n. 11/2025 5 CLOSE-UP di Lavinia Eleonora Galli - DISAA Università di Milano Negli ultimi decenni la raccolta nei frutteti ha subito una trasformazione radicale: dalla raccolta meccanizzata, concepita per agevolare il lavoro manuale, si sta passando progressivamente a sistemi robotizzati in grado di sostituire in parte (e in qualche caso in toto) l’operatore umano. In molti casi, la raccolta meccanica tradizionale si avvale di attrezzature che scuotono i tronchi o le branche principali per provocare il distacco frutti, con oscillazioni ripetitive e poco selettive. Si è trattato di un approccio che ha indubbiamente migliorato la velocità e diminuito i costi di raccolta, ma che tuttora presenta alcune criticità, come ad esempio il rischio di danneggiamento dei frutti e l’inevitabilità di una raccolta non scalare, che mal si adatta a specie pregiate o delicate, specialmente se destinate al consumo fresco. Al contrario, i robot da raccolta non agiscono per scuotimento o movimenti poco controllati, ma utilizzano videocamere, sensori e algoritmi di intelligenza artificiale per individuare i singoli frutti, valutarne il grado di maturazione e, nel caso, coglierli con la massima delicatezza. Prelievo e deposizione diRobotic technologies for orchard harvesting I sistemi di raccolta robotizzata possono garantire un’operatività continua e ridurre la dipendenza dalla manodopera, non sempre disponibile. Al contempo, queste tecnologie migliorano la sicurezza degli operatori, evitando o comunque limitando l’esposizione ai rischi 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-
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