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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/03/260317064512.htm
原文作者：Osaka Metropolitan University
AI驱动的机器人学会更高效地采摘番茄
这款番茄采摘机器人不仅仅识别果实——它还会找出最智能的抓取方式。
农场劳动力短缺正推动农业朝着更高的自动化方向发展，尤其是在采摘方面。但并非所有作物都易于机器处理。例如，番茄是成簇生长的，这意味着机器人必须小心地挑选成熟的果实，同时不碰未成熟的果实。这需要精确的控制和智能的决策。
为了应对这一挑战，大阪都会大学工程学研究生院的助理教授Takuya Fujinaga开发了一个系统，用于训练机器人，使其在尝试采摘前评估每颗番茄的采摘难度。
他的方法结合了图像识别和统计分析，以确定每颗果实的最佳采摘角度。机器人分析视觉细节，如番茄本身、其茎以及它是否被叶子或其他植物部分遮挡。这些输入信息指导机器人选择最有效的接近和采摘果实的方式。
从检测到“采摘难度”决策
这种方法摆脱了仅关注识别和检测果实的传统系统。取而代之的是，Fujinaga引入了他称之为“采摘难度估算”的概念。“这超越了仅仅问‘机器人能否采摘番茄？’，而是思考‘一次成功的采摘有多大可能？’，这对于现实世界的农业来说更有意义，”他解释道。
在测试中，该系统取得了81%的成功率，超出了预期。大约四分之一的成功采摘来自那些在初次尝试失败后，从侧面采摘的番茄。这表明机器人在第一次尝试不成功时能够调整其方法。
这项研究强调了影响机器人采摘的众多变量，包括番茄的簇生方式、茎的形状和位置、周围的叶子以及视觉遮挡。“这项研究将‘采摘难度’确立为一个可量化的评估指标，使我们离能够做出明智决策并智能行动的农业机器人更近了一步，”Fujinaga说。
农业中人机协作的未来
展望未来，Fujinaga设想机器人能够独立判断作物何时可以采摘。“这有望迎来一种新的农业形式，即机器人与人类协同工作，”他解释道。“机器人将自动采摘容易采摘的番茄，而人类将处理更具挑战性的果实。”
相关研究结果已发表在Smart Agricultural Technology杂志上。
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