【物聯網報報-科技報橘】AI 和電腦視覺如何成為農業最強收割機？農業機器人一秒辨識雜草和萵苣！

隨著科技快速進步，不只製造業工廠講求全自動化，這樣的技術對於農業來說也是相當重要。機器人市場已經蓬勃發展了一段時間，預計到 2026 年將達到 740 億美元，且其中一部分成長是因為農業機器人的需求增加。

根據農委會調查指出，台灣農民平均年齡高達 67 歲，更可看出台灣農業人口勞動力老化、人力不足問題相當嚴重。而自動化農業機器人的重要性更是不言而喻。

農業機器人最大的挑戰？

農業機器人可以大量減輕農民的負擔，它們具有分析、思考和執行多種功能的能力，並且可以透過變更程式以適應各種任務的需求。主要可以處理勞動密集型、重複性和體力要求高的任務。

近年來，隨著機器人可以處理的事情越來越多，過去許多只能靠農民經驗才能解決的瑣碎任務，現在也都可以靠機器人解決，例如挑選水果和蔬菜的能力。世界各國的企業和大學也在農業機器人領域進行深入研究和投資，讓農業科技的快速發展。

對於世界各地的農民來說，收割作物不僅工作重複性高，又相當耗時耗力，因此更適合讓機器人來完成任務。唯一的問題是，採摘各種水果和蔬菜時，會需要一定的靈活性，且每種產品都有其獨特的要求，這需要大量的研究和機械專業知識。

眾所周知，水果、菜葉類蔬菜都十分嬌嫩，若不慎碰傷，不僅容易損壞，價格更是大打折扣。若要解決這個問題，機器人需要擁有極高的精細度。

為了減少農業的人力，劍橋大學打造了機器人 Vegebot，靠著電腦視覺的技術，在收割農作物時得以實現絕佳的準確度。

機器人 Vegebot 主要負責採摘萵苣，但其實這項工作在不久前還被認為對機器來說，是幾乎不可能完成的任務。 Vegebot 上的攝影機能完整掃描生菜，並檢測是否已經成熟可以收穫。一旦決定植物已經可以被採摘，它就會使用放置在機器人刀片附近的第二個攝影機，來引導下一步的動作並完美地執行任務。

Vegebot 的軟體中還使用了機器學習演算法，以幫助機器人檢測成熟且適合採摘的生菜。儘管 Vegebot 在現階段無法與人手的速度相媲美，但對於農業界來說，這項技術在短時間內就取得如此迅速的進步，仍是一大里程碑。

而為了減輕果園採摘蘋果的負擔，Abundant Robotics 打造了一款特殊的吸塵機器人。

這個機器人同樣靠著電腦視覺，從蘋果樹中挑出成熟的蘋果。一旦機器人瞄準到要摘採的蘋果，就可以使用真空管將目標物吸入，而不會對水果造成損害。

這個機器人的原型階段就已經相當成功，之後再紐西蘭進行測試，也取得了優異的成績。

美國的 Harvest Croo 是另一個農業科技的大品牌，他們設計的機器人目前專門用來採摘草莓，因為這些水果在收穫季節特別容易受損壞。

Harvest Croo 的機器人被稱為 Berry 5，透過各種複雜的機械手臂以及部件組合，讓 Berry 5 可以執行更複雜的任務，例如抓取草莓灌木的葉子、精準地採摘草莓並安全地打包。

Berry 5 和劍橋大學開發的 Vegebot 非常相似，Berry 5 也是靠著電腦視覺來區分成熟的莓果和生的莓果。然而，與 Vegebot 不同的是，Berry 5 的執行速度非常快。它能在 8 秒內就完成採摘草莓叢，並在 1.5 秒內移動到下一個灌木叢。

雜草是農民最頭痛的一環，這也是為什麼企業大量投資機器人來解決這個問題。雜草不僅難去除，還「春風吹又生」，隨著時間的推移，甚至還會對除草劑產生抗藥性。

Nexus Robotics 打造了除草機器人 R2Weed2 來解決這個問題，靠著人工智慧來區分農作物和雜草，再將雜草通通拔出來。

Naio 是另一個專門為葡萄園製造除草機器人的品牌，透過使用 RTK 衛星導航來尋找穿過農場的路，並消滅這些問題。

機器人可以處理大部分的體力活，讓農民可以有更多時間處理其他工作。利用機器學習演算法、人工智慧和無人機來監控農場，根據數據做出關鍵決策，甚至領先一步解決未來的問題。

不過，由於這項技術仍處於起步階段，因此需要花費的成本可能很高，且大多數機器人技術需要經過徹底測試，甚至大規模複製，才能讓發展中國家的農民負擔得起。

本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Agro Robots、pinduoduo、智慧光電農業機器人研究中心，首圖來源：Unsplash