智能采摘机器人凭借高速机械臂与识别系统,每小时可完成 1200 至 1500 公斤的采摘量,单日作业量可达 8 至 10 吨,相当于 8 至 10 名熟练工人的工作量。在新疆的红枣种植基地,面对成熟期集中、采摘周期短的难题,10 台智能采摘机器人组成的作业团队,3 天内即可完成 500 亩红枣园的采摘任务,较传统人工采摘提前 20 天完成,有效避免因成熟过度导致的果实脱落损失。此外,机器人可 24 小时不间断作业,配合自动分拣系统,形成采摘、分拣、装箱一体化流程,进一步压缩生产周期,助力果园实现产能翻倍。吉林现代智能采摘机器人制造价格按照作物商品性特点,熙岳智能的采摘机器人采用按串采收方式,提高采摘质量。

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智能采摘机器人具备自我诊断功能,及时发现故障。机器人内置的自我诊断系统由传感器阵列、故障诊断算法和数据处理模块组成。遍布机器人全身的传感器,如温度传感器、振动传感器、电流传感器等,实时监测机械臂关节温度、电机运行电流、部件振动频率等关键参数。当某个参数超出正常范围时,故障诊断算法会根据预设的故障模型进行分析,快速定位故障点。例如,若机械臂关节温度异常升高,系统可判断为润滑不足或轴承磨损,并通过显示屏和语音提示输出故障代码和解决方案。同时,故障信息会自动上传至云端管理平台,技术人员可远程查看故障详情,提前准备维修配件,缩短维修时间。在实际应用中,自我诊断系统可将故障发现时间提前 80% 以上,减少因故障导致的停机时间,保障果园采摘作业的顺利进行。

具备低温耐寒设计,能在冬季果园正常工作。智能采摘机器人针对低温环境进行了的优化设计。其电池采用低温性能优异的锂电池,内置加热系统,当环境温度低于 0℃时,加热系统自动启动,将电池温度维持在适宜的工作范围,确保电池性能稳定。电子元件均采用耐低温型号,并进行灌封处理,防止低温下水汽凝结导致短路。机械部件采用特殊的润滑油和密封材料,在 - 20℃的低温环境下仍能保持良好的润滑性和密封性,避免因部件冻结而影响机器人运行。在东北的苹果梨园中,冬季气温常低至 - 15℃,配备低温耐寒设计的智能采摘机器人仍能正常完成果实采摘任务,相比人工采摘,不受寒冷天气的影响,有效延长了果园的采摘时间,保障了冬季果实的及时采收。熙岳智能研发团队不断优化机器人算法,让采摘机器人的决策更加智能。

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智能采摘机器人通过 5G 网络实现远程监控与操作。5G 网络凭借其高速率、低延迟和大容量的特性,为智能采摘机器人的远程管理提供了强大支持。果园管理者可以通过手机、电脑等终端设备,借助 5G 网络连接到机器人的控制系统,实时查看机器人的工作状态、位置信息、采摘进度等数据。高清摄像头拍摄的果园现场画面也能通过 5G 网络快速回传,管理者可以清晰地观察到机器人的作业情况。当机器人遇到复杂问题或故障时,技术人员能够通过 5G 网络进行远程诊断和操作,及时解决问题,无需亲临现场。此外,在特殊情况下,如恶劣天气导致机器人无法自主作业时,管理者还可以通过 5G 网络进行远程手动操控,确保采摘任务的顺利进行。这种基于 5G 网络的远程监控与操作模式,极大地提高了果园管理的灵活性和效率,降低了人力和时间成本。农业培训类机构引入熙岳智能采摘机器人,为教学提供了先进的实践设备。江苏智能采摘机器人定制

熙岳智能为采摘机器人配备柔性采摘手,通过自适应控制完成果蔬采摘位置抓取,且不伤果。北京农业智能采摘机器人制造价格

采用 AI 视觉算法,能快速定位目标果实的生长位置。AI 视觉算法赋予了智能采摘机器人强大的环境感知和目标识别能力。它基于深度学习的卷积神经网络(CNN),通过对海量果园图像数据的学习,能够准确区分果实、枝叶、背景等元素。当机器人进入果园作业时,摄像头采集到的图像信息会实时传输至算法模块,算法会对图像进行特征提取、目标检测和定位。在复杂的果园环境中,即便果实被茂密的枝叶遮挡,AI 视觉算法也能通过分析部分可见特征,结合空间几何关系,快速推算出果实的完整位置。此外,该算法还具备自适应能力,能随着作业环境的变化和数据积累不断优化,从而实现对目标果实位置的快速、定位,为后续的采摘动作提供准确引导。北京农业智能采摘机器人制造价格

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