農(nóng)業(yè)機(jī)器人無法大量普及的原因有哪些？農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀如何？

          


智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人，一直以來都是我國重點(diǎn)研究的對象。農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用，很大程度上減少了人力成本，機(jī)器人操作也比人類更加規(guī)范?？雌饋戆l(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)器人是個(gè)好事，農(nóng)業(yè)機(jī)器人也取得了一定的成績，為何還沒有被大量普及呢？
農(nóng)業(yè)機(jī)器人無法大量普及的原因有哪些？

機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的技術(shù)難題，也是困擾我國農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展的關(guān)鍵原因。
對于林果采摘機(jī)器人研究而言，當(dāng)前最大的最迫切需要解決的問題，是果實(shí)的實(shí)時(shí)識別、定位不準(zhǔn)確。
在采摘過程中，機(jī)器人通過相機(jī)實(shí)時(shí)捕獲圖像，視場中除了果實(shí)還包括天空、枝葉、果實(shí)、大地等干擾項(xiàng)，而且存在重疊、遮擋，光照不均，背景復(fù)雜等因素，對識別算法的準(zhǔn)確性提出了嚴(yán)峻考驗(yàn)。
此前，經(jīng)過多年的研究實(shí)踐，基于機(jī)器視覺技術(shù)的識別、定位研究，仍未能很好的解決這一問題，陷入了瓶頸期。
隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)得到了長足的發(fā)展，尤其是識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀如何？
目前，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的識別、定位研究已有初步成效。
比如，農(nóng)業(yè)界就有位AlphaGo 已學(xué)習(xí)成為“植物醫(yī)生”，可以實(shí)時(shí)告訴農(nóng)業(yè)人員，什么疾病正在對農(nóng)作物產(chǎn)生影響。
更甚至，以往機(jī)器視覺技術(shù)等研究的基礎(chǔ)上，有些機(jī)器人以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為創(chuàng)新突破口，在學(xué)習(xí)了近萬張獼猴桃的照片后，已經(jīng)能像經(jīng)驗(yàn)豐富的一樣桃農(nóng)根據(jù)獼猴桃的大小、質(zhì)量等自動(dòng)進(jìn)行分揀，目前準(zhǔn)確率已達(dá)到90%。
由于有深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，機(jī)器在后續(xù)的使用中還能不斷累計(jì)數(shù)據(jù)，邊工作邊學(xué)習(xí)，變得越來越“聰明”。
事實(shí)證明，機(jī)器視覺技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，在實(shí)時(shí)精準(zhǔn)識別、定位上大有所為。
總的來說，對于農(nóng)業(yè)機(jī)器人市場的增長趨勢，我們可以保持更大的樂觀。不管是農(nóng)業(yè)機(jī)器人本身也好，還是深度學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)也罷，都將在未來的農(nóng)業(yè)變革時(shí)代中，發(fā)揮更關(guān)鍵作用。同時(shí)，技術(shù)的滲透，將進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)機(jī)器人的價(jià)值和優(yōu)勢，而農(nóng)業(yè)機(jī)器人市場也將會受到積極影響，保持長久增長。