n. 11/2025 5 CLOSE-UP von Lavinia Eleonora Galli - DISAA Universität Mailand Im Laufe der letzten Jahrzehnte wurde die Fruchtobsternte radikal verändert: Von der mechanisierten Ernte zur Förderung der manuallen Ernte geht man nun immer mehr zu den robotisierten Systemen über, die imstande sind, teilweise (oder sogar ganz) die menschliche Komponente zu ersetzen. In vielen Fällen kommen bei der herkömmlichen mechanischen Ernte Ausrüstungen zum Einsatz, welche die Stämme oder die Hauptäste schütteln, um die Trennung der Früchte mit wiederholten und wenig selektiven Schwingungen zu erlangen. Dieser Ansatz hat zweifellos die Geschwindigkeit erhöht und die Erntekosten gesenkt, jedoch bestehen immer noch einige Probleme, wie etwa das Risiko der Beschädigung der Frucht sowie die unvermeidliche nicht gestaffelte Ernte, die mit wertvollen oder empfindlichen Fruchtsorten schwer vereinbar ist, insbesondere, wenn die Früchte frisch verzehrt werden müssen. Im Gegenteil gehen die Roboter nicht mit dem Schütteln oder mit wenig kontrollierten Bewegungen vor, sondern verwenden Videokameras, Sensoren und KI-Algorithmen zur Ermittlung der einzelnen Früchte, zur Bewertung des jeweiligen Reifegrads, wobei die Früchte mit höchster Behutsamkeit gepflückt werden. Die EntnahRobotic technologies for orchard harvesting Die Systeme der robotisierten Ernte können eine durchgehende Tätigkeit gewährleisten und die Abhängigkeit von der Arbeitskraft reduzieren, die nicht immer verfügbar ist. Gleichzeitig verbessern diese Technologien die Sicherheit der Arbeiter oder zumindest begrenzen sie die Risiken Robotic harvesting systems can ensure continuous operation and reduce dependence on labor, which is not always available. At the same time, these technologies enhance operator safety by avoiding or limiting exposure to risks by Lavinia Eleonora Galli - DISAA University of Milan In recent decades, harvesting in orchards has undergone a radical transformation: the shift from mechanized harvesting, designed to facilitate manual labor, to robotic systems capable of partially (and in some cases fully) replacing the human operator. In many cases, traditional mechanical harvesting relies on equipment that shakes trunks or main branches to detach fruit, using repetitive and nonselective oscillations. This approach has undoubtedly improved speed and reduced harvesting costs, but it still presents some critical issues, such as the risk of damaging the fruit and the inevitability of non-scaled harvesting, which poorly suits delicate or high-value species, especially those intended for fresh consumption. In contrast, harvesting robots do not operate through shaking or uncontrolled movements; they utilize cameras, sensors, and artificial intelligence algorithms to locate indi-
RkJQdWJsaXNoZXIy NTY4ODI=