浙江AI智能采摘机器人

集成 GPS 定位系统，能在大面积果园中准确定位。智能采摘机器人集成的 GPS 定位系统为其在大面积果园中的定位提供了基础保障。GPS 系统通过接收来自多颗卫星的信号，计算出机器人在地球表面的精确经纬度坐标。结合果园的电子地图数据，机器人能够准确确定自己在果园中的具置。在大面积果园中，尤其是地形复杂、果树分布密集的区域，准确的定位对于机器人的导航和作业至关重要。它可以帮助机器人按照预定的采摘路线行驶，避免迷路或重复作业。当多台机器人协同作业时，GPS 定位系统还能实现机器人之间的位置共享和协同调度，合理分配采摘任务，提高整体作业效率。此外，果园管理者可以通过 GPS 定位信息实时掌握每台机器人的工作位置和移动轨迹，便于进行统一管理和监控。即使在信号较弱的区域，GPS 定位系统结合惯性导航等辅助技术，依然能够保证机器人的定位精度，确保其在大面积果园中稳定、高效地运行。熙岳智能的智能采摘机器人亮相农业嘉年华类活动，吸引众多目光，展示农业科技魅力。浙江AI智能采摘机器人

智能采摘机器人具备自我诊断功能，及时发现故障。机器人内置的自我诊断系统由传感器阵列、故障诊断算法和数据处理模块组成。遍布机器人全身的传感器，如温度传感器、振动传感器、电流传感器等，实时监测机械臂关节温度、电机运行电流、部件振动频率等关键参数。当某个参数超出正常范围时，故障诊断算法会根据预设的故障模型进行分析，快速定位故障点。例如，若机械臂关节温度异常升高，系统可判断为润滑不足或轴承磨损，并通过显示屏和语音提示输出故障代码和解决方案。同时，故障信息会自动上传至云端管理平台，技术人员可远程查看故障详情，提前准备维修配件，缩短维修时间。在实际应用中，自我诊断系统可将故障发现时间提前 80% 以上，减少因故障导致的停机时间，保障果园采摘作业的顺利进行。浙江AI智能采摘机器人在标准化温室种植场景里，熙岳智能的采摘机器人是得力助手，完成采摘任务。

配备自动充电装置，续航不足时自动返回充电站。智能采摘机器人配备的自动充电装置使其具备自主能源管理能力。机器人内置的电量监测系统会实时监控电池电量状态，当电量下降到预设的阈值，如 20% 时，机器人会立即启动自动返回充电站的程序。在返回过程中，机器人依靠自身的导航系统，结合激光雷达扫描的地形信息和预先规划的路径，避开障碍物，沿着路线快速、准确地回到充电站。充电站采用先进的无线充电或接触式充电技术，当机器人到达充电站指定位置后，充电装置会自动对接并开始充电。整个充电过程无需人工干预，并且充电效率高，能够在较短时间内为机器人充满电量。充满电后，机器人会根据当前的采摘任务情况，自动返回作业区域继续工作。这种自动充电机制确保了机器人能够在果园中持续稳定地运行，避免了因电量不足导致的作业中断，极大地提高了采摘作业的连续性和效率。

智能采摘机器人通过边缘计算减少数据传输延迟。智能采摘机器人集成的边缘计算模块，将数据处理能力下沉到设备端，实现数据的本地快速分析和决策。机器人在作业过程中，摄像头采集的果实图像、传感器获取的环境数据等，首先在边缘计算模块进行预处理和分析，如果实识别、障碍物检测等。只有经过初步处理后的关键数据才传输至云端，减少了数据传输量。以果实识别为例，边缘计算模块可在 50 毫秒内完成单张图像的分析，判断果实的成熟度和位置，而传统的云端处理方式则需要数秒时间。在网络信号不佳的果园环境中，边缘计算的优势更加明显，机器人能够在无网络连接的情况下，依靠本地存储的算法和数据继续作业，待网络恢复后再将数据同步至云端。通过边缘计算，智能采摘机器人的数据处理效率提升了数十倍，有效减少了数据传输延迟，提高了作业的实时性和稳定性。轻巧型 7 自由度机械臂，由熙岳智能设计，轻松完成路径规划、采摘和放篮等多个任务。

智能采摘机器人搭载多光谱摄像头，可识别果实成熟度。多光谱摄像头作为机器人的 “眼睛”，能够捕捉可见光和不可见光范围内的多种光谱信息，覆盖从紫外线到近红外的波段。不同成熟度的果实，在这些光谱下会呈现出独特的反射、吸收和透射特性。例如，成熟的苹果在近红外光谱下反射率较高，而未成熟的苹果反射率较低。机器人通过分析多光谱图像数据，结合预先训练好的算法模型，能够快速且地判断果实是否达到采摘状态。这种技术不避免了人工判断的主观性和误差，还能在复杂光照条件下保持稳定的识别效果，有效提升了采摘果实的品质和一致性，极大减少了因采摘过早或过晚造成的损失。南京熙岳智能科技有限公司成立于 2017 年，在智能采摘机器人研发方面成果。广东菠萝智能采摘机器人公司

无论是平坦的果园还是略有起伏的农田，熙岳智能的采摘机器人都能轻松应对。浙江AI智能采摘机器人

智能采摘机器人可同时处理多种不同大小的果实。智能采摘机器人的设计充分考虑了果实大小的多样性，其机械臂和末端执行器具备灵活的调节能力。机械臂的关节活动范围较大，能够适应不同高度和位置的果实采摘需求；末端执行器采用可变形或多模式的结构设计，如具有多个可运动的手指或可伸缩的吸盘。当遇到不同大小的果实时，机器人的视觉系统会首先识别果实的尺寸，然后控制系统根据果实大小自动调整末端执行器的形态和抓取参数。对于较小的果实，如蓝莓，末端执行器的手指会精细调整间距，以抓取；对于较大的果实，如西瓜，吸盘会根据西瓜的形状和重量调整吸力大小，确保抓取牢固。同时，机器人的分拣系统也能对采摘下来的不同大小果实进行分类处理，将它们分别放置在对应的容器或输送带上。这种能够同时处理多种不同大小果实的能力，使智能采摘机器人适用于多种果园场景，提高了其通用性和实用性。浙江AI智能采摘机器人