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农业机器人技术现存问题有哪些?如何开发机器人技术?

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全国人口目前还在持续上涨,在土地有限、劳动力缺失的基础上,粮食需求旺盛,农业机械化趋势已经不可逆转。

同时,在国家政策和地方政府的重视与支持下,农业机器人的市场应用大有可为,未来农业机器人的市场发展前景可期。

但是,就当前我国农业机器人的发展现状来说,想要到预期的发展前景,需要在技术上解决一些问题,才能取得有效的突破。

农业机器人技术现存问题有哪些?

一、中国地理条件,对机器人的适应性有要求

我国地形复杂,与美国等广阔的大片平原相比,我国土地大块连成片的较少,这对机器人的适应性提出了更高的要求,

相应的,农业机器人在成本和技术落地上,就更为困难。

二、机器视觉深度学习相结合的技术,也是难题

对于林果采摘机器人研究而言,在采摘过程中,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。

机器人通过相机实时捕获图像,视场中存在重叠、遮挡,光照不均的问题,除了果实,还包括天空、枝叶、果实、大地等干扰项,对识别算法的准确性,提出了严峻考验。

三、基于机器视觉技术的识别、定位研究陷入瓶颈

此前,基于机器视觉技术的识别、定位研究是主流趋势;

但是,经过多年的研究实践,仍未能很好的解决这一问题,陷入了瓶颈期。

如何开发机器人技术?

1,目前基于深度学习技术的识别、定位研究已有初步成效。

在以往机器视觉技术等研究的基础上,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%。

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,尤其是识别技术和深度学习技术。

2,机器视觉技术+人工智能,精准识别、定位功能提升

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。

3,农业机器人的未来,需要找到最佳的作业方法

不管是不受地形影响的机械手,还是智能行走的农业机器人,其中都有需要我国研究人员加快突破的技术难题。

只有攻克了技术难关,未来才能找到农业机器人最佳的作业方法,更为合理的机器人结构和更加低廉的价格,才能让农业机器人的用途最终实现更为广泛的应用。

总之,不管是深度学习、人工智能、深度学习等技术也好,还是农业机器人本身也罢,技术的渗透,将进一步提升农业机器人的价值和优势。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。

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