其采摘力度可根據果實種類和成熟度調節。智能采摘機器人的末端執行器配備了高精度壓力傳感器和智能控制系統，能夠根據果實的特性控制采摘力度。對于不同種類的果實，系統內置了對應的力度參數庫，如草莓、櫻桃等嬌嫩果實的抓取力度控制在 0.1 - 0.3 牛頓，而蘋果、梨等果實的抓取力度則為 0.5 - 0.8 牛頓。同時，針對同一果實的不同成熟度，系統也能進行精細化調節。成熟度高的果實果肉柔軟，抓取力度會相應減小；成熟度低的果實質地較硬，抓取力度則適當增加。在實際采摘過程中，壓力傳感器以每秒 100 次的頻率實時監測抓取力度，并將數據反饋給控制系統，控制系統根據反饋信息實時調整機械臂的動力輸出，確保在抓取牢固的同時，不損傷果實表皮。經測試，該系統可將采摘過程中的果實損傷率控制在 1% 以內，極大地提升了采摘果實的品質和商品價值。機器人采用 ROS 操作系統開發，這一技術來自熙岳智能的精心打造。農業智能采摘機器人按需定制

智能采摘機器人搭載多光譜攝像頭，可識別果實成熟度。多光譜攝像頭作為機器人的 “眼睛”，能夠捕捉可見光和不可見光范圍內的多種光譜信息，覆蓋從紫外線到近紅外的波段。不同成熟度的果實，在這些光譜下會呈現出獨特的反射、吸收和透射特性。例如，成熟的蘋果在近紅外光譜下反射率較高，而未成熟的蘋果反射率較低。機器人通過分析多光譜圖像數據，結合預先訓練好的算法模型，能夠快速且地判斷果實是否達到采摘狀態。這種技術不避免了人工判斷的主觀性和誤差，還能在復雜光照條件下保持穩定的識別效果，有效提升了采摘果實的品質和一致性，極大減少了因采摘過早或過晚造成的損失。廣東農業智能采摘機器人技術參數隨著科技發展，熙岳智能將持續優化智能采摘機器人，提升其性能和適應性。

智能采摘機器人能在夜間持續作業，突破人力采摘時間限制。智能采摘機器人配備了先進的夜間作業輔助系統，使其能夠在黑暗環境中正常工作。機器人的攝像頭采用紅外夜視技術，即使在無光照的情況下也能清晰捕捉果園內的圖像信息，結合 AI 視覺算法，依然可以準確識別果實的位置和成熟度。此外，機器人的機械臂和行走機構都進行了特殊設計，降低運行噪音，避免在夜間作業時驚擾果園周邊的居民和動物。夜間果園環境相對穩定，沒有白天的高溫和強烈光照，一些果實的生理狀態也更適合采摘。智能采摘機器人利用夜間時間持續作業，不可以充分利用果園的生產時間，提高采摘效率，還能緩解白天勞動力緊張的問題，實現果園采摘的全天候作業，有效增加果園的產量和經濟效益。

機械臂末端的吸盤裝置可高效抓取圓形果實。智能采摘機器人機械臂末端的吸盤裝置采用氣動負壓原理，由硅膠吸盤、真空發生器和壓力調節系統組成。硅膠吸盤具有良好的柔韌性和密封性，能夠緊密貼合圓形果實表面，如蘋果、柑橘、番茄等。當機械臂對準果實后，真空發生器迅速啟動，在 0.2 秒內將吸盤內的空氣抽出，形成負壓，將果實牢牢吸附。壓力調節系統實時監測吸盤內的壓力值，根據果實的大小和重量自動調整負壓強度，確保抓取穩定且不會損傷果實。對于表面不平整的果實，吸盤邊緣的波紋設計可增強密封效果。在實際作業中，吸盤裝置每小時可完成 1500 - 2000 次抓取動作，抓取成功率達 98% 以上，且對果實表皮無任何損傷，極大地提高了圓形果實的采摘效率和品質。其研發的智能采摘機器人，在現代農業園區中發揮著重要作用，助力農業高效生產。

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。輕巧型 7 自由度機械臂，由熙岳智能設計，輕松完成路徑規劃、采摘和放籃等多個任務。浙江番茄智能采摘機器人價格低

熙岳智能的智能采摘機器人，可利用人工智能自動識別果實成熟度，極大提升采摘效率。農業智能采摘機器人按需定制

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。農業智能采摘機器人按需定制