Робота навчили розпізнавати та акуратно збирати з грядки дозрілий салат
Британські інженери створили робота, здатного розпізнавати дозрілі качани салату латук і акуратно зрізати їх. Польові випробування робота показали, що він здатний коректно розпізнавати дозрілий салат в більш ніж 85 відсотках випадків. Робот може працювати навіть в під час дощу та в тумані.
Про це розповідають автори статті в Journal of Field Robotics.
На частку сільського господарства в світі в середньому припадає близько 3-4 відсотків ВВП. Компанії та дослідні організації в цій сфері активно розробляють автоматичні системи посіву та збору врожаю, які потенційно здатні значно знизити його собівартість, а також підвищити якість. Незважаючи на великий прогрес в робототехніці, багато видів рослин в переважній більшості випадків до цих пір збираються вручну.
Процес збору врожаю включає в себе відразу кілька серйозних технологічних завдань, таких як розпізнавання дозрілих плодів і їх акуратне захоплення без пошкодження. Крім того, що ці завдання складні самі по собі, для реального застосування вони повинні виконуватися з високою швидкістю і в реальних умовах.
Інженери з Кембриджського університету під керівництвом Фуміі Ііди (Fumiya Iida) створили робота, здатного самостійно розпізнавати до збору неушкоджені стиглі качани салату латуку, а також акуратно збирати їх. Він являє собою маніпулятор на колісній платформі шириною з одну грядку. На кінці маніпулятора встановлено захоплення, ніж для зрізання качана, а також камера. Крім того, ще одна камера розташована у верхній частині платформи. Оскільки перед інженерами не стояла задача створення повноцінного робота, готового до масового застосування, вони встановили всі компоненти на пасивній колісній платформі, що пересувалася оператором вручну.
Після того, як робот з'являється над новими качанами салату, він починає процес розпізнавання і класифікації качанів. Локалізація качанів перед камерою працює на основі згорткової нейромережі YOLO v3, а класифікація за чотирма типами (дозрілий, недозрілий, заражений качан, або земля) здійснюється іншою згортковою нейромережею Darknet Object Classification Network. Перша нейромережа була навчена на 1500 знімків, а друга на 665 знімках.
Експерименти в полі показали, що робот здатний визначати качани перед собою з точністю в 91 відсоток, а також коректно класифікувати їх з точністю близько 85 відсотків, після чого акуратно зрізає і піднімає латук. При цьому у робота є досить серйозний недолік - час одного циклу роботи (від одного качана до іншого) становить майже 32 секунди, що набагато більше за швидкість роботів збирачів салату або автоматизованих машин, але існуючі машини збирають весь урожай без урахування його стиглості. Найближчим часом інженери мають намір скоротити час прийняття рішення в два-три рази.
У минулому році ця ж група інженерів представила робота, здатного акуратно знімати з качана латуку зовнішнє листя. Для цього робот використовує камеру з системою комп'ютерного зору, а також вакуумну присоску, захоплюючу окремі листя.
Також читайте: