NAHAUFNAHME 6 NAHAUFNAHME Die robotisierte Ernte der Früchte nutzt eine Kombination von Sensoren, durch welche der Robot die Früchte auf sehr ausgewählte Weise ermittelt, überprüft und entnimmt, wobei dadurch die Risiken und Abfälle auf ein Minimum reduziert werden. Das zentrale System besteht aus Sichtsensoren: 2D-Videokameras RGB ermöglichen die Identifizierung der reifen Früchte je nach Farbe und Form, während die 3D- oder Tiefen-Videokameras die genaue Position der Frucht im Raum berechnen und den Abstand und die Orientierung im Vergleich zum Roboterarm messen. In einigen fortschrittlichen Anwendungen werden multispektrale oder hyperspektrale Sensoren verwendet, die imstande sind, zusätzliche Eigenschaften zu bewerten, wie etwa den Reifegrad, den Zuckergehalt oder nicht sichtbare Defekte. Die Greif- und Kraftsensoren sind ebenfalls von Bedeutung: Zangen oder Saugnäpfe mit Drucksensoren regeln die Pflückkraft, um die Früchte mit einer zerbrechlichen Struktur zu trennen, wie Erdbeeren oder exotische Früchte, ohne sie zu beschädigen, während die Kontakt- oder „Micro-force“-Sensoren (für die behutsame Kraftanpassung) überprüfen, ob die Frucht richtig angefasst wurde. Positionssensoren, Encoder und Gyroskope in den Roboterarmen gewährleisten eine präzise Bewegung des Arms entlang berechneter Bahnen, vermeiden Kollisionen mit Ästen oder Blättern und werden durch Näherungssensoren zur Hinderniserkennung unterstützt. Zusätzlich ermöglichen Umweltsensoren wie LIDAR oder ToF (Time-of-Flight, d. h. Sensoren, die die Laufzeit eines ausgesandten Lichtimpulses nach dessen Reflexion am Ziel messen), die Erstellung einer dreidimensionalen Karte der Obstplantage, was besonders bei dichten Kulturen oder unregelmäßig gewachsenen Pflanzen nützlich ist, während optische Sensoren Schwankungen der Umgebungsbeleuchtung ausgleichen, die die korrekte Fruchterkennung beeinträchtigen könnten. Die Sensoren für die robotisierte Ernte Robotic fruit harvesting relies on a combination of sensors that enable the robot to detect, examine, and collect fruits extremely selectively, minimizing damage and waste. The central system consists of vision sensors: 2D RGB cameras allow for the identification of ripe fruits based on color and shape, while other cameras, either 3D or "depth," measure the exact position of the fruit in space, assessing distance and orientation relative to the robotic arm. In some advanced applications, multispectral or hyperspectral sensors are used to evaluate additional characteristics, such as ripeness, sugar content, or defects not visible to the naked eye. Tactile and force sensors are equally important: suction cups or grips equipped with pressure sensors regulate the grip strength to gently detach fragile fruits from their structures, like strawberries or exotic fruits, without damaging them, while contact sensors or "micro-force" sensors (for measuring small forces) ensure that the fruit is correctly grasped. Position sensors, encoders, and gyroscopes in robotic arms ensure precise movement along calculated trajectories, avoiding collisions with branches or leaves, while proximity sensors provide obstacle detection support. Additionally, environmental sensors such as LIDAR or ToF (Timeof-Flight, which measure the time it takes for a light pulse to travel to a target and back after being reflected) allow for the creation of a three-dimensional map of the orchard. This is particularly useful in dense cultivations or with irregularly shaped plants. Meanwhile, optical sensors compensate for variations in ambient lighting that could interfere with accurate fruit recognition. Sensors for robotic harvesting me und die Verlegung werden zu Vorgängen, die mit einer hohen Präzision erfolgen und die Schäden der Frucht auf ein Minimum reduzieren. Obwohl sie potentiell langsamer als die mechanische Ernte sind, können die Roboter Tag und Nacht arbeiten, wobei die Zeiten optimiert und die Abhängigkeit von der Arbeitskraft reduziert wird, die nicht immer verfügbar ist. Zu den Hauptherausforderungen, die anzugehen sind, gibt es die hohen Kosten, sowohl für den Kauf der Maschinen, als auch für die Anpassung der Obstpflanzen (Abstände zwischen den Reihen, Beschneidungstechniken, Haltungsformen) sowie die erforderliche technische Komplexität, um einen korrekten Betrieb der Systeme der künstlichen Sicht unter stark unterschiedlichen Lichtverhältnissen und Reifegrad der Früchte zu gewährleisten. Die Vorteile der robotisierten Ernte. Zusätzlich zur ununterbrochenen Arbeit rund um die Uhr reduziert die robotisierte Ernte die Belastung der Variabel hinsichtlich der menschlichen Arbeit. Die Selektivität der Roboter ermöglicht die Ernte von einzelnen reifen Früchte, wobei die Abfälle reduziert und die Qualität beibehalten wird, ein entscheidender Aspekt für Kulturen für den Frischobstmarkt, wie etwa Äpfel, Birnen, Pfirsiche oder Zitrusfrüchte. Für die Trennung der Obstbaumfrüchte können sich die Roboter wenden, was die Ernte von Äpfeln und anderen leicht pflückbaren Früchten erleichtert, oder sie können den Schnitt mechanisch durchführen, der für die Zitrusfrüchte vorteilhafter ist, die einen widerstandsfähigeren Stiel haben. Um diese Vorteile voll auszunutzen, muss jedoch der Obstgarten auf geeignete Weise für die Automation optimiert werden: regelmäßige Reihen, zweckmäßig angeordnete Baumkronen und angemessenen Zuchtformen mit Roboterarmen, die die Sicht und den Zugang zu den Früchten verbessern. Es ist zudem erforderlich, die vidual fruits, assess their ripeness, and, if necessary, gently pick them. Picking and depositing become operations executed with high precision, minimizing damage to the product. Although potentially slower than mechanical harvesting, robots can operate day and night, optimizing time and reducing reliance on labor, which is not always available. The main challenges to overcome include high costs, both for purchasing equipment and adapting the orchard (inter-row distances, pruning techniques, and training forms), as well as the technical complexity required to ensure the proper functioning of vision systems under highly variable light conditions and fruit ripeness levels. The advantages of robotic harvesting. In addition to ideal non-stop operation, which is twenty-four hours a day, robotic harvesting reduces the impact of human labor variables. The selectivity of robots enables the collection of ripe fruits individually, reducing waste and preserving quality —a crucial aspect for crops intended for the fresh market, such as apples, pears, peaches, or citrus fruits. For detaching fruit from trees, robots can perform twisting actions, suitable for apples and other easily removable fruits, or employ mechanical cutting, which is more effective for citrus fruits with a resilient stem. However, to fully exploit these benefits, the orchard must be designed (or adapted) for automation: regular rows, appropriately managed canopies, and training forms compatible with robotic arms enhance visibility and accessibility of the fruits. Moreover, it is essential to consider the economic investment and plan logistics to ensure a continuous and orderly harvesting flow.
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