Фото: із відкритих джерел
Дослідники Cornell University розробили м’який роботизований захват, який на дотик оцінює стиглість ягід за твердістю та знімає полуницю без пошкоджень. Рішення поєднує розтяжні волоконно-оптичні сенсори, камеру та механізм обертального відриву плоду.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Freshplaza.
Команда дослідників Cornell University представила м’який роботизований захват (soft robotic gripper), який може визначати стиглість плодів за тактильними даними та збирати полуницю без зминання. Розробку описано в публікації в Nature Communications від 23 березня. Дослідження очолив Anand Mishra в лабораторії Rob Shepherd (John F. Carr Professor of Mechanical Engineering); до роботи також залучили Marvin Pritts, професора садівництва, щоб адаптувати рішення під потреби ягідництва.
Ключова ідея системи — «відчувати» плід так, щоб сенсори були механічно сумісні з самим м’яким захватом. За словами Rob Shepherd, волоконно-оптичні тензодатчики мають ті самі механічні властивості, що й елементи захвату, тож сенсорика працює як інтегрована частина «м’якої руки», а не як окремий жорсткий модуль.
Технічні характеристики та параметри
- Сенсорика: два волоконно-оптичні сенсори, що вимірюють кривизну та тиск.
- Оцінка стиглості: визначення за твердістю (stiffness/firmness), виміряною під час контакту із плодом.
- Адаптація хвату: оцінка форми та корекція зусилля, щоб уникати пошкоджень.
- Відокремлення плоду: після захоплення планетарний редукторний механізм обертає захват, від’єднуючи ягоду скручуванням без «висмикування» з рослини.
- Візуальний модуль: інтегрована камера для виявлення плодів, які можуть бути частково прикриті листям.
Систему навчали на полуниці як на модельній культурі. Логіка навчання, описана авторами, спиралася на те, що стиглість полуниці можна досить точно верифікувати за кольором: модель навчали визначати стиглість «на дотик», а потім перевіряли результат за візуальною ознакою. У Cornell зазначають, що Anand Mishra зміг точно оцінювати, чи настав час збору, на основі виміряної твердості.
Де це може бути корисним у садівництві
Окремий потенціал розробники бачать для культур, у яких стиглість складно визначити візуально. У матеріалі серед прикладів названо авокадо, ананаси та pawpaws (азиміна). Rob Shepherd звертає увагу, що з pawpaws проблема в тому, що стиглість «не видно», а дозрівання відбувається дуже швидко — і якщо пропустити коротке «вікно», урожай можна втратити.
Що це означає для виробників
У Cornell також припускають, що роботизовані системи можуть підтримувати моделі виробництва з кількома видами культур і потенційно зменшувати залежність від пестицидів та добрив. Водночас у представленому описі йдеться саме про принцип роботи та можливі напрями застосування — без конкретних економічних розрахунків чи оцінки продуктивності в полі.