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第五代智能采茶機器人的進步證明了智能采茶是可行的
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清明節前夕是采茶旺季。在浙江省杭州市西湖區的一個茶園里，一個“采茶小工”移動機械臂不斷將采摘的茶葉送入儲物盒。這個“采茶小工”的R&D團隊是浙江理工大學的農業機器人和設備創新團隊。
茶葉采摘基本上是手工完成的，尤其是名茶和明代以前的茶。采摘期短且密集，如高檔龍井茶，一斤茶大約需要4萬芽。然而，隨著采茶人員年齡的增長，勞動力短缺和勞動力昂貴的問題越來越突出。
在浙江省山區26縣，茶園面積大，茶產業的發展關系到當地農民收入的增加，也能有效幫助浙江省高質量發展建設共同富裕示范區。為幫助茶農增加產量和收入，國家茶葉產業技術體系科學家、浙江理工大學教授武傳宇帶領團隊開發了智能采茶機器人，今年已發展到第五代。
為了識別茂密的茶枝中的嫩芽，采茶人員依靠眼力和豐富的經驗。然而，在人工智能的幫助下，這臺機器可以通過學習大量的圖像數據來自動識別茶樹的嫩芽。
在浙江省麗水市的一個示范茶園里，中國青年報中國青年網記者看到了團隊的陳建能教授。隨著機械臂的移動，茶芽被摘下來。陳建能介紹，智能采茶機器人的一個難點是“識別難度”。與水果和蔬菜不同，茶樹的芽葉形狀規則和顏色差異很大，容易識別。茶樹新長的芽葉和老葉差別很小，形狀不規則，給識別增加了很多困難。
從2019年開始，該團隊在技術上不斷開發和測試人工智能深度學習、深度攝像頭定位、機器人機械臂等。
智能采茶機器人如何識別芽葉和老葉？采茶機器人中有一個識別模型叫做深度卷積神經網絡。通過學習大量的茶葉芽葉圖像數據，可以自動識別茶葉芽葉。
團隊成員和識別組副教授桂江生表示，“在早期階段，我們向采茶機器人系統輸入了大量的茶樹芽葉照片。通過處理和分析，采茶機器人會記住芽葉的形狀和紋理，并總結出照片中芽葉的特點。輸入的照片越多，機器人的知識庫就越豐富，學習也越扎實，芽葉識別的準確性就越高。”
除了聰明好學的頭腦，智能采茶機器人還有一雙強大的“眼睛”。用雙目攝像頭掃描茶葉，可以實現3D定位，就像人的兩只眼睛一樣，從而準確找到芽葉的位置。
茶葉芽葉識別定位后，下一步就是如何快速無損地采摘。這時，機器人的另一個法寶——機械臂需要使用。工業機器人處于人工穩定的環境中，而農業機器人面臨著非結構化、千變萬化的環境，這對機械臂提出了很高的要求。風速、光照、坡度等因素都會影響機械臂的采摘。
據了解，機械臂采茶分為兩個步驟，一個接一個。機械臂末端有一把小剪刀。根據定位信息，找出芽葉的葉柄。一刀下去，芽葉從枝頭分開，附著在機械臂末端的負壓吸管會將剪下的芽葉吸入機械手的臨時存儲盒中。
一般來說，早春茶一芽一葉兩厘米左右，葉柄只有幾毫米，所以對機械臂的操作精度要求很高。如果切歪了，會破壞茶樹的枝條，或者切掉不完整的芽葉。一位團隊成員感嘆研發不容易。“我們就像在農田里繡花一樣，讓采茶機器人完成毫米級的任務。”
與前幾代相比，第五代智能采茶機器人增加了一個機械臂，大大提高了智能機器人的采摘效率。目前采摘一個芽葉的時間在1.5秒左右，一個小時可以采摘2000多個芽葉，一天可以采摘4公斤左右。目前還沒有趕上人工速度。陳建能表示，未來一臺機器可以通過改進實現3-5個人的工作效率。
過去，茶葉采集機器人可以通過軌道適應丘陵和山脈。今年西湖龍井產區實驗的第五代智能茶葉采集機器人已經采用履帶式的方式，可以前后移動，適應緩坡地面。
據團隊成員介紹，目前第五代智能采茶機器人識別準確率達到86%，采茶成功率達到60%以上。與前幾代機器人相比，采茶精度有了很大的提高。
陳建能說:“第五代智能采茶機器人的進步證明了智能采茶是可行的，未來還有很長的路要走，才能把可行性變成可用性和易用性。”目前，該機器人仍處于實驗室階段，團隊將繼續開發，以提高采摘效率和質量。
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