機器人和AI的智慧農業 大幅度提升產能

2020/01/31 11:46

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直觀的觸摸屏顯示使操作員觸手可及的大量實時數據和分析工具,使他們可以在田間移動時監視,調整機器並從機器中學習 John Deere / RIA提供

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農業可持續性問題是人的問題。但是,可能是機器人拯救了人類。自動化和人工智能(AI)將有助於減輕農業勞動力老齡化和尋求辛苦工作的實地工人供應減少的影響。無人駕駛農業機械和無人駕駛無人機意味著農民可以花更少的時間來觀察前方的道路,而將更多的時間專注於實現更可持續的收成和利潤的道路上。數據挖掘和預測分析將成為貿易的常用工具,使農民能夠做出更好的決策,最大化資源並優化產量。

機器人和機器學習正在幫助促進新的,更具可持續性的農業方法,這種方法將農業帶入內部並達到新的高度,以節省資源,減少化學藥品並縮短上市時間。有了傳統種植者,溫室和垂直種植者提供的更具可持續性和新鮮性的選擇,全世界的人們應該能夠吃得更好,更清潔,更智能,更負擔得起。

未來的農場是高科技,信息靈通的企業,有權以更少的資源生產更多產品,從而為我們所有人帶來更可持續的未來。

從犁耕到精準農業

1837年,伊利諾伊州的鐵匠約翰·迪爾(John Deere)用破碎的鋸片製作了第一個商業上成功的鑄鋼犁。高度拋光的鋼和輪廓設計使犁成為中西部原始大草原上厚實的,充滿粘土的土壤的理想工具。迪爾的發明將為他的同名公司奠定基礎。

 

經過180年的發展,約翰迪爾(John Deere)是全球農業,建築和林業機械製造商,年銷售額達374億美元。總部位於莫林的《財富》 500強公司一直致力於提供創新的產品和服務,以支持與土地相關的人們,因此在世界範圍內享有盛譽。2017年,迪爾發布了S700系列聯合收割機,這是最新的智能穀物收割技術。

自導向聯合收割機使用傳感器融合,機器人技術和人工智能來自動執行許多用於精確耕種的收割任務。 禮貌:John Deere / RIA

自導向聯合收割機使用傳感器融合,機器人技術和人工智能來自動執行許多用於精確耕種的收割任務。John Deere / RIA 提供

迪爾精確農業集團的自動化戰略負責人喬爾·赫根瑞特說:“它實際上使用圖像來識別單個玉米粒何時受到破壞。” “機器人技術人員知道如何調整聯合收割機,以確保各個內核不會被損壞。”

在今年1月舉行的消費電子展上,S系列在拉斯維加斯大道上引起了轟動。巨大的多噸聯合收割機具有Deere的綠色和黃色組合色,這使CES的觀眾走上了正軌。但是在消費類電子產品展覽會上,“牽引車”在做什麼?但是,這不是普通的機器。該聯合收割機具有機載機器人和AI,並且具有自我指導能力。

但是真正的熱門節目?自動駕駛對迪爾來說並不陌生。Ag巨頭從事自動駕駛技術業務已有二十年了。

1999年,迪爾收購了NavCom Technology,這是先進GPS技術的早期創新者。四年後,迪爾(Deere)推出了AutoTrac引導系統,該系統將GPS與實時運動學(RTK)校正一起使用,以精確地引導大型農業機械穿過田野。

自2003年推出AutoTrac以來,Deere添加了機械傳感器和視覺傳感器(攝像機)來識別農作物行,並確保噴霧器和收割機在行之間行進並且不會損壞農作物。傳感器融合用於組合來自GPS接收器,機械傳感器和視覺傳感器的信號以自動操縱轉向。

如今,該公司的大多數大型農業設備都具備“自動駕駛能力”。

Hergenreter說:“我們能夠驅動20噸重的機器穿越田野,精度不到亞英寸。” “正是GPS接收器使我們能夠達到亞英寸精度。我們在100多個國家/地區提供該產品。現在,在一年中的關鍵時期,當給定操作的天氣窗口非常狹窄時,我們的農民每天可以在其設備中耕種14至20個小時。以前,它們會因長時間的工作而感到疲勞,這將導致它們不得不在緊緊的窗戶內停止播種或噴灑農藥。AutoTrac使他們可以在一天中的早些時候開始,而到晚上則需要更長的時間。”

即使操作員仍在駕駛,自動化仍可在狹窄的農作物行中提高準確性。當人類感到疲倦時,可重複性和準確性會受到影響。

“有了額外的傳感器,我們允許農民將其操作速度提高多達50%,” Hergenreter說。“有些人現在可以每小時以10或12英里的速度行駛,而不是每小時8英里的行駛速度,這確實提高了他們全天的生產率。”

但是,駕駛室中仍然需要操作員。還有更多的任務需要自動化。首先是轉向。現在,隨著更多傳感器輸入,機器人技術和人工智能的應用,迪爾正在朝著確保植物健康的目標邁進。

啟用AI的雜草控制

精確的雜草控制得到了AI的推動。通過機器人技術和機器學習,農民可以查明肥料和除草劑的應用。

2017年,迪爾通過收購Blue River Technology擴大了其農業武器庫,Blue River Technology是生菜機器人的開發者,自動除草器和最新系統的先驅。它使用具有機器學習功能的計算機視覺和先進的機器人技術來區分農作物和雜草,僅噴灑雜草。

在機器駕駛室內部,操作員可以清楚地看到360度視野,可以輕鬆訪問多功能控件和可編程的快捷按鈕,還可以進行實時調整,以提高收割效率並易於使用。 禮貌:John Deere / RIA

在機器駕駛室內部,操作員可以清楚地看到360度視野,可以輕鬆訪問多功能控件和可編程的快捷按鈕,還可以進行實時調整,以提高收割效率並易於使用。John Deere / RIA 提供

“機器以每50毫秒一張圖像的速度處理圖像,” Hergenreter說。“它將實時圖像與超過300,000張圖像的庫進行比較,確保僅針對雜草。”

這大大減少了除草劑的使用量。據現場測試報告,過去僅使用10%的除草劑。可以顛倒這個概念,將肥料精確地僅施用於所需的植物,從而減少浪費,同時優化產量。

大數據有助於更好的決策和更好的收成

數據是農民最有價值的資產之一。精準農業依靠大數據。今天的農民可以使用基於Web的工具來幫助他們創建將多少肥料施用到田間某些區域的處方或地圖。然後可以將該處方發送到噴霧器,並使用GPS在田間行駛時使用該噴霧器,噴霧器將自動調整速率,以確保將正確量的肥料施用於特定區域。

所有這些數據交換都需要大量的計算能力。迪爾不僅不得不從傳統的農業過渡到具有先進的機器人技術和AI的精確農業,而且還改變了知識庫和資源,以支持物聯網(IoT)解決方案,移動應用程序和雲服務。

Hergenreter說計算在兩個層次上進行。一種是在Ag機器本身,噴霧器,收割機或其他機器上。

他說:“我們可以在機器上進行任何計算並關閉該循環,我們都能做到。” “但是我們還有基於雲的解決方案,約翰迪爾運營中心,它使我們的客戶可以通過我們的4G LTE網絡將其所有數據從其計算機發送回雲。基於雲的解決方案允許客戶備份其信息。它還使他們能夠查看自己農場中發生的事情,並了解在農場的特定區域中運作良好的產品以及不適用於哪些領域。它還可以實現協作。”

農民有很多值得信賴的顧問。它們可以幫助農民做出日復一日的決策,而云計算則可以在農民與其可信賴的顧問之間進行數據共享和協作。

在駕駛室內,操作員的駕駛艙同樣先進,操縱桿控制和触摸屏顯示可提供各種數據和實時調整,以適應作物狀況,穀物儲罐水平,機器診斷和性能目標等變量。有了先進的自動化機器,農場就變成有輪子的工廠。

“農民的生意實際上是一個領域網絡。這些領域中的每一個都有數百萬種植物。我們的目標是確保使這些工廠中的每一個發揮最大的潛力。” Hergenreter說。“目前,許多農場都在現場進行管理。通過我們正在談論的技術-視覺傳感和軟件處方-我們可以開始製定計劃,使我們的客戶更接近工廠級管理。”

在整個北美,農民正在擁抱技術並信任數據。

直觀的觸摸屏顯示使操作員觸手可及的大量實時數據和分析工具,使他們可以在田間移動時監視,調整機器並從機器中學習。 禮貌:John Deere / RIA

直觀的觸摸屏顯示使操作員觸手可及的大量實時數據和分析工具,使他們可以在田間移動時監視,調整機器並從機器中學習。John Deere / RIA 提供

為了充分發揮潛力,農民必須在種植時管理他們的每棵植物。通過技術,我們允許農民向他們的設備交更多的稅,更可重複的行動,” Hergenreter說。“我們的目標是,儘管天氣,氣候,土壤以及農民日復一日地奔波的所有其他變量都受到各種變量的影響,但我們的目標是讓他們產生更一致的結果。更好的決策可以使他們的時間,設備和土地生產率更高。我們正在努力優化產量。”

精確農業是在控製成本,促進和維持可持續性的同時優化產量。這包括保護環境。保護土地,水和空氣,並最大程度地減少浪費。使用更少的農藥,肥料和其他化學物質,減少燃料消耗,減少碳排放,並節省更多的自然資源和能源。地球未來的世代居民將依賴它。

聯合國預測,到2050年,世界人口將從目前的7.6%增長到98億。全球收成倡議(GHI)預計,世界糧食生產者將需要增加70%的產量來適應這一人口增長。

GHI估計,從2005年到2019年,估計將減少5800萬人從事農業,減少了11%的勞動力。對於試圖尋找熟練勞動力以提高產量的農民來說,這是一個巨大的挑戰。農業行業將需要通過採用更有效和可持續的生產方法來學習如何用更少的錢做更多的事。機器人技術和AI可以為更美好的未來開闢道路。

工業機器人自主收穫

Root AI於2018年推出,它使用傳統的專有機器人硬件以及復雜的軟件來擴展工業機器人增值的領域。農業機器人技術通常涉及專門針對特定任務或特定類型的農作物的定制設備。Root的解決方案使模塊化協作機器人可以在場中工作,並藉助人工智能使其變得更加智能。

處女座(Virgo)是一種機器人式收割系統,是移動平台上的標準工業級協作機器人,結合了視覺瞄準器的計算機視覺功能,用於抓取各種新鮮農產品的定製手臂末端工具(EOAT)以及車載智能,可實現單位在野外做靈巧的工作。

聯合創始人兼首席執行官Josh Lessing表示,Root專注於AI技術,即係統的大腦。算法的最新進展,尤其是用於在復雜環境中查找單個對象的計算機視覺軟件,已經改變了遊戲規則。

先進的視覺感應,人工智能和定制的臂端工具使機器人能夠直接從葡萄藤上收穫成熟的農產品。 禮貌:根AI / RIA

先進的視覺感應,人工智能和定制的臂端工具使機器人能夠直接從葡萄藤上收穫成熟的農產品。根AI / RIA提供

“人工智能對我們來說是一大難題。談到農業,那是一個混亂的環境,”萊辛說。“所有這些計算工具開始興起,它們可以以前所未有的方式在該環境中查找事物。同時,芯片製造商開始創建“模塊系統”(或SoM,也稱為模塊計算機或CoM,它們是在單個電路板上構建的完整計算機),可以為機器人提供大量計算能力,而無需需要互聯網連接。而且您可以用一種消耗很少功率的方式來做到這一點。”

電池管理和車載計算能力對於移動平台非常重要,例如Root的Virgo,它可能會在現場工作。SoM越來越便宜,同時以節能的方式提供更高水平的計算。

“那很強大。這使我們能夠將AI引入領域。” “計算機視覺算法無法觸及物理世界,只能看著它。機器人是橋樑,在Root,我們正在構建機器學習算法,使機器人能夠在復雜的現實環境中進行物理工作。”

機器學習用於掌握計劃

為了使機器人能夠抓握並與之交互,機器人不僅需要能夠識別環境中的事物,還需要了解環境中的這些物體之間如何物理關聯,它們如何彼此附著。就像葡萄樹上的水果或蔬菜一樣。然後,系統需要了解這種關係如何告知機器人如何抓取物體並將其從環境中移除。把握計劃是必不可少的要素。

Root與一組種植者緊密合作,這些種植者已授予初創公司使用其設施進行產品測試的權限。種植者可以提供有關實驗以及機器人收穫系統提供更大價值所需的功能類型的反饋。Root還使用AI和機器學習向機器人教授新技巧。每天,機器人都在收集數據。該數據用於確定更智能的選擇策略,Root用來更新該策略。

設計為在緊湊空間(例如室內溫室)中工作的協作機器人安裝在移動平台上,並配備了計算機視覺和機器學習功能,可以隨著協作機器人自動沿著一排植物移動來挑選成熟的農產品。 禮貌:根AI / RIA

設計為在緊湊空間(例如室內溫室)中工作的協作機器人安裝在移動平台上,並配備了計算機視覺和機器學習功能,可以隨著協作機器人自動沿著一排植物移動來挑選成熟的農產品。根AI / RIA 提供

“我們一直在更新軟件。我們一直在使其變得更智能。明年,當這些機器人每天在農場工作時,當機器人充電時,就會進行更新。” “那是在機器人上通知更好的行為並提高性能的數據被推送到雲中,以及將軟件更新下載到機器人時。通常,當您購買資本設備時,最好的一天是第一天。如果您能夠基於雲中的數據進行軟件更新,然後將這些更新推回車隊,則可以使單個設備日復一日地變得越來越好,因此最好的日子就是尚未到來。”

服務特種作物

處女座正在美國各地的室內農場進行產品測試。目前,該機器人正在大型商業溫室中採摘成熟的西紅柿。但Root的目光集中在其他特色農作物上,例如草莓,覆盆子,黃瓜,辣椒,茄子,瓜,葡萄和鱷梨。據萊辛說,這些特種作物需要大量的熟練,靈巧的勞動力。實現收割自動化是一個巨大的挑戰。

“我們從番茄開始,但最終,我們正在開發的技術堆棧廣泛適用於各種農作物。今天是西紅柿,明天是辣椒,第二天是黃瓜。”

他說,從一種作物跳到另一種作物將是“簡單的末端執行器交換”,使處女座擁有不同的“手”,使機器人能夠抓握並收穫各種水果和蔬菜。

“通過滿足特種作物行業最大的未滿足需求之一,我們引起了人們的關注。實際上,番茄收入的30%至40%直接用於還清勞動力。成為收割者的工作在身體上要求很高。這是一項艱鉅的工作,這是一個季節性的工作。為滿足需求而尋找勞動力的能力正在日益掙扎。”

這些特種作物的有效負載範圍完全在普通工業機器人的能力範圍內。其中包括協作式SCARA機器人,這是處女座系統背後的機械臂。就機動性而言,處女座通常在溫室環境中工作,該環境在整個設施中都具有火車軌道系統。最終,處女座將在一排農作物中自動駕駛,並將被逐行手動移動。萊辛說,這有助於創建協作工作流程。

更快更新鮮的上市

處女座旨在幫助促進農業的最新破壞性趨勢之一–室內農業。包括城市農業和垂直農業在內的各種概念正在普及。

如果種植者有一天可以採摘它,第二天將其放在雜貨店的貨架上,那就是營養價值和風味的最高峰。這就是消費趨勢的發展方向。人們需要飲食中的新鮮農產品。提供始終如一的高質量,營養價值和口感的新鮮農產品,意味著種植者需要開始在靠近食品消費的地方開始生產。目前,水果和蔬菜的物流供應線相當長,會吞噬產品的保質期,從而降低最終客戶的體驗。

萊辛說:“與溫室種植者合作是難得的機會,成為農業中極具破壞性和積極變化的一部分。” 這些設施非常高效。與典型的室外農場相比,它們可以節省多達90%的水。他們能夠最大限度地減少農藥,殺真菌劑和除草劑的使用,並且由於它們是受控的室內環境,因此實際上他們使用有益的昆蟲來攻擊有害的昆蟲。”

據萊辛說,測試處女座的室內種植者之一的西紅柿每英畝產量是室外農場的25倍。當您考慮耕地較少的世界時,這一點意義重大。科學家說,在過去的40年中,地球已經失去了三分之一的耕地,如果農業實踐沒有發生重大變化,土壤耗竭率將繼續上升。

“消費者正在要求零售商提供通過更可持續的生產方法交付給他們的食物。如果您可以在24小時內將主要農產品運送到主要城市,那就太新鮮了!如果我們能夠在這些環境中工作並創造價值,那麼我們將成為農業未來的一部分。

萊辛說:“食品工業面臨許多挑戰,必須克服這些挑戰。” “長大後,我父親的主要愛好是在我們後院採摘西紅柿。他是一名醫生,並且一直非常致力於為他的社區服務。這是他教給我的一課。在我的職業生涯中,我有機會從商業角度學習了很多有關食品行業的知識。這種經歷為我的生活提供了新的機會,以追求這種激情,幫助食品供應鏈中的人們兌現豐富,可靠的食品的承諾。”

Root的機器人系統擁有多項專利,可幫助他們實現這一使命。

加強食品供應鏈

靈活的自動化技術在世界各地的食品生產商中具有很高的賭注,可幫助食品工業應對食品供應鏈所面臨的挑戰。新鮮,快速和負擔得起的低效率空間很小。機器人可以幫助種植者滿足不斷增長的需求。

Soft Robotics Inc.首席執行官Carl Vause表示,勞動力短缺和流程效率低下已超出了領域。我們不僅失去了垂死在藤上的食物。如果無法及時進入市場,我們還將在供應鏈中損失農產品和其他易腐食品。

軟致動的抓取器可以輕柔地處理整個食品供應鏈中各種大小和形狀的新鮮農產品。 禮貌:Soft Robotics,Inc./RIA

軟致動的抓取器可以輕柔地處理整個食品供應鏈中各種大小和形狀的新鮮農產品。Soft Robotics,Inc./RIA 提供

位於馬薩諸塞州貝德福德的軟機器人技術服務於三個關鍵行業:一般供應鍊和物流,先進製造以及食品和飲料。無論在電子商務,商店補給和交付,按尺寸和形狀分類產品,進餐套件以及高混合/大批量生產(例如化妝品和消費品)等具有高多樣性的應用中,該夾具都非常出色。

在食品行業中找到獨特的利基市場,該機器人抓取器可以處理農產品,蛋白質和烘焙產品,水果和蔬菜,肉和魚以及生麵團和烘焙食品的所有區域,這些區域的尺寸,形狀,重量和變形性差異很大–由柔軟,柔軟的材料製成的自適應抓手非常方便。

“在談論農產品時,我們會進行從收穫到最後一英里雜貨交付的所有工作,” Vause說。

在野外,Soft Robotics抓手正在收穫綠葉蔬菜。傳統上,生菜的收穫是一項艱鉅的工作。工人們被彎刀彎成一排排生菜,將每個頭切成莖。勞動力短缺使尋找願意做這項艱鉅工作的工人更加困難。

自動化是急需的,可以使工人免於人體工程學上的挑戰性任務,並使他們能夠轉移到自動化農場中的高價值工作上。結合機器視覺來定位生菜頭和自動刀片以將生菜頭與莖部分開,Soft Robotics抓手可幫助美國的種植者收穫不同種類的生菜和其他綠葉蔬菜。

Vause說:“我們能夠以良好的速度抓住所有不同大小的生菜頭,而不會造成損壞。” “這是一個巨大的優勢。”

改善食品清潔度和安全性

清潔度對食品生產者來說是一個持續的挑戰。軟機器人技術已經超越並確保了其抓手達到更高的食品安全水平。夾持器使用按照嚴格標準製造的外科級聚合物材料的專有混合物,並符合美國食品藥品管理局(FDA 21 CFR),歐洲食品接觸材料法規(EC 1935)和日本厚生勞動省的要求和福利。

Soft Robotics遵守  良好生產規範(GMP),這是一個監管體系,可確保按照為食品和飲料,化妝品,藥品,膳食補充劑和醫療產品的製造商,加工商和包裝商推薦的質量標準和準則來生產和控制產品設備。

Vause說:“我們使用由供應商和內部流程製造的醫用級材料來滿足GMP要求,這對可追溯性非常重要,並且要知道清潔已遍及每一步。” “它為您提供了額外的清潔性和食品安全性。”

對安全,可靠的食品供應的信心是人類的基本需求。但是,人口增長,勞動力短缺和土地退化威脅了可持續性。農業行業將需要事半功倍。隨著農場學會像精益工廠一樣運作,機器人技術和人工智能將迎接挑戰。高科技,清潔和豐富的數據,以實現更可持續的未來。

圖文參考: Control Engineering


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