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智能农业机器人,一直以来都是我国重点研究的对象。农业机器人的应用,很大程度上减少了人力成本,机器人操作也比人类更加规范。看起来发展农业机器人是个好事,农业机器人也取得了一定的成绩,为何还没有被大量普及呢?

农业机器人无法大量普及的原因有哪些?

机器视觉深度学习相结合的技术难题,也是困扰我国农业机器人发展的关键原因。

对于林果采摘机器人研究而言,当前最大的最迫切需要解决的问题,是果实的实时识别、定位不准确。

在采摘过程中,机器人通过相机实时捕获图像,视场中除了果实还包括天空、枝叶、果实、大地等干扰项,而且存在重叠、遮挡,光照不均,背景复杂等因素,对识别算法的准确性提出了严峻考验。

此前,经过多年的研究实践,基于机器视觉技术的识别、定位研究,仍未能很好的解决这一问题,陷入了瓶颈期。

随着计算机应用技术的不断发展,人工智能技术得到了长足的发展,尤其是识别技术、深度学习技术。

农业机器人发展现状如何?

目前,基于深度学习技术的识别、定位研究已有初步成效。

比如,农业界就有位AlphaGo 已学习成为“植物医生”,可以实时告诉农业人员,什么疾病正在对农作物产生影响。

更甚至,以往机器视觉技术等研究的基础上,有些机器人以深度学习技术为创新突破口,在学习了近万张猕猴桃的照片后,已经能像经验丰富的一样桃农根据猕猴桃的大小、质量等自动进行分拣,目前准确率已达到90%。

由于有深度学习技术的加持,机器在后续的使用中还能不断累计数据,边工作边学习,变得越来越“聪明”。

事实证明,机器视觉技术结合深度学习等人工智能技术,在实时精准识别、定位上大有所为。

总的来说,对于农业机器人市场的增长趋势,我们可以保持更大的乐观。不管是农业机器人本身也好,还是深度学习、人工智能技术也罢,都将在未来的农业变革时代中,发挥更关键作用。同时,技术的渗透,将进一步提升农业机器人的价值和优势,而农业机器人市场也将会受到积极影响,保持长久增长。

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