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田間作物表型監測機器人-AI葉齡診斷機械臂-農業多軸機械人系統
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最后更新: 2025-07-10 17:11
 
詳細信息

產品概述


傳統上,農業監測主要是依賴攝像頭和無人機,但這兩種方式在作物葉片堆疊密集、郁閉度高情況下難以近距離觀測作物生長的形態,為全面監測作物表型數據并建立精確的數果模型。


該機器人具備360度旋轉RYZ三軸自由移動能力,能夠將傳感器深入作物內部,實現全方位數據采集。同時,多軸機械人還可搭載圖像和光譜傳感器,實現葉片、冠層和穗等數據的原位監測,精準追蹤作物的物候期變化,通過應用AI算法,機器人能夠自動識別并獲取作物的關鍵生長參數,如葉齡、株高、果實飽滿度等,為作物生長狀態的精準評估提供數據支持。


多軸機械人支持用戶自定義預置點和巡航路徑,通過簡潔的編程界面添加任務,自動執行巡檢、監控等周期性作業。其升降裝置可配備攝像頭,實現對作物的立體化數據收集、診斷與研究,為農業科研和精準農業提供強有力的技術支持。


產品亮點


1.機械臂三軸空間靈活移動,通過高精度攝像頭和傳感器精準定位葉片,采集高清圖像,為后續AI分析提供數據支持。


2.內置AI系統利用圖像識別算法,分析葉片圖像(形狀、大小、顏色及紋理),判斷葉齡,為農業生產提供科學依據。


3.機械臂采集的數據實時上傳至中央控制系統,或與智慧農業云平臺對接,形成動態的數據反饋系統。


4.機械臂可根據作物調整算法和參數,適應不同葉片大小、顏色和形態的農作物,聯動其他傳感器,全面監控作物生長。


適用場景


1.大田種植:在大面積的農田中,可用于監測各種農作物如小麥、玉米、水稻等的葉齡。通過準確判斷葉齡,了解作物的生長階段,從而精準制定施肥、灌溉、病蟲害防治等農事計劃。例如,在水稻種植中,依據葉齡診斷結果來確定何時進行曬田、追肥以及預防稻瘟病等關鍵措施,有助于提高水稻產量和品質。


2.溫室大棚:對于溫室大棚內的蔬菜、花卉等作物,葉齡診斷機械臂能夠在相對封閉的環境中,精確監測作物葉齡。結合大棚內的溫濕度、光照等環境控制設備,根據葉齡變化及時調整環境參數和栽培管理措施,為作物生長創造最佳條件,實現反季節生產和高效種植。比如,在冬季溫室種植草莓時,根據葉齡精準調控溫度、濕度和施肥量,可促進草莓的花芽分化和果實發育,提高草莓的產量和口感。


3.科研試驗:在農業科研機構和高校的試驗田中,葉齡診斷機械臂可用于各種作物的生長發育研究、新品種選育等試驗。能夠準確獲取不同品種、不同處理條件下作物的葉齡數據,為科研人員提供客觀、精確的研究依據,加快科研進程。例如,在玉米新品種選育過程中,通過葉齡診斷機械臂對不同株系的葉齡進行長期監測,分析其生長規律,有助于篩選出生長優勢明顯、適應特定環境條件的優良品種。


產品圖片



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