采用 AI 視覺算法，能快速定位目標果實的生長位置。AI 視覺算法賦予了智能采摘機器人強大的環境感知和目標識別能力。它基于深度學習的卷積神經網絡（CNN），通過對海量果園圖像數據的學習，能夠準確區分果實、枝葉、背景等元素。當機器人進入果園作業時，攝像頭采集到的圖像信息會實時傳輸至算法模塊，算法會對圖像進行特征提取、目標檢測和定位。在復雜的果園環境中，即便果實被茂密的枝葉遮擋，AI 視覺算法也能通過分析部分可見特征，結合空間幾何關系，快速推算出果實的完整位置。此外，該算法還具備自適應能力，能隨著作業環境的變化和數據積累不斷優化，從而實現對目標果實位置的快速、定位，為后續的采摘動作提供準確引導。熙岳智能的智能采摘機器人具備環境智能感知與自主避障能力，保障作業安全。江蘇自制智能采摘機器人功能

智能采摘機器人能有效減少因人工疲勞導致的采摘失誤。人工長時間采摘作業易出現視覺疲勞、動作遲緩等問題，據統計，連續工作 4 小時后，人工采摘的果實損傷率會從 5% 上升至 15%。智能采摘機器人配備的高精度傳感器與穩定的機械系統，可保持 24 小時恒定的作業精度。在廣西砂糖橘采摘季，機器人通過 AI 視覺算法持續識別果實，機械臂以每分鐘 30 次的穩定頻率進行采摘，全程果實損傷率控制在 2% 以內。即使在夜間作業，機器人的紅外視覺系統依然能保持高效工作，而人工在夜間采摘時，失誤率會進一步增加。通過替代人工進行度、重復性勞動，智能采摘機器人不保障了果實品質，還降低了因果實損傷帶來的經濟損失，每畝果園可減少損耗成本 800 至 1000 元。北京番茄智能采摘機器人趨勢熙岳智能研發的立體視覺系統，可判別果實的成熟度和采摘位置定位。

防水防塵設計，使其能在惡劣天氣條件下正常工作。智能采摘機器人外殼采用 IP67 級防護標準，機身接縫處均配備雙重硅膠密封圈，有效隔絕雨水、泥漿和沙塵的侵入。電路板表面涂覆納米級三防漆，能抵御潮濕環境中的水汽腐蝕，即使在暴雨或沙塵天氣下，機器人仍可保持穩定運行。在新疆吐魯番的葡萄園中，夏季高溫伴隨沙塵天氣，配備防水防塵設計的機器人通過密封的傳感器艙和防水電機，持續完成葡萄采摘任務，避免因沙塵進入機械部件導致的卡頓故障。同時，機器人散熱系統采用封閉式液冷循環設計，防止雨水進入散熱通道，確保高溫高濕環境下電子元件的正常運行，為果園全天候作業提供可靠保障。

智能采摘機器人可與果園灌溉、施肥系統聯動。通過物聯網技術，智能采摘機器人與果園灌溉、施肥系統形成一體化管理網絡。機器人內置的土壤濕度傳感器、作物生長狀態監測模塊，能實時采集果園土壤墑情、果實生長數據，并將信息同步至管理平臺。當機器人檢測到某區域果樹需水量增加時，系統會自動觸發滴灌設備，控制灌溉量；若發現果實生長階段需補充特定養分，施肥系統將根據機器人采集的土壤肥力數據，配比并輸送合適的肥料。在陜西蘋果園中，智能采摘機器人通過識別不同樹齡果樹的果實密度，聯動施肥系統為結果量大的果樹增加有機肥供給，同時調整灌溉頻率，使蘋果單果重量提升 15%，實現資源的高效利用。熙岳智能的智能采摘機器人為農業生產的智能化和現代化進程注入強大動力。

云端數據庫存儲海量作物信息，輔助機器人判斷。云端數據庫是智能采摘機器人的 “智慧大腦”，它存儲了大量關于不同作物的詳細信息，包括作物的生長周期、果實形態特征、成熟度判斷標準、采摘要點等數據。這些數據來自于科研機構的研究成果、農業的經驗總結以及大量實際采摘作業的案例積累。當智能采摘機器人在果園作業時，遇到不同種類的作物或復雜的采摘情況，機器人會將實時采集到的圖像、傳感器數據等信息上傳至云端數據庫。云端數據庫通過強大的檢索和分析功能，快速匹配相關的作物信息，并將匹配結果和判斷建議反饋給機器人。例如，當機器人遇到一種不常見的水果品種時，云端數據庫會提供該水果的成熟度識別特征和采摘方法，幫助機器人做出判斷和正確的采摘動作。這種依托云端數據庫的信息支持模式，使智能采摘機器人能夠應對各種復雜的作物情況，提高采摘的準確性和適應性。熙岳智能科技研發的機器人，通過視覺系統能快速鎖定可采摘的目標果實。廣東智能智能采摘機器人定制

熙岳智能為客戶提供采摘機器人通訊接口，便于進行二次開發以適應更多果蔬采摘。江蘇自制智能采摘機器人功能

基于深度學習技術，機器人可不斷優化采摘效率。深度學習技術為智能采摘機器人的性能提升提供了強大動力。機器人在采摘作業過程中，會不斷收集各種數據，包括采摘環境信息、果實特征數據、自身操作動作和相應的采摘結果等。這些海量的數據被傳輸至機器人的深度學習模型中，模型通過復雜的神經網絡結構對數據進行分析和學習。在學習過程中，模型會不斷調整內部參數，尋找的決策策略和操作模式，以提高采摘的準確性和效率。例如，通過對大量采摘數據的學習，模型可以發現不同光照條件下果實識別的參數，或者找到在特定地形下機械臂運動的快捷路徑。隨著作業時間的增加和數據積累的增多，深度學習模型會不斷進化和優化，使機器人的采摘效率逐步提升，作業表現越來越出色。這種基于深度學習的自我優化能力，讓智能采摘機器人能夠不斷適應變化的作業環境，持續保持高效的工作狀態。江蘇自制智能采摘機器人功能