Роботизация урожая: Интеллектуальные системы сбора и обработки сельхозпродукции. Монография

1. Машинное зрение и искусственный интеллект

Один из главных подходов в современных роботизированных системах для сбора и обработки урожая – использование машинного зрения в сочетании с искусственным интеллектом. Машинное зрение позволяет роботу «видеть» и анализировать окружающую среду, определять степень зрелости плодов, отличать их от листьев и сорняков, а также учитывать расположение каждого плода на растении. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют обрабатывать данные, получаемые от сенсоров, и принимать решения на основе этих данных. Например, роботы, оснащенные камерами с высоким разрешением и датчиками глубины, могут с точностью до 90—95% выявлять спелые плоды и собирать их без повреждений. Технология машинного зрения также позволяет оптимизировать процессы сортировки и контроля качества, так как она способна различать продукцию по внешним признакам, таким как цвет, форма и размер.

Примером таких роботов является система от компании FFRobotics, разработанная для сбора яблок. Этот робот использует камеры и сенсоры, которые определяют зрелость и точное расположение плодов на дереве. Робот способен собирать до 10 плодов в минуту, а его использование позволяет сократить потребность в рабочей силе на 80%, что особенно важно в условиях нехватки квалифицированных сезонных работников.

2. Автономные мобильные платформы

Современные системы сбора урожая оснащены автономными мобильными платформами, которые обеспечивают роботов высокой маневренностью и позволяют им перемещаться между рядами культур на полях или в теплицах. Такие платформы оснащаются GPS и системой лидаров для навигации, а также датчиками для обхода препятствий и корректировки маршрута. Благодаря GPS-навигации роботы могут точно перемещаться по полям и повторно посещать места, которые требуют дополнительной обработки. Например, компания Naio Technologies разработала автономные роботы для ухода за виноградниками и садами. Эти роботы оснащены GPS и датчиками для самостоятельного передвижения по участкам, выполняя задачи по уходу за растениями и обработке почвы.

3. Роботы для сбора мягких плодов и овощей

Сбор мягких плодов, таких как клубника, малина и помидоры, традиционно является сложной задачей для автоматизации, так как эти плоды легко повреждаются. Однако современные разработки в области роботизированных манипуляторов позволили создать системы, которые аккуратно собирают такие культуры. Роботы, используемые для этой цели, оснащены гибкими захватами, имитирующими движение человеческой руки, а также сенсорами, которые определяют силу сжатия, что позволяет избежать повреждения плодов. Примером таких систем является робот Octinion, предназначенный для сбора клубники, который использует мягкие захваты и способен собирать ягоды со скоростью до 360 штук в час. Это решение уже применяется в теплицах Нидерландов и Великобритании, где использование таких роботов позволяет снизить потери урожая на 20—30% по сравнению с традиционными методами.

4. Дроны для мониторинга и анализа

Дроны играют важную роль в современном сельском хозяйстве и позволяют проводить мониторинг состояния растений, определять проблемные зоны и планировать оптимальные стратегии по уходу за культурами. Оснащенные камерами с мультиспектральной и тепловизионной съемкой, дроны могут с точностью до нескольких сантиметров определять зоны, требующие полива, удобрений или защиты от болезней. В частности, в США и Японии дроны используются для мониторинга полей, а их применение позволило сократить потери урожая на 10—15%. В России дроны активно внедряются в аграрный сектор, и к 2023 году более 5% крупных агропредприятий используют их для анализа состояния посевов.

5. Прецизионное земледелие и системы IoT

Прецизионное земледелие основано на использовании систем интернета вещей (IoT), которые позволяют получать и обрабатывать данные о состоянии почвы, уровне влажности, концентрации питательных веществ и других параметрах в режиме реального времени. Датчики, установленные на полях, отправляют данные на центральные серверы, где искусственный интеллект анализирует их и формирует рекомендации по уходу за растениями. Применение прецизионного земледелия помогает сократить расход ресурсов, повысить урожайность и минимизировать негативное воздействие на окружающую среду. В Европе технологии прецизионного земледелия широко используются, и к 2024 году более 40% агропредприятий в Германии и Нидерландах используют системы IoT для мониторинга полей. По данным Ассоциации аграрных технологий, в России эта цифра пока составляет около 10%, но к 2030 году ожидается увеличение до 30%.

6. Системы для автоматической сортировки и упаковки

Важным этапом обработки урожая является сортировка и упаковка, где также активно используются роботизированные системы. Современные сортировочные роботы оснащены конвейерами и камерами для визуального анализа продукции. Искусственный интеллект в таких системах позволяет определять качество продукции и отделять дефектные плоды от качественных с точностью до 98%. Примером такой технологии является сортировочная линия от компании TOMRA, которая способна обрабатывать до 120 тонн продукции в час и сортировать её по качеству, размеру и цвету. Использование таких систем позволило крупным агропредприятиям в США и странах ЕС снизить количество дефектной продукции на 10—15% и улучшить общее качество товаров на выходе.

7. Беспилотные тракторы и комбайны

Беспилотные тракторы и комбайны – одно из самых значимых достижений в сфере роботизации сельского хозяйства. Такие машины могут работать круглосуточно, обеспечивая высокую производительность и минимизируя человеческий труд. Современные беспилотные комбайны оснащены камерами и датчиками, которые позволяют контролировать расстояние до посевов, регулировать глубину обработки почвы и автоматически изменять направление движения. В 2021 году компания John Deere выпустила серию беспилотных тракторов, способных управляться с мобильного устройства и работать автономно на больших площадях. Использование таких машин позволяет повысить производительность на 20—25% и сократить эксплуатационные затраты на 15—20%.

8. Применение роботов для защиты растений

Роботы, предназначенные для защиты растений, оснащены системами точечного распыления, которые позволяют обрабатывать только проблемные зоны, что существенно снижает расход пестицидов и удобрений. Такие системы применяются, например, в роботах компании Ecorobotix, которые могут экономить до 90% гербицидов за счет точечного опрыскивания сорняков. Это не только снижает затраты на агрохимикаты, но и минимизирует негативное воздействие на окружающую среду. В США использование роботов для точечного распыления позволило сократить расходы на пестициды до 60%, что также способствовало росту устойчивости аграрных предприятий.

9. Адаптация технологий к климатическим условиям

Современные роботизированные системы также адаптируются к специфическим климатическим условиям, что особенно важно для России и стран с резко континентальным климатом. Например, роботы, используемые для работы в регионах с холодным климатом, оснащаются системами подогрева и защитными покрытиями, позволяющими им работать при низких температурах. Системы, предназначенные для жарких условий, оборудуются средствами для предотвращения перегрева и системами охлаждения. Это позволяет использовать роботов в самых разнообразных климатических условиях и обеспечивает их стабильную работу на протяжении всего сезона.

Современные подходы к роботизации сельского хозяйства открывают новые возможности для повышения эффективности и устойчивости агропромышленного сектора. Системы машинного зрения, искусственного интеллекта, автономные платформы и прецизионное земледелие позволяют сократить затраты, повысить производительность и улучшить качество продукции. Внедрение роботов и автоматизированных систем также способствует снижению использования химических средств, экономии ресурсов и адаптации сельскохозяйственного производства к изменениям климата. Ожидается, что к 2030 году более 50% сельхозпредприятий в странах с развитой экономикой будут использовать роботизированные системы для сбора, обработки и упаковки урожая, что сделает агропромышленный комплекс более устойчивым и адаптированным к глобальным вызовам.

Роль искусственного интеллекта в автоматизации сельхозпроцессов

Роль искусственного интеллекта в автоматизации сельхозпроцессов является ключевой и многосторонней, так как искусственный интеллект (ИИ) позволяет не только повысить производительность и точность, но и существенно сократить использование ресурсов и затраты в агропромышленном секторе. Применение ИИ помогает в решении ряда задач: от прогнозирования урожайности и мониторинга состояния посевов до оптимизации сбора урожая и его сортировки. Эти достижения становятся возможными благодаря алгоритмам машинного обучения, системам машинного зрения, нейронным сетям и интернету вещей (IoT), которые интегрированы в современные агропромышленные процессы. Ниже представлены ключевые роли, которые ИИ выполняет в автоматизации сельхозпроцессов.

1. Прогнозирование урожайности и управление рисками

ИИ активно применяется для анализа и прогнозирования урожайности. Используя данные о погодных условиях, почве, влажности и истории урожаев, системы ИИ могут предсказать, какой урожай можно ожидать в текущем сезоне. Например, аналитические платформы, такие как Climate FieldView, помогают аграриям прогнозировать урожайность с точностью до 85—90%, что позволяет более точно планировать сельхоздеятельность и распределение ресурсов. В России и США ИИ-решения для прогнозирования помогают не только фермерским хозяйствам, но и крупным корпорациям, таким как «РосАгро» и Monsanto, оптимизировать стратегические планы и инвестиции.

2. Мониторинг состояния полей и растений

Технологии машинного зрения в сочетании с ИИ позволяют эффективно мониторить состояние посевов, определяя болезни, вредителей и другие проблемы в ранней стадии. Дроны, оснащенные камерами с высоким разрешением и мультиспектральными датчиками, позволяют обнаруживать отклонения в росте растений или выявлять недостаток питательных веществ. Это становится возможным благодаря анализу изображений и выявлению изменений в цвете и текстуре посевов. В США и Европе такие системы позволяют сократить потери урожая на 10—15%, в то время как в России подобные системы пока охватывают менее 5% агропредприятий, но демонстрируют устойчивый рост.

3. Оптимизация полива и внесения удобрений

Системы точного земледелия, управляемые ИИ, могут оптимизировать полив и внесение удобрений, что позволяет не только снизить расходы, но и минимизировать воздействие на окружающую среду. ИИ анализирует данные с почвенных сенсоров и прогнозирует, где и когда требуется полив или подкормка растений. Эта технология особенно полезна в засушливых регионах, где водные ресурсы ограничены. В странах ЕС такие системы уже позволяют сократить потребление воды на 20—30%, а в России, где внедрение ИИ в агросекторе пока на стадии развития, использование таких технологий только начинает набирать обороты.

4. Сбор и сортировка урожая

ИИ играет важную роль в автоматизации сбора урожая, особенно при работе с культурами, требующими деликатного обращения, такими как ягоды, фрукты и овощи. Роботы, оснащенные ИИ и машинным зрением, могут определять степень зрелости плодов и собирать только спелые плоды с минимальным риском повреждения. Например, роботизированные системы для сбора клубники от компании Octinion способны определять зрелость ягод с точностью до 95% и собирать до 360 плодов в час. После сбора ИИ также активно используется для сортировки урожая, позволяя определить качество продукции по размеру, форме и цвету. Технологии ИИ на этом этапе могут снизить затраты на рабочую силу и улучшить качество поставляемой на рынок продукции.

5. Контроль качества продукции

ИИ помогает не только в сборе урожая, но и в контроле его качества. Используя системы машинного зрения, роботы могут автоматически сортировать продукцию, определяя дефектные или несоответствующие стандартам плоды. Такие системы позволяют снизить человеческий фактор и ускорить процесс сортировки. Например, в США системы сортировки с использованием ИИ от компании TOMRA позволяют обрабатывать до 120 тонн продукции в час, повышая точность сортировки на 98%. Это также способствует минимизации отходов и сокращению потерь на производственных линиях.

6. Управление сельхозтехникой и беспилотными тракторами

ИИ также используется для управления сельскохозяйственной техникой, включая беспилотные тракторы и комбайны. Эти машины оснащены датчиками и системами ИИ, которые позволяют им автономно передвигаться по полям, избегая препятствий и оптимизируя маршрут. В России такие технологии пока находятся на стадии тестирования, однако в странах с более развитым рынком агротехнологий, таких как США и Япония, уже активно используются беспилотные тракторы и комбайны. Примером является серия автономных тракторов от John Deere, которые могут управляться с мобильных устройств и работать в условиях минимального контроля, повышая производительность на 20—25%.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.