智能采摘机器人基本参数
  • 品牌
  • 熙岳智能
  • 型号
  • 智能采摘机器人
  • 加工定制
智能采摘机器人企业商机

其作业效率是人工采摘的 5 - 8 倍,大幅提升产能。在规模化种植的柑橘园中,人工采摘平均每人每天可收获 800 至 1000 公斤果实,而智能采摘机器人凭借高速机械臂与识别系统,每小时可完成 1200 至 1500 公斤的采摘量,单日作业量可达 8 至 10 吨,相当于 8 至 10 名熟练工人的工作量。在新疆的红枣种植基地,面对成熟期集中、采摘周期短的难题,10 台智能采摘机器人组成的作业团队,3 天内即可完成 500 亩红枣园的采摘任务,较传统人工采摘提前 20 天完成,有效避免因成熟过度导致的果实脱落损失。此外,机器人可 24 小时不间断作业,配合自动分拣系统,形成采摘、分拣、装箱一体化流程,进一步压缩生产周期,助力果园实现产能翻倍。熙岳智能研发的立体视觉系统,可判别果实的成熟度和采摘位置定位。上海品质智能采摘机器人价格

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智能采摘机器人能在夜间持续作业,突破人力采摘时间限制。智能采摘机器人配备了先进的夜间作业辅助系统,使其能够在黑暗环境中正常工作。机器人的摄像头采用红外夜视技术,即使在无光照的情况下也能清晰捕捉果园内的图像信息,结合 AI 视觉算法,依然可以准确识别果实的位置和成熟度。此外,机器人的机械臂和行走机构都进行了特殊设计,降低运行噪音,避免在夜间作业时惊扰果园周边的居民和动物。夜间果园环境相对稳定,没有白天的高温和强烈光照,一些果实的生理状态也更适合采摘。智能采摘机器人利用夜间时间持续作业,不可以充分利用果园的生产时间,提高采摘效率,还能缓解白天劳动力紧张的问题,实现果园采摘的全天候作业,有效增加果园的产量和经济效益。辽宁智能采摘机器人相比人工采摘,熙岳智能的采摘机器人提高了采摘效率,降低了人力成本。

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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。

智能采摘机器人的出现缓解了农业劳动力短缺问题。随着城镇化进程加快,农村青壮年劳动力大量涌入城市,农业劳动力短缺问题日益严峻,尤其在果实采摘高峰期,用工难、用工贵成为困扰果园经营者的难题。智能采摘机器人的诞生为这一困境提供了有效解决方案。一台智能采摘机器人每小时的作业量相当于 5 - 8 名人工,且可 24 小时不间断工作。在新疆的棉花采摘季,以往需要数千名拾花工耗时数月完成的采摘任务,如今通过智能采摘机器人组成的作业团队,可在数周内高效完成。此外,机器人操作简单,经过短期培训的普通工人即可进行管理和维护,无需依赖专业的采摘技能。智能采摘机器人不填补了劳动力缺口,还降低了果园对季节性劳动力的依赖,保障了农业生产的稳定性和可持续性,推动农业向现代化、智能化方向发展。智能采摘机器人在果园中穿梭自如,这得益于熙岳智能研发的自主导航技术。

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利用图像识别技术区分病果与健康果实。智能采摘机器人搭载的图像识别技术,依托深度学习算法与高分辨率摄像头构建起强大的果实健康检测系统。其内置的卷积神经网络(CNN)模型,经过海量的病果与健康果实图像数据训练,能够识别果实表面的病斑、腐烂、虫害痕迹等特征。以苹果为例,系统不能识别常见的轮纹病、炭疽病在果实表面形成的不规则斑块,还能通过分析果实颜色分布、纹理变化,检测出肉眼难以察觉的早期病变。在实际作业中,摄像头以每秒 20 帧的速度采集果实图像,图像识别算法在毫秒级时间内完成分析,若判断为病果,机械臂将跳过该果实或将其单独分拣,避免病果混入健康果实中,保障采摘果实的整体品质。经测试,该技术对病果的识别准确率高达 97%,有效降低了因病果混入导致的产品质量风险与经济损失。搭载视觉、激光传感器,熙岳智能的采摘机器人可完成路径规划和导航任务。广东节能智能采摘机器人品牌

其机械臂设计巧妙,由熙岳智能精心打造,具备高灵活性和度。上海品质智能采摘机器人价格

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。上海品质智能采摘机器人价格

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