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山東自動(dòng)智能采摘機(jī)器人案例

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-09-20

無(wú)線(xiàn)充電技術(shù)讓機(jī)器人擺脫線(xiàn)纜束縛自由行動(dòng)。智能采摘機(jī)器人采用的無(wú)線(xiàn)充電技術(shù)基于磁共振耦合原理,由地面充電基站與機(jī)器人內(nèi)置的接收線(xiàn)圈組成充電系統(tǒng)。地面基站發(fā)射特定頻率的電磁場(chǎng),機(jī)器人在靠近基站時(shí),接收線(xiàn)圈通過(guò)磁共振與發(fā)射端產(chǎn)生能量耦合,實(shí)現(xiàn)電能的無(wú)線(xiàn)傳輸,充電效率可達(dá) 85% 以上。這種充電方式無(wú)需人工插拔線(xiàn)纜,機(jī)器人在電量低于設(shè)定閾值時(shí),可自主導(dǎo)航至充電基站上方,自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)充電區(qū)域完成充電。在大型果園中,機(jī)器人可沿著預(yù)設(shè)的充電站點(diǎn)路線(xiàn)移動(dòng),實(shí)現(xiàn)邊作業(yè)邊充電的循環(huán)模式。例如在陜西的蘋(píng)果園中,多個(gè)無(wú)線(xiàn)充電基站分布于果園各處,機(jī)器人在作業(yè)間隙自動(dòng)前往充電,日均作業(yè)時(shí)長(zhǎng)從原本的 8 小時(shí)延長(zhǎng)至 12 小時(shí),徹底擺脫了傳統(tǒng)有線(xiàn)充電對(duì)機(jī)器人行動(dòng)范圍和作業(yè)連續(xù)性的限制,大幅提升了設(shè)備的使用效率和靈活性。機(jī)器人的果實(shí)采收功能突出,這是熙岳智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)的有力證明。山東自動(dòng)智能采摘機(jī)器人案例

智能采摘機(jī)器人

智能采摘機(jī)器人通過(guò)邊緣計(jì)算減少數(shù)據(jù)傳輸延遲。智能采摘機(jī)器人集成的邊緣計(jì)算模塊,將數(shù)據(jù)處理能力下沉到設(shè)備端,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地快速分析和決策。機(jī)器人在作業(yè)過(guò)程中,攝像頭采集的果實(shí)圖像、傳感器獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)等,首先在邊緣計(jì)算模塊進(jìn)行預(yù)處理和分析,如果實(shí)識(shí)別、障礙物檢測(cè)等。只有經(jīng)過(guò)初步處理后的關(guān)鍵數(shù)據(jù)才傳輸至云端,減少了數(shù)據(jù)傳輸量。以果實(shí)識(shí)別為例,邊緣計(jì)算模塊可在 50 毫秒內(nèi)完成單張圖像的分析,判斷果實(shí)的成熟度和位置,而傳統(tǒng)的云端處理方式則需要數(shù)秒時(shí)間。在網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不佳的果園環(huán)境中,邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)更加明顯,機(jī)器人能夠在無(wú)網(wǎng)絡(luò)連接的情況下,依靠本地存儲(chǔ)的算法和數(shù)據(jù)繼續(xù)作業(yè),待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后再將數(shù)據(jù)同步至云端。通過(guò)邊緣計(jì)算,智能采摘機(jī)器人的數(shù)據(jù)處理效率提升了數(shù)十倍,有效減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲,提高了作業(yè)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。山東自動(dòng)智能采摘機(jī)器人案例無(wú)論是平坦的果園還是略有起伏的農(nóng)田,熙岳智能的采摘機(jī)器人都能輕松應(yīng)對(duì)。

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采用 AI 視覺(jué)算法,能快速定位目標(biāo)果實(shí)的生長(zhǎng)位置。AI 視覺(jué)算法賦予了智能采摘機(jī)器人強(qiáng)大的環(huán)境感知和目標(biāo)識(shí)別能力。它基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),通過(guò)對(duì)海量果園圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),能夠準(zhǔn)確區(qū)分果實(shí)、枝葉、背景等元素。當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入果園作業(yè)時(shí),攝像頭采集到的圖像信息會(huì)實(shí)時(shí)傳輸至算法模塊,算法會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行特征提取、目標(biāo)檢測(cè)和定位。在復(fù)雜的果園環(huán)境中,即便果實(shí)被茂密的枝葉遮擋,AI 視覺(jué)算法也能通過(guò)分析部分可見(jiàn)特征,結(jié)合空間幾何關(guān)系,快速推算出果實(shí)的完整位置。此外,該算法還具備自適應(yīng)能力,能隨著作業(yè)環(huán)境的變化和數(shù)據(jù)積累不斷優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)果實(shí)位置的快速、定位,為后續(xù)的采摘?jiǎng)幼魈峁?zhǔn)確引導(dǎo)。

采用靜音設(shè)計(jì),作業(yè)時(shí)不影響果園生態(tài)環(huán)境。智能采摘機(jī)器人通過(guò)多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)靜音運(yùn)行,限度降低對(duì)果園生態(tài)環(huán)境的干擾。在動(dòng)力系統(tǒng)方面,選用高精度的無(wú)刷直流電機(jī),搭配優(yōu)化后的齒輪傳動(dòng)結(jié)構(gòu),通過(guò)精密的齒輪嚙合設(shè)計(jì)和特殊的消音涂層處理,將運(yùn)行噪音控制在 45 分貝以下,相當(dāng)于正常交談的音量。同時(shí),機(jī)械臂關(guān)節(jié)處安裝了柔性減震器和靜音軸承,在機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)過(guò)程中有效吸收震動(dòng),減少摩擦產(chǎn)生的噪音。此外,機(jī)器人的散熱風(fēng)扇采用流體力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì),在保證高效散熱的同時(shí),降低風(fēng)扇轉(zhuǎn)動(dòng)產(chǎn)生的風(fēng)噪。在生態(tài)果園中,這樣的靜音設(shè)計(jì)尤為重要,不會(huì)驚擾果園內(nèi)棲息的鳥(niǎo)類(lèi)、蜜蜂等有益生物,維持果園生態(tài)系統(tǒng)的平衡,保障蜜蜂正常采蜜授粉,助力果樹(shù)自然生長(zhǎng),實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)保護(hù)的和諧共生。熙岳智能科技在機(jī)器人的軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)上投入大量精力,使操作更加便捷高效。

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結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù),實(shí)現(xiàn)果實(shí)從采摘到銷(xiāo)售的全程溯源。智能采摘機(jī)器人與區(qū)塊鏈技術(shù)深度融合,構(gòu)建起果實(shí)全生命周期追溯體系。機(jī)器人在采摘過(guò)程中,自動(dòng)記錄每顆果實(shí)的采摘時(shí)間、地理位置、成熟度、采摘設(shè)備編號(hào)等信息,并將這些數(shù)據(jù)以加密形式上傳至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。隨著果實(shí)進(jìn)入分揀、包裝、運(yùn)輸、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié),每個(gè)環(huán)節(jié)的操作時(shí)間、操作人員、環(huán)境參數(shù)等信息也會(huì)依次添加到區(qū)塊鏈的分布式賬本中。消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)果實(shí)后,通過(guò)掃描產(chǎn)品包裝上的二維碼,即可訪(fǎng)問(wèn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò),獲取果實(shí)從果園到餐桌的所有詳細(xì)信息,包括生長(zhǎng)過(guò)程中的施肥、灌溉記錄,采摘時(shí)的品質(zhì)檢測(cè)數(shù)據(jù),運(yùn)輸途中的溫濕度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。這種全程溯源機(jī)制不增強(qiáng)了消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的信任,也便于監(jiān)管部門(mén)進(jìn)行質(zhì)量把控。一旦出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題,可快速定位問(wèn)題環(huán)節(jié),及時(shí)采取措施解決,有效提升了農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的透明度和安全性,助力打造農(nóng)產(chǎn)品品牌。涉農(nóng)大中專(zhuān)及以上院校及科研院所采用熙岳智能采摘機(jī)器人,用于科研教學(xué)。山東自動(dòng)智能采摘機(jī)器人案例

農(nóng)業(yè)培訓(xùn)類(lèi)機(jī)構(gòu)引入熙岳智能采摘機(jī)器人,為教學(xué)提供了先進(jìn)的實(shí)踐設(shè)備。山東自動(dòng)智能采摘機(jī)器人案例

智能采摘機(jī)器人具備自我診斷功能,及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障。機(jī)器人內(nèi)置的自我診斷系統(tǒng)由傳感器陣列、故障診斷算法和數(shù)據(jù)處理模塊組成。遍布機(jī)器人全身的傳感器,如溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、電流傳感器等,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)械臂關(guān)節(jié)溫度、電機(jī)運(yùn)行電流、部件振動(dòng)頻率等關(guān)鍵參數(shù)。當(dāng)某個(gè)參數(shù)超出正常范圍時(shí),故障診斷算法會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的故障模型進(jìn)行分析,快速定位故障點(diǎn)。例如,若機(jī)械臂關(guān)節(jié)溫度異常升高,系統(tǒng)可判斷為潤(rùn)滑不足或軸承磨損,并通過(guò)顯示屏和語(yǔ)音提示輸出故障代碼和解決方案。同時(shí),故障信息會(huì)自動(dòng)上傳至云端管理平臺(tái),技術(shù)人員可遠(yuǎn)程查看故障詳情,提前準(zhǔn)備維修配件,縮短維修時(shí)間。在實(shí)際應(yīng)用中,自我診斷系統(tǒng)可將故障發(fā)現(xiàn)時(shí)間提前 80% 以上,減少因故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間,保障果園采摘作業(yè)的順利進(jìn)行。山東自動(dòng)智能采摘機(jī)器人案例

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