由剑桥大学的一个团队开发的“ Vegebot”最初在实验室环境中接受了识别和收获卷心莴苣的培训。目前，它已与当地果蔬合作社G's Growers合作在各种田间条件下成功进行了测试。

尽管该原型无法像人类工人那样快速或高效地工作，但它展示了如何扩大机器人技术在农业中的应用，甚至适用于像卷心莴苣这样的作物，这些作物在机械收获方面尤其具有挑战性中国机械网okmao.com。结果发表在《现场机器人杂志》上。

数十年来，诸如马铃薯和小麦之类的农作物已经进行了大规模机械收割，但是迄今为止，许多其他农作物仍无法实现自动化。

卷心莴苣就是其中一种。尽管冰山是英国最常见的生菜类型，但冰山很容易受到破坏，并且生长在相对平坦的地面上，这给机器人收割机带来了挑战。

剑桥工程系的合著者西蒙·比雷尔（Simon Birrell）说：“每个领域都不同，每个生菜都不同。” “但是，如果我们可以使自动收割机与卷心莴苣一起工作，我们也可以使其与许多其他农作物一起工作。”

“目前，收获是莴苣生命周期中唯一需要手工完成的部分，这对身体有很大的要求，”合著者朱莉娅（Julia Cai）说。她曾在Vegebot上大学学习，当时她在Vegebot的计算机视觉组件中工作。在饭田文也博士的实验室里

Vegebot首先在其视野范围内识别“目标”作物，然后确定特定的莴苣是否健康并准备好收获。

最后从植物的其余部分切下莴苣而不将其压碎，从而使其成为“超市” '。合著者乔西·休斯（Josie Hughes）说：“对于一个人来说，整个过程要花费几秒钟，但这对机器人来说是一个非常具有挑战性的问题。”

Vegebot具有两个主要组件：计算机视觉系统和切割系统。Vegebot上的高架摄像机拍摄生菜田的图像，首先识别图像中的所有生菜，然后针对每个生菜对是否应收获进行分类。生菜可能因为尚未成熟而被拒绝，或者生病时可能传播到收获中的其他生菜。

研究人员在生菜的示例图像上开发并训练了一种机器学习算法。一旦Vegebot在实验室中识别出健康的生菜，就可以在各种天气条件下，在野外对数千个真实的生菜进行培训。

Vegebot上的第二个摄像头位于切割刀片附近，有助于确保切割顺畅。研究人员还能够调节机器人握臂上的压力，以使它牢固地握住生菜，不会掉落，但也不会压碎。握力可以针对其他农作物进行调节。

领导该研究团队的Iida说：“我们想开发不一定适用于卷心莴苣的方法，以便将其用于其他类型的地上作物。”

将来，机器人收割机可以帮助解决农业劳动力短缺的问题，还可以帮助减少食物浪费。

目前，每个田地通常收获一次，任何未成熟的蔬菜或水果都将被丢弃。

但是，可以训练机器人收割机仅采摘成熟的蔬菜，并且由于它可以全天候收割，因此它可以在同一田间执行多次传粉，并在以后的某个日期返回以收获先前传粉时未成熟的蔬菜。

休斯说：“我们还收集了大量有关莴苣的数据，这些数据可以用来提高效率，例如哪些田地的产量最高。” “我们仍然必须加快Vegebot的速度，使其可以与人类竞争，但是我们认为机器人在农业技术上具有很大的潜力。”