產(chǎn)品概述

傳統(tǒng)上，農(nóng)業(yè)監(jiān)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(tài)，為全面監(jiān)測作物表型數(shù)據(jù)并建立精確的數(shù)果模型。

該機器人具備360度旋轉RYZ三軸自由移動能力，能夠?qū)鞲衅魃钊胱魑飪?nèi)部，實現(xiàn)全方位數(shù)據(jù)采集。同時，多軸機械人還可搭載圖像和光譜傳感器，實現(xiàn)葉片、冠層和穗等數(shù)據(jù)的原位監(jiān)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(shù)，如葉齡、株高、果實飽滿度等，為作物生長狀態(tài)的精準評估提供數(shù)據(jù)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(zhí)行巡檢、監(jiān)控等周期性作業(yè)。其升降裝置可配備攝像頭，實現(xiàn)對作物的立體化數(shù)據(jù)收集、診斷與研究，為農(nóng)業(yè)科研和精準農(nóng)業(yè)提供強有力的技術支持。

產(chǎn)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(xù)AI分析提供數(shù)據(jù)支持。

2.內(nèi)置AI系統(tǒng)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(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學依據(jù)。

3.機械臂采集的數(shù)據(jù)實時上傳至中央控制系統(tǒng)，或與智慧農(nóng)業(yè)云平臺對接，形成動態(tài)的數(shù)據(jù)反饋系統(tǒng)。

4.機械臂可根據(jù)作物調(diào)整算法和參數(shù)，適應不同葉片大小、顏色和形態(tài)的農(nóng)作物，聯(lián)動其他傳感器，全面監(jiān)控作物生長。

適用場景

1.大田種植：在大面積的農(nóng)田中，可用于監(jiān)測各種農(nóng)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(nóng)事計劃。例如，在水稻種植中，依據(jù)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(chǎn)量和品質(zhì)。

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

3.科研試驗：在農(nóng)業(yè)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(fā)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(shù)據(jù)，為科研人員提供客觀、精確的研究依據(jù)，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(jiān)測，分析其生長規(guī)律，有助于篩選出生長優(yōu)勢明顯、適應特定環(huán)境條件的優(yōu)良品種。

產(chǎn)品圖片