Исследователи из Кембриджского университета (Великобритания) разработали прототип робота Vegebot, предназначенного для уборки урожая. Данный прототип, на основе промышленного робота-манипулятора UR10 от Universal Robots, способен распознать и срезать созревшие кочаны салата-латука.
Колёсная тележка (шириной с грядку), на которой установлен манипулятор, пока передвигается вручную.
Система компьютерного зрения робота состоит из двух веб-камер: одна камера на платформе, а вторая — на рабочем органе манипулятора (с захватом и ножом для срезания салата).
Для анализа изображений с камер используются две нейронных сети:
1. YOLOv3 (YOLO version 3) — свёрточная нейронная сеть для детектирования объектов. В данном случае — для локализация кочанов салата. Для обучения использовано 1500 фотографий.
2. Darknet Object Classification Network — свёрточная нейронная сеть для классификации объектов. В данном случае — для классификации кочанов салата по четырём классам: созревший, несозревший, заражённый/повреждённый, фон (отсутствие объекта). Для обучения было использовано 665 фотографий.
Программная часть Vegebot построена на ROS (Robot Operating System):
Полевые испытания робота показали следующие характеристики:
— точность определения кочанов салата: 91%
— точность классификации кочанов салата: 82%
— время одного цикла работы: 31.7 секунды.
Ссылки
A field‐tested robotic harvesting system for iceberg lettuce
Lettuce Head Classification
Агро-робот с ИИ научился аккуратно собирать с грядки только созревший салат
По теме
Робот-мусорщик из Raspberry Pi и детского электромобиля
Farmbot — открытый проект робота-садовника на базе Raspberry Pi и Arduino
Инженер использует ИИ, чтобы не впускать в дом кота, если он несёт мёртвых птиц или крыс
Сортировщик огурцов на Arduino, Raspberry Pi 3 и TensorFlow
Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач