Een team geleid door de Washington State University (WSU) heeft met succes een robotoogstmachine ontwikkeld en getest voor vollegrondsaardbeien. Het systeem combineert een visieplatform met kunstmatige intelligentie, siliconen grijpers en een systeem dat bladeren opzij blaast om verborgen aardbeien te bereiken.
Laboratorium- en veldtesten hebben aangetoond dat de oogstmachine in 80% van de gevallen de aardbeien juist kan detecteren en in 93% van de gevallen weet of er vruchten verborgen zitten onder het blad. De plukefficiëntie werd verbeterd dankzij het blaassysteem: 74% van het rijpe fruit werd geoogst, vergeleken met 58% zonder het gebruik van ventilatoren. Gemiddeld kostte het de robot 20 seconden om een aardbei te identificeren en te plukken.
In juli werd het onderzoek gepubliceerd in het tijdschrift Computers and Electronics in Agriculture. Hoofdauteur Zixuan He voerde het werk uit bij het ministerie van Biological Systems Engineering van WSU en is nu postdoctoraal onderzoeker aan de Universiteit van Aarhus in Denemarken. Co-auteurs waren Manoj Karkee, momenteel werkzaam aan de Cornell University met een aanvullende aanstelling bij WSU, en Qin Zhang, emeritus hoogleraar bij WSU.
© Zixuan He WSU
De mondiale aardbeienmarkt, geschat op ongeveer 20 miljard dollar, zal naar verwachting de komende tien jaar jaarlijks met 6% groeien. Het tekort aan arbeidskrachten blijft de sector onder druk zetten, tezamen met stijgende kosten en mogelijke aanbodbeperkingen. Er is al lange tijd onderzoek naar robotische oogstsystemen, maar het herkennen van aardbeien dat onder bladeren verborgen zitten, blijft een uitdaging in de vollegrondsteelt.
"Nieuwe benaderingen zoals deze zijn essentieel om de toegankelijkheid van fruit en de plukefficiëntie te verbeteren, en ze vergroten de praktische toepasbaarheid van oogstrobots," aldus Karkee. Eerder onderzoek richtte zich vaak op kassen en gootopstellingen, waar fruit beter zichtbaar is en mechanisch gemakkelijker geplukt kan worden.
De oogstmachine van WSU is een vierwielige kar uitgerust met een robotplatform en computersysteem, ontworpen om boven de rijen aardbeien te rijden. Het visionsysteem maakt gebruik van een 3D-camera die zowel kleur- als dieptebeelden vastlegt. Zixuan He: "We maken gebruik van machine learning om de aardbei nauwkeurig te lokaliseren. Dit gebeurt op basis van gedetailleerde informatie over de kenmerken van het fruit, gecombineerd met diepte-informatie, zodat we precies kunnen bepalen waar de aardbei zich bevindt." Het systeem bepaalt vervolgens hoe de grijpers het fruit moeten benaderen en plukken.
Hij voegde eraan toe dat het blaassysteem ook toegepast kan worden op andere gewassen waar gebladerte een probleem is, zoals bij druiven. "Hoewel het de menselijke arbeidskrachten voorlopig niet volledig zal vervangen, zou het een veelbelovende aanvulling kunnen zijn in situaties waarin er onvoldoende mensen beschikbaar zijn om op het veld te werken," zei hij.
Voor meer informatie:
Washington State University
Zixuan He
[email protected]
Manoj Karkee
[email protected]
Shawn Vestal
[email protected]
www.news.wsu.edu
