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智能農業機器人,一直以來都是我國重點研究的對象。農業機器人的應用,很大程度上減少了人力成本,機器人操作也比人類更加規范。看起來發展農業機器人是個好事,農業機器人也取得了一定的成績,為何還沒有被大量普及呢?
農業機器人無法大量普及的原因有哪些?
機器視覺深度學習相結合的技術難題,也是困擾我國農業機器人發展的關鍵原因。
對于林果采摘機器人研究而言,當前最大的最迫切需要解決的問題,是果實的實時識別、定位不準確。
在采摘過程中,機器人通過相機實時捕獲圖像,視場中除了果實還包括天空、枝葉、果實、大地等干擾項,而且存在重疊、遮擋,光照不均,背景復雜等因素,對識別算法的準確性提出了嚴峻考驗。
此前,經過多年的研究實踐,基于機器視覺技術的識別、定位研究,仍未能很好的解決這一問題,陷入了瓶頸期。
隨著計算機應用技術的不斷發展,人工智能技術得到了長足的發展,尤其是識別技術、深度學習技術。
農業機器人發展現狀如何?
目前,基于深度學習技術的識別、定位研究已有初步成效。
比如,農業界就有位AlphaGo 已學習成為“植物醫生”,可以實時告訴農業人員,什么疾病正在對農作物產生影響。
更甚至,以往機器視覺技術等研究的基礎上,有些機器人以深度學習技術為創新突破口,在學習了近萬張獼猴桃的照片后,已經能像經驗豐富的一樣桃農根據獼猴桃的大小、質量等自動進行分揀,目前準確率已達到90%。
由于有深度學習技術的加持,機器在后續的使用中還能不斷累計數據,邊工作邊學習,變得越來越“聰明”。
事實證明,機器視覺技術結合深度學習等人工智能技術,在實時精準識別、定位上大有所為。
總的來說,對于農業機器人市場的增長趨勢,我們可以保持更大的樂觀。不管是農業機器人本身也好,還是深度學習、人工智能技術也罷,都將在未來的農業變革時代中,發揮更關鍵作用。同時,技術的滲透,將進一步提升農業機器人的價值和優勢,而農業機器人市場也將會受到積極影響,保持長久增長。