Una nueva tecnología robótica autónoma desarrollada por investigadores de la Universidad de Monash tiene el potencial de convertirse en la preferida del sector alimentario de Australia, pues pone solución a la falta de mano de obra y al aumento de la demanda de frutas y hortalizas.
Un equipo de investigación dirigido por el Dr. Chao Chen en el Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la Universidad de Monash ha desarrollado un robot cosechador autónomo capaz de identificar, recolectar y depositar manzanas en tan solo siete segundos a máxima capacidad.
Tras extensas pruebas en febrero y marzo en Fankhauser, en Drouin, Victoria, el robot fue capaz de cosechar más del 85% de las manzanas alcanzables en las copas, identificadas por su sistema de visión.
De todas las manzanas cosechadas, menos del 6% resultó dañada debido al arrancado del tallo. Las manzanas sin tallo se pueden seguir vendiendo, pero no encajan necesariamente en los cánones estéticos de algunos retailers.
Con la velocidad de recolección a la mitad, el ritmo de cosecha medio fue de 12,6 segundos por manzana. En escenarios simplificados de recogida y suelta, el tiempo del ciclo se redujo a aproximadamente 9 segundos.
Utilizando la velocidad de capacidad del robot, el tiempo de cosecha se puede reducir a únicamente 7 segundos.
"Nuestro sistema de visión desarrollado no solo puede identificar positivamente las manzanas en un árbol en su campo de acción en un entorno de campo abierto mediante el aprendizaje profundo, sino que también puede identificar y categorizar obstáculos, como hojas y ramas, para calcular la trayectoria óptima para la extracción de manzanas", explica el Dr. Chen, el director del Laboratorio de Generación y Análisis de Movimiento.
Los robots cosechadores automáticos, aunque son una tecnología prometedora para el sector agrícola, plantean retos para los productores de frutas y hortalizas.
La cosecha robótica de frutas y hortalizas requiere que el sistema de visión detecte y localice los productos. Para incrementar la tasa de éxito y reducir el daño sufrido por el producto durante el proceso de cosecha, se necesita también información sobre la forma, la ubicación de la unión del tallo con la rama y la orientación.
Para contrarrestar este problema, los investigadores han creado un algoritmo vanguardista de planificación del movimiento que permite la generación rápida de trayectorias sin colisión para minimizar los tiempos de procesamiento y viaje entre manzanas, lo cual reduce el tiempo de cosecha y maximiza el número de manzanas que se pueden cosechar en un único punto.
El sistema de visión del robot puede identificar más del 90% de todas las manzanas visibles con la cámara a una distancia de aproximadamente 1,2 metros. El sistema puede trabajar en todo tipo de condiciones lumínicas y meteorológicas, incluida luz solar intensa y lluvia, y tarda menos de 200 milisegundos en procesar la imagen de una manzana.
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Leigh Dawson
Monash University
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