利用圖像識別技術區分病果與健康果實。智能采摘機器人搭載的圖像識別技術，依托深度學習算法與高分辨率攝像頭構建起強大的果實健康檢測系統。其內置的卷積神經網絡（CNN）模型，經過海量的病果與健康果實圖像數據訓練，能夠識別果實表面的病斑、腐爛、蟲害痕跡等特征。以蘋果為例，系統不能識別常見的輪紋病、炭疽病在果實表面形成的不規則斑塊，還能通過分析果實顏色分布、紋理變化，檢測出肉眼難以察覺的早期病變。在實際作業中，攝像頭以每秒 20 幀的速度采集果實圖像，圖像識別算法在毫秒級時間內完成分析，若判斷為病果，機械臂將跳過該果實或將其單獨分揀，避免病果混入健康果實中，保障采摘果實的整體品質。經測試，該技術對病果的識別準確率高達 97%，有效降低了因病果混入導致的產品質量風險與經濟損失。熙岳智能的智能采摘機器人，可利用人工智能自動識別果實成熟度，極大提升采摘效率。上海品質智能采摘機器人優勢

采用靜音設計，作業時不影響果園生態環境。智能采摘機器人通過多項創新技術實現靜音運行，限度降低對果園生態環境的干擾。在動力系統方面，選用高精度的無刷直流電機，搭配優化后的齒輪傳動結構，通過精密的齒輪嚙合設計和特殊的消音涂層處理，將運行噪音控制在 45 分貝以下，相當于正常交談的音量。同時，機械臂關節處安裝了柔性減震器和靜音軸承，在機械臂運動過程中有效吸收震動，減少摩擦產生的噪音。此外，機器人的散熱風扇采用流體力學優化設計，在保證高效散熱的同時，降低風扇轉動產生的風噪。在生態果園中，這樣的靜音設計尤為重要，不會驚擾果園內棲息的鳥類、蜜蜂等有益生物，維持果園生態系統的平衡，保障蜜蜂正常采蜜授粉，助力果樹自然生長，實現現代農業生產與生態保護的和諧共生。上海品質智能采摘機器人優勢熙岳智能為采摘機器人配備柔性采摘手，通過自適應控制完成果蔬采摘位置抓取，且不傷果。

模塊化電池組便于更換，延長連續作業時間。智能采摘機器人的模塊化電池組采用標準化接口設計，每個電池模塊重量約為 5 公斤，單人即可輕松拆卸和安裝。當機器人電量不足時，操作人員可快速將耗盡電量的電池模塊取下，換上充滿電的模塊，整個更換過程需 3 - 5 分鐘。這種設計打破了傳統一體式電池需長時間充電的限制，使機器人能夠迅速恢復作業能力。在浙江的草莓種植園中，通過配置多個備用電池模塊，機器人可實現全天不間斷作業。此外，模塊化電池組還支持梯次利用，當電池容量下降到一定程度后，可將其用于對電量需求較低的果園監測設備，實現資源的化利用。據統計，采用模塊化電池組后，機器人的連續作業時間延長了 2 - 3 倍，提高了果園的采摘效率和生產效益。

結合區塊鏈技術，實現果實從采摘到銷售的全程溯源。智能采摘機器人與區塊鏈技術深度融合，構建起果實全生命周期追溯體系。機器人在采摘過程中，自動記錄每顆果實的采摘時間、地理位置、成熟度、采摘設備編號等信息，并將這些數據以加密形式上傳至區塊鏈網絡。隨著果實進入分揀、包裝、運輸、銷售等環節，每個環節的操作時間、操作人員、環境參數等信息也會依次添加到區塊鏈的分布式賬本中。消費者購買果實后，通過掃描產品包裝上的二維碼，即可訪問區塊鏈網絡，獲取果實從果園到餐桌的所有詳細信息，包括生長過程中的施肥、灌溉記錄，采摘時的品質檢測數據，運輸途中的溫濕度監控數據等。這種全程溯源機制不增強了消費者對產品質量的信任，也便于監管部門進行質量把控。一旦出現質量問題，可快速定位問題環節，及時采取措施解決，有效提升了農產品供應鏈的透明度和安全性，助力打造農產品品牌。其研發的智能采摘機器人，在現代農業園區中發揮著重要作用，助力農業高效生產。

智能采摘機器人的維護成本遠低于雇傭大量人工。從長期運營角度來看，智能采摘機器人展現出的成本優勢。在硬件維護方面，機器人采用模塊化設計，當某個部件出現故障時，只需更換對應的模塊，無需對整個設備進行復雜維修，且模塊化部件的成本相對較低，更換過程簡單快捷，普通技術人員經過培訓即可操作。同時，機器人內置的自我診斷系統能夠及時發現潛在故障，提前預警并提供解決方案，減少突發故障帶來的高額維修費用和停機損失。在軟件層面，系統可通過遠程升級不斷優化功能，無需額外的人工開發成本。與之相比，雇傭大量人工不需要支付高額的工資、社保等費用，還面臨人員流動性大、管理成本高的問題。以一個千畝果園為例，每年雇傭人工采摘的成本約為 200 萬元，而使用智能采摘機器人，前期設備投入約 300 萬元，按 5 年使用壽命計算，每年設備成本加維護費用約 80 萬元，可節省超過 60% 的成本，經濟效益十分。熙岳智能的智能采摘機器人與運輸系統相結合，實現采摘、搬運一體化解決方案。上海品質智能采摘機器人優勢

熙岳智能專注于智能技術研發，其推出的智能采摘機器人成為農業領域的創新亮點。上海品質智能采摘機器人優勢

智能采摘機器人通過邊緣計算減少數據傳輸延遲。智能采摘機器人集成的邊緣計算模塊，將數據處理能力下沉到設備端，實現數據的本地快速分析和決策。機器人在作業過程中，攝像頭采集的果實圖像、傳感器獲取的環境數據等，首先在邊緣計算模塊進行預處理和分析，如果實識別、障礙物檢測等。只有經過初步處理后的關鍵數據才傳輸至云端，減少了數據傳輸量。以果實識別為例，邊緣計算模塊可在 50 毫秒內完成單張圖像的分析，判斷果實的成熟度和位置，而傳統的云端處理方式則需要數秒時間。在網絡信號不佳的果園環境中，邊緣計算的優勢更加明顯，機器人能夠在無網絡連接的情況下，依靠本地存儲的算法和數據繼續作業，待網絡恢復后再將數據同步至云端。通過邊緣計算，智能采摘機器人的數據處理效率提升了數十倍，有效減少了數據傳輸延遲，提高了作業的實時性和穩定性。上海品質智能采摘機器人優勢