PRIMO PIANO 6 PRIMO PIANO La raccolta robotizzata dei frutti si avvale di una combinazione di sensori che consentono al robot di individuare, esaminare e prelevare i frutti in modo estremamente selettivo, minimizzando danni e scarti. Il sistema centrale è costituito dai sensori di visione: videocamere 2D RGB permettono di identificare i frutti maturi in base a colore e forma, mentre altre videocamere, ma 3D o “di profondità”, calcolano la posizione esatta del frutto nello spazio, misurando distanza e orientamento rispetto al braccio robotico. In alcune applicazioni avanzate vengono impiegati sensori multispettrali o iperspettrali, in grado di valutare ulteriori caratteristiche, come ad esempio grado di maturazione, zuccheri o difetti non visibili a occhio nudo. I sensori tattili e di forza sono altrettanto importanti: pinze o ventose dotate di sensori di pressione regolano la forza di presa per staccare delicatamente frutti dalla struttura fragile, come fragole o frutti esotici, senza danneggiarli, mentre sensori di contatto o di tipo “micro-force” (ossia per misurare forze di piccola entità) verificano che il frutto sia correttamente afferrato. Sensori di posizione, encoder e giroscopi nei bracci robotici garantiscono un movimento preciso del braccio lungo traiettorie calcolate, evitando collisioni con rami o foglie, supportati da sensori di prossimità per la rilevazione degli ostacoli. In aggiunta, sensori ambientali come LIDAR o ToF (Time-of-Flight, ovvero che misurano il tempo di percorrenza di un impulso di luce inviato, dopo che è stato riflesso dal bersaglio) permettono di creare una mappa tridimensionale del frutteto, utile in coltivazioni dense o con piante irregolari, mentre sensori ottici compensano le variazioni di illuminazione ambientale che potrebbero interferire con il corretto riconoscimento dei frutti. I sensori per la raccolta robotizzata 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 ventano operazioni effettuate con elevata precisione, che minimizzano i danni al prodotto. Pur essendo potenzialmente più lenti della raccolta meccanica, i robot possono operare di giorno e di notte, ottimizzando i tempi e riducendo la dipendenza dalla manodopera, non sempre disponibile. Tra le principali sfide da vincere ci sono i costi elevati, sia per l’acquisto dei macchinari che per l’adattamento del frutteto (distanze interfilare, tecniche di potatura, forme di allevamento), e la complessità tecnica necessaria a garantire il corretto funzionamento dei sistemi di visione artificiale in condizioni fortemente variabili di luce e di grado di maturazione dei frutti. I vantaggi della raccolta robotizzata. Oltre ad un’operatività idealmente no-stop, ovvero ventiquattro ore al giorno, la raccolta robotizzata riduce il peso della variabile relativa al lavoro umano. La selettività dei robot permette di raccogliere frutti maturi singolarmente, riducendo scarti e preservando la qualità, aspetto cruciale per colture destinate al mercato fresco come mele, pere, pesche o agrumi. Per il distacco dei frutti dall’albero, i robot possono eseguire delle torsioni, operazione adatta alle mele e ad altri frutti per agevolare la rimozione, oppure possono ricorrere al taglio meccanico, più efficace per gli agrumi, che hanno un picciolo resistente. Per sfruttare appieno questi benefici, il frutteto deve però essere adeguatamente progettato (o adattato) per l’automazione: filari regolari, chiome opportunamente gestite e forme di allevamento compatibili con i bracci robotici migliorano visibilità e accessibilità dei frutti. È inoltre necessario considerare l’investimento economico e pianificare la logistica per garantire un flusso di raccolta continuo e ordinato. 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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