機器人也能采茶了?難度堪比“農(nóng)田里繡花”
清明前夕,正是茶葉采摘旺季。在浙江省杭州市西湖區(qū)一處茶園里,一個“采茶小工”移動機械臂,將采摘的茶葉源源不斷地送入存儲盒中。這個“采茶小工”的研發(fā)團隊,正是浙江理工大學農(nóng)業(yè)機器人與裝備創(chuàng)新團隊。
茶葉采摘基本靠人工完成,尤其是名優(yōu)茶、明前茶,采摘期短且密集,比如高等級的龍井茶,一斤茶葉需要約4萬個芽頭。但隨著采茶工群體年齡增大,人工缺、人工貴的問題越來越突出。
在浙江省山區(qū)26縣,擁有大面積的茶園,發(fā)展茶產(chǎn)業(yè)關系著當?shù)剞r(nóng)民的增收問題,也能有效助力浙江高質(zhì)量發(fā)展建設共同富裕示范區(qū)。為了幫助茶農(nóng)提升產(chǎn)量、增加收入,國家茶葉產(chǎn)業(yè)技術體系崗位科學家、浙江理工大學教授武傳宇帶領團隊研發(fā)出智能采茶機器人,今年已研發(fā)到了第五代。
要在茂密的茶樹枝中識別嫩芽,采茶工人憑借的是眼力和豐富的經(jīng)驗,這臺機器卻是借助人工智能,通過對大量圖像數(shù)據(jù)的學習,實現(xiàn)對茶樹嫩芽的自動識別。
在浙江省麗水市的一個示范茶園里,中青報·中青網(wǎng)記者見到該團隊的陳建能教授。隨著機械臂的移動,一顆顆茶芽被摘下來。陳建能介紹,智能采茶機器人的一個難點就是“識別難”。茶樹芽葉不像水果蔬菜,形狀規(guī)則、顏色差別大容易識別,茶樹新長的芽葉和老葉的區(qū)別很小,形狀又不規(guī)則,這給識別增加了很多難度。
從2019年開始,該團隊針對人工智能深度學習、深度相機定位、機器人機械臂等在技術上進行不斷的研發(fā)與測試。
智能采茶機器人是怎樣識別芽葉和老葉的?采茶機器人里有一套叫作深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的識別模型,通過對大量茶樹芽葉圖像數(shù)據(jù)的學習,可以自動識別茶樹芽葉。
團隊成員、識別組桂江生副教授介紹,“前期我們向采茶機器人系統(tǒng)輸入大量的茶樹芽葉照片,通過處理和分析,采茶機器人就會記住芽葉的形狀和紋理等,自己歸納出照片中芽葉的特征,輸入的照片越多,機器人的知識庫就越豐富,學起來也越扎實,對芽葉識別的準確率也就越高。”
除了聰明好學的腦袋,智能采茶機器人還有一雙厲害的“眼睛”,使用雙目攝像頭掃描茶葉,就和人的兩只眼睛一樣,實現(xiàn)3D定位,從而精準找到芽葉所在位置。
識別、定位好茶葉芽葉后,接下來就是怎么樣快速、無損地把它采摘下來。這時就需要用到機器人的另一個法寶——機械臂。工業(yè)機器人處于一個人造的穩(wěn)定環(huán)境,而農(nóng)業(yè)機器人面對的是非結(jié)構(gòu)化、千變?nèi)f化的環(huán)境,這就對機械臂提出了很高的要求。風速、光照、坡度等因素都會影響機械臂的采摘。
據(jù)了解,機械臂采茶分兩步,一剪一吸。機械臂的末端有一把小剪刀,根據(jù)定位信息找準芽葉的葉柄,一刀下去,芽葉從枝頭分離,同時附在機械臂末端的負壓吸管,會把剪下來的芽葉吸進機械手的暫存盒中。
一般來說,早春茶一芽一葉在兩厘米左右,葉柄只有幾毫米,所以對機械臂的操作精準度要求非常高,剪歪了會破壞茶樹枝梢,或剪下不完整的芽葉。一位團隊成員感嘆研發(fā)不易,“我們就好比在農(nóng)田里繡花,讓采茶機器人完成毫米級的作業(yè)任務。”
相較于之前幾代,第五代智能采茶機器人增加了一個機械臂,大大提高了智能機器人采摘的效率。目前采一顆芽葉時間在1.5秒左右,1小時可以采摘2000多顆,一天可以采4斤左右,目前還沒有趕上人工的速度。陳建能表示,未來通過改進,一臺機器可以實現(xiàn)3-5個人的工作效率。
過去的采茶機器人采用軌道方式,可以適應丘陵山地。今年在西湖龍井產(chǎn)區(qū)實驗的第五代智能采茶機器人,已經(jīng)采用履帶的方式,可以前后移動,適應于緩坡地面。
團隊成員介紹,目前,第五代智能采茶機器人的識別準確率達到86%,采茶成功率在60%以上,采茶精確度相較于前幾代機器人大大提高。
陳建能表示,“第五代智能采茶機器人的進步,證明智能采茶是可行的,而要把可行變成可用、好用,未來還有很長的路要走?!蹦壳?,這款機器人還處于實驗室階段,接下來團隊將繼續(xù)研發(fā),提高采摘效率和采摘質(zhì)量。
中青報·中青網(wǎng)記者 蔣雨彤 通訊員 張若嫻 來源:中國青年報
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