Ignora automaticamente le verdure che non sono pronte per essere raccolte.
Gli ingegneri britannici hanno creato un robot in grado di riconoscere le lattughe mature e tagliarle con cura. I test sul campo del robot hanno dimostrato che è in grado di riconoscere correttamente una lattuga matura in oltre l’85% dei casi, affermano gli autori di un articolo sul Journal of Field Robotics.
La quota dell’agricoltura nel mondo, in media, rappresenta circa il 3-4 per cento del PIL. Le aziende e le organizzazioni di ricerca in questo campo stanno attivamente sviluppando sistemi automatici di semina e raccolta che hanno il potenziale per ridurre significativamente i costi, oltre a migliorare la qualità. Nonostante i grandi progressi della robotica, molte specie di piante vengono ancora raccolte a mano in modo schiacciante.
Il processo di raccolta include diversi seri compiti tecnologici contemporaneamente, come riconoscere i frutti maturi e afferrarli delicatamente senza danneggiarli. Oltre ad essere complessi di per sé, questi compiti devono essere eseguiti ad alta velocità e in condizioni di vita reale per un’applicazione reale.
Gli ingegneri dell’Università di Cambridge, guidati da Fumiya Iida, hanno creato un robot in grado di riconoscere autonomamente le teste di lattuga non danneggiate pronte per essere raccolte, oltre a raccoglierle delicatamente. È un manipolatore su una piattaforma su ruote con una larghezza di un letto. Alla fine del manipolatore c’è una pinza, un coltello per tagliare una testa di cavolo e una macchina fotografica. Inoltre, un’altra telecamera si trova nella parte superiore della piattaforma. Poiché gli ingegneri non avevano il compito di creare un robot a tutti gli effetti pronto per l’uso di massa, hanno installato tutti i componenti su una piattaforma passiva su ruote, spostata manualmente dall’operatore.
Dopo che il robot è stato posizionato sopra nuovi cespi di lattuga, inizia il processo di riconoscimento e classificazione dei cespi. La localizzazione delle teste davanti alla telecamera si basa sulla rete neurale convoluzionale YOLO v3 e la classificazione in quattro tipi (testa matura, immatura o infetta o terra) viene eseguita da un’altra rete neurale convoluzionale Darknet Object Classification Network. La prima rete neurale è stata addestrata su 1500 immagini e la seconda su 665 immagini.
Gli esperimenti sul campo hanno dimostrato che il robot è in grado di identificare le teste di cavolo davanti a sé con una precisione del 91 percento, nonché di classificarle correttamente con una precisione di circa l’85 percento, dopo che taglia e raccoglie con cura la lattuga.
Allo stesso tempo, il robot presenta uno svantaggio piuttosto grave: il tempo di un ciclo di lavoro (da una testa all’altra) è di quasi 32 secondi, che è molto più alto della velocità dei raccoglitori di lattuga o automatizzati macchine, ma le macchine esistenti raccolgono l’intero raccolto senza tener conto del pronto.
L’anno scorso, lo stesso gruppo di ingegneri ha presentato un robot in grado di rimuovere delicatamente le foglie esterne appassite da un cespo di lattuga. Per fare ciò, il robot utilizza una telecamera con un sistema di visione artificiale, oltre a una ventosa a vuoto che cattura le singole foglie.
Grigory Kopiyev