智能采摘機器人可與果園灌溉、施肥系統聯動。通過物聯網技術，智能采摘機器人與果園灌溉、施肥系統形成一體化管理網絡。機器人內置的土壤濕度傳感器、作物生長狀態監測模塊，能實時采集果園土壤墑情、果實生長數據，并將信息同步至管理平臺。當機器人檢測到某區域果樹需水量增加時，系統會自動觸發滴灌設備，控制灌溉量；若發現果實生長階段需補充特定養分，施肥系統將根據機器人采集的土壤肥力數據，配比并輸送合適的肥料。在陜西蘋果園中，智能采摘機器人通過識別不同樹齡果樹的果實密度，聯動施肥系統為結果量大的果樹增加有機肥供給，同時調整灌溉頻率，使蘋果單果重量提升 15%，實現資源的高效利用。該機器人利用基于深度學習的視覺算法，能夠識別果實的成熟狀態，這是熙岳智能研發實力的體現。北京現代智能采摘機器人按需定制

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。江西智能采摘機器人定制熙岳智能科技在機器人的軟件系統開發上投入大量精力，使操作更加便捷高效。

基于深度學習技術，機器人可不斷優化采摘效率。深度學習技術為智能采摘機器人的性能提升提供了強大動力。機器人在采摘作業過程中，會不斷收集各種數據，包括采摘環境信息、果實特征數據、自身操作動作和相應的采摘結果等。這些海量的數據被傳輸至機器人的深度學習模型中，模型通過復雜的神經網絡結構對數據進行分析和學習。在學習過程中，模型會不斷調整內部參數，尋找的決策策略和操作模式，以提高采摘的準確性和效率。例如，通過對大量采摘數據的學習，模型可以發現不同光照條件下果實識別的參數，或者找到在特定地形下機械臂運動的快捷路徑。隨著作業時間的增加和數據積累的增多，深度學習模型會不斷進化和優化，使機器人的采摘效率逐步提升，作業表現越來越出色。這種基于深度學習的自我優化能力，讓智能采摘機器人能夠不斷適應變化的作業環境，持續保持高效的工作狀態。

內置紫外線殺菌裝置，對采摘工具進行實時消毒。智能采摘機器人的紫外線殺菌裝置集成在機械臂末端執行器和果實收集容器內。紫外線殺菌燈采用度的 UVC 波段燈管，能夠釋放波長為 253.7 納米的紫外線，這種紫外線可破壞細菌、病毒等微生物的 DNA 和 RNA 結構，使其失去繁殖和能力，殺菌率高達 99.9%。在采摘過程中，每當完成一次采摘動作，紫外線殺菌燈自動啟動，對機械手指、吸盤等采摘工具進行 360 度無死角照射消毒，單次消毒時間需 3 - 5 秒，確保每次接觸果實的工具都處于無菌狀態。對于果實收集容器，紫外線殺菌裝置會持續工作，防止果實因細菌滋生而腐爛變質。在草莓、藍莓等易受微生物污染的漿果采摘中，該裝置有效保障了果實的衛生安全，延長了果實的保鮮期，降低了因微生物污染導致的果實損耗率，為水果生產提供了有力保障。熙岳智能的智能采摘機器人可實現軟件仿真功能，方便技術人員進行調試優化。

模塊化設計讓機器人能適配不同作物的采摘需求。智能采摘機器人采用模塊化設計理念，其各個功能部件如機械臂、末端執行器、傳感器組等都設計為的模塊。不同作物的生長特性、果實形態和采摘要求差異很大，例如，草莓果實小巧、生長在地面附近，需要精細的抓取和較低的采摘高度；而柑橘果實成簇生長，且果樹較高，需要機械臂具備更大的伸展范圍和不同的抓取方式。通過模塊化設計，當需要采摘不同作物時，操作人員可以方便快捷地更換相應的模塊。更換更小巧、靈活的機械臂和末端執行器用于草莓采摘，或者換上伸展范圍更大、抓取力更強的模塊來應對柑橘采摘。同時，軟件系統也能根據不同模塊的特性自動調整參數和控制策略，使機器人迅速適應新的采摘任務。這種模塊化設計提高了機器人的通用性和靈活性，降低了果園使用多種采摘設備的成本。相比人工采摘，熙岳智能的采摘機器人提高了采摘效率，降低了人力成本。江蘇獼猴挑智能采摘機器人

農業企業選擇熙岳智能的智能采摘機器人，可有效提升自身競爭力和生產效益。北京現代智能采摘機器人按需定制

自動分類功能將采摘的果實按品質進行分揀。智能采摘機器人搭載高光譜成像儀與 AI 視覺識別系統，通過分析果實的顏色、形狀、紋理以及內部糖分含量等多維數據，實現對果實品質的分級。在柑橘采摘過程中，機器人首先利用高光譜圖像檢測果實內部的糖酸比，結合表面瑕疵識別算法，將果實分為特級、一級、二級等不同等級。分揀機械臂根據分級結果，將果實準確投放至對應的收集箱或輸送帶上。系統還支持自定義分級標準，果園管理者可根據市場需求，靈活調整果實大小、糖度等篩選參數。經測試，該自動分類系統的分揀準確率達 98% 以上，相比人工分揀效率提升 60%，有效滿足不同銷售渠道對果實品質的差異化需求。北京現代智能采摘機器人按需定制