Студент Новосибирского государственного университета Антон Власенко разрабатывает робота для автоматизированного сбора томатов в промышленных теплицах. Система с камерой и нейросетью распознаёт плоды, оценивает их зрелость и помогает манипулятору добраться до выбранного помидора. Разработчик рассчитывает, что технология снизит зависимость тепличных хозяйств от ручного труда.
Не просто механическая рука
Комплекс объединяет манипулятор, мобильную платформу, систему компьютерного зрения, датчики и программное обеспечение. Камера обнаруживает томаты среди листьев, алгоритм оценивает их положение и зрелость, а датчики помогают контролировать расстояние и захват. Робот также может возвращаться к плодам, которые не удалось собрать с первого раза.
При оценке спелости система учитывает не только цвет, но и размер, форму и особенности конкретного сорта. Это позволяет отличать готовые к сбору томаты от тех, которым нужно время для созревания, а также собирать данные об урожае.
От прототипа — к испытаниям в теплице
Первую версию проекта Власенко начал разрабатывать на хакатоне. Сейчас над аппаратной и программной частью работает небольшая команда: сам студент отвечает за нейросеть, компьютерное зрение и управление, его коллега — за 3D-печать и сборку. Прототип тестируют в домашних условиях. В перспективе его планируют доработать и испытать на тепличном комбинате «Толмачевский».
По словам разработчика, теплицы удобны для роботизации благодаря повторяющейся планировке и более предсказуемым условиям, чем в открытом поле. Томаты выбраны из-за распространённости культуры и сложности сбора: плоды отличаются по размеру и форме, а часть из них скрыта листвой.
В планах — другие культуры
Создатели оценивают, что по объёму сбора один робот может заменить примерно шесть работников. При этом он не избавит хозяйство от персонала: люди по-прежнему нужны для ухода за растениями и других операций. Расчётные расходы на эксплуатацию в первые три года составляют около 330 тысяч рублей в месяц, затем — порядка 150 тысяч рублей, включая обслуживание и электроэнергию.
Сейчас команда прорабатывает мобильную платформу и готовит заявку на грантовую поддержку. После интеграции манипулятора с платформой разработчики рассчитывают перейти к испытаниям в тепличных условиях. В дальнейшем систему можно адаптировать для огурцов, перца, баклажанов и зеленных культур — для этого потребуется обучить нейросеть и при необходимости изменить захват.
