"Existe una necesidad creciente de desarrollar soluciones robóticas automatizadas para la agricultura debido a la creciente demanda de alimentos, condiciones climáticas cambiantes y disponibilidad decreciente de mano de obra humana, ", dijo el estudiante de doctorado de Cambridge Luca Scimeca." Nuestro algoritmo de detección de lechugas y tallos demuestra un robot que es resistente al desorden, condiciones de iluminación variables, y la distancia de la cámara, así como a las variaciones en el tamaño del producto, forma y orientación ".

La novedosa tubería de visión artificial y el sistema de aspiración / aspiración, desarrollado en el Laboratorio de Inteligencia de Máquinas del Departamento, es capaz de realizar el proceso de pelado, con la eliminación completa de las hojas, el 50 por ciento del tiempo, y el proceso tarda un promedio de 27 segundos en completarse.

Clasificación de cultivos, como las lechugas, y quitar las hojas externas después de la cosecha es una tarea que actualmente realizan los trabajadores agrícolas. Para los trabajadores agrícolas esta es una tarea muy fácil, pero para robots, es una tarea desafiante de manipulación y visión y que hasta ahora ha sido difícil de comprender para las tecnologías robóticas.

Pero ahora la eliminación automática de hojas de lechuga se ha acercado un paso más a la realidad, después del equipo de investigación, dirigido por el Dr. Fumiya Iida, Profesor de Mecatrónica, abordó los desafíos de manejar este suave, productos frágiles. Su creación de una boquilla circular impresa en 3D, montado en el extremo de un brazo robótico y probado con un sistema de succión, actúa como el único punto de succión de vacío. Está diseñado para agarrar una hoja y quitarla del cuerpo principal de la lechuga mediante una acción de desgarro, sin causar daño al producto.

Es fundamental para la precisión del desgarro de la hoja el uso de visión por computadora para localizar y determinar la posición de la lechuga. Para ello, detecta primero el tallo de la lechuga con la ayuda de una cámara web 2-D colocada directamente encima y dentro del campo de visión supuesto. En los casos en que no se pueda encontrar el tallo, Se tomará una acción para voltear la lechuga aplicando una fuerza horizontal y enrollando la lechuga con una almohadilla suave unida al brazo del robot. Entonces se puede lograr un mejor posicionamiento de la lechuga con la hoja exterior en la parte superior y con un riesgo mínimo de daño.

El algoritmo de detección de lechugas y tallos se probó en 180 fotografías de lechugas individuales tomadas con la cámara web a alturas de entre 70 cm y 100 cm. Se utilizaron un total de 10 diferentes lechugas iceberg en diferentes posiciones, y con diferente dirección e intensidad de la luz, con algunos colocados junto a objetos de fondo dispuestos para representar el desorden. Además, Se tomaron 30 fotogramas después de almacenar el producto durante tres días, resultando en cambios en el color del tallo. El algoritmo de detección de lechuga pudo ubicar con precisión el centro de la lechuga con una precisión del 100 por ciento y el algoritmo de detección del tallo logró una precisión de detección del 81.01 por ciento. Como resultado de estos hallazgos, el equipo de investigación pudo identificar el punto óptimo de remoción de hojas de lechuga.

Luca Scimeca, del Laboratorio de Robótica de Inspiración Biológica (BIRL), trabajó en el sistema de visión. Dijo que el robot podría aplicarse a muchos otros cultivos, como la coliflor, que es mucho menos frágil y que presenta menos desafíos cuando se trata de visión por computadora analizando su orientación.

"El pelado de hojas de lechuga es un problema robótico interesante desde una perspectiva de ingeniería porque las hojas son suaves, se rompen fácilmente y la forma de la lechuga nunca es un hecho, ", dijo." La visión por computadora que hemos desarrollado, que se encuentra en el corazón de nuestro robot pelador de lechugas, se puede aplicar a muchos otros cultivos, como la coliflor, cuando se requiera información similar para el posprocesamiento del producto.

"Sin embargo, Se necesita más trabajo para integrar las tres etapas:detección de visión, sistema de rodadura y desgarro / extracción de hojas, en una única solución de extremo a extremo. Proponemos un enfoque utilizando un robot Baxter de dos brazos, donde se combinan la estimación de pose y el proceso de pelado ".