50 yaşındaki amca, AI'da doktora çalışması için Cambridge'e geri döndü ve AI ile marul hasat etmek için bir robot geliştirdi.
İçbükey tapınaktan Guo Yipu
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Ürünlerin makineyle hasat edilmesi yeni bir şey değil, buğday ve patates için uygun makineler var.
Ancak bu dayanıklı gıda mahsulleriyle karşılaştırıldığında, hasara eğilimli sebzeleri hasat etmek çok daha zor görünüyor.
Örneğin, yumuşak ve narin bir ürün olan marul toplarının makineyle hasat edilmesi zordur, marul topları ikiye bölünürse satılamaz.
Şimdi, bir Cambridge araştırma ekibi, robotların AI ile marul hasat edebileceğini fark etti.
İnsanların sebze toplamasıyla karşılaştırıldığında, robot hasadı çiftçilerin iş yükünü azaltabilir ve sebze çiftçilerinin sebzeleri elle toplamak için çok çalışmak zorunda kalmazlar.
Dahası, sebze toplamanın mobil bir yolunu da gerçekleştirebilir.İnsanlar genellikle onları olgun mevsimde bir kez hasat eder, bu olgunlaşmamış sebzeler boşa gidecek, ancak robot "iyi makinelerin ilk sebzeleri toplamayacağını" düşünmeyecek ve büyümeyi bekleyebilirler. Döndükten sonra, farklı sipariş gereksinimlerine göre talep üzerine sebze bile toplayabiliriz.
Sebze hasat robotu
Vegebot adı verilen bu robot, standart altı serbestlik dereceli UR10 robotik kol, iki kamera ve özel bir kafes şekilli uç efektör içerir.Ayrıca, kontrol yazılımını çalıştırmak için bir dizüstü bilgisayarın bağlanması gerekir.
Bu cihazlar tekerlekli bir platform üzerinde çalışır, tekerleklerin sol ve sağları arasındaki mesafe sadece iki sıra marul arasındaki koridora sıkışır ve yürüyen bir sebze toplayıcısı olabilir.
Toplama sürecinde, tepegöz kamera sinyalleri toplar ve dizüstü bilgisayar ve UR10 kontrol cihazı, son efektör ve robotik kolu kontrol etmek için görevleri böler.
Sebzeler nasıl toplanır
Süpermarketteki marul topları çok tamamlanmış gibi görünse de, geniş bir marul tarlası böyle değil.
Top nerede? Büyük bir yeşil yaprağın içine gizlenmiş, önce marul topunun konumunu bulmalısınız.
Bu nedenle, ilk kamera tüm marul toplarını bulmak için bilgisayar görüşüne güvenmelidir.Burada, araştırma ekibi YOLOv3 algoritmasını daha hızlı olduğu için kullandı.
Aynı zamanda, araştırma ekibi kendi başına bir marul veri seti yaptı:
2015 yılında Cambridge Üniversitesi'nin Deepfarm veri seti ile birleştirildiğinde, marul toplarının dağıtıldığı yeri kilitlemek için marul hedef tespit modelini eğitin.
Ne de olsa marul topları standart bir ürün değil, büyük ve küçük toplar farklı, büyüyüp olgunlaşanlar satılabilir, küçük marul ancak büyüdükten sonra toplanabilir.
Ancak top haline gelen marulda yaşlı, zayıf, hasta ve sakat da vardır.Eğer yaşlı, zayıf, hasta ve özürlüler hasat edilirse sağlıklı marullara bulaşabilir ve kesinlikle dokunmamalısınız.
Bu nedenle marul sınıflandırmasının tamamlanması ve hasat edilmeye değer olanların seçilmesi gerekmektedir.
Burada araştırmacılar 665 top marul fotoğrafı buldular, bir veri seti oluşturdular, eğitim seti olarak% 87,5, test seti olarak% 12,5 ve sınıflandırma becerilerini geliştirmek için Darknet sınıflandırıcısını kullandılar.
Artık bütün, dolgun, olgun ve sağlıklı bir marul bulduğunuza göre, bıçak alma zamanı.
Başlamadan önce, uç efektörün konumunu kalibre etmek için Aruco kodunu kullanmanız gerekir.Bundan sonra, marul başındaki uç efektörü bağlayın ve ezilmemesini sağlamak için marulu tutmak için hafif bir kavrayıcı kullanın.
Süpermarketin sebzeleri hasat etme gereksinimlerine göre, ikinci kamera gözetiminde, kayış tahrik ve çift pnömatik tahrik yardımıyla, marul sap boyunca düz kesilir.
Marulu başarıyla kestiğiniz için tebrikler.
Nihai hasat başarı oranı yaklaşık% 88'dir
Yapımcı Cambridge
Bu çalışmanın yazarları Cambridge Üniversitesi Mühendislik Bölümünden. Biri Simon Birrell. 1980'lerde Cambridge Üniversitesi'nden yüksek lisans derecesi ile mezun oldu. Daha sonra girişimci oldu ve iş zekası, tüketici danışmanlığı ve film yapımı alanlarında faaliyet gösteren üç şirket kurdu. Film, eğlence vb. Alanlarda 2016 yılında 50 yaşında mezun olduğu okuluna döndü ve yapay zeka ve robotik eğitimine başladı.
Araştırmacıların bu robot için büyük umutları var ve sadece marulla sınırlı olmayan, diğer öğütülmüş bitkilerde de kullanılabilen bir makine geliştirmeyi umuyorlar.
Ek olarak, robot tarafından toplanan verilere göre ek işlevler vardır: marul üretimi istatistikleri ve farklı arazilerin verimliliğinin yargılanması
Gönder
kağıt
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/rob.21888
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
