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剑桥大学的工程师们，刚刚开发出了一款新型蔬菜采摘机器人，其特点是经过了机器学习的算法训练，能够自主识别和收获卷心菜、莴苣等农作物。有关这项研究的详情，已经发表在近日出版的《Journal of Field Robotics》期刊上。
研究人员表示，这款机器人名叫 Vegabot 。算法训练的目的，旨在帮助它在不同的天气条件下，正确辨别准备收获的健康生菜。
事实上，近年来，工程师们在农业收获技术方面取得了显著的工业突破。问题是普通作物，如小麦和土豆，相对来说很容易被大型机器人收割。然而，其他作物仍然需要人工采集。
因此，剑桥大学的工程师们考虑利用机械学习训练，挑战机器人困难的农作物收获作业，比如这次研究所选择的生菜农场。
在人眼里，生菜地比较整齐。 但是，对于人工智能算法的开发者来说，如何区分生菜的健康度和收获能力仍然是一个艰巨的挑战。
在谈到自主式蔬菜采摘系统的挑战时，研究合著者 Simon Birrell 表示 —— 每一块菜地的状况都不尽相同，且世界上没有长得一模一样的两株生菜。
工程师表示，他们要解决的第一个复杂问题，就是教导视觉识别系统在拥挤的绿色田野中，识别出一株健康的生菜头。
为此，他们开发的专属的机器学习算法，然后通过图库中的照片对机器人系统展开训练。在取得一定成效后，再转而在实验室条件下，对真实的生菜展开收割。
接着他们在现实农田里展开测试，让机器人收割系统了解莴苣等蔬菜顶部的外观，以便在各种不同的天气状况下实施采摘。
第二项挑战是打造一套方法，确保机器人能够遵循商业标准，对每株莴苣等蔬菜展开挑选和切割，精度要达到维持其茎秆长度所需的地步。
具体说来是，这需要为机器人设计一款弹性握持机械臂，在切割刀片附近配备第二颗摄像头，以确保刀片顺利划拉到正确的位置。
最终剑桥工程师们打造出了一款名叫 Vegebot 的自主式蔬菜采摘机器人，其成功率达到了令人惊讶的 91% 。
当然，在投入商业使用之前，研究团队仍然需要完成大量必要的工作，因为目前的损耗率仍然有些高(高达38%)。好消息是，尽管它不符合超市货架的标准，但它并不影响蔬菜的消费。
另一个必须克服的问题是机器人技术系统的采摘速度，现在vegabot平均每32秒就能完成生菜的采摘，这根人类来比要慢很多。不过随着技术的进一步发展，这些方面都可以得到有效的改观。
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