Cambridge Üniversitesi'ndeki bir ekip tarafından tasarlanan 'Vegebot', başlangıçta laboratuvar ortamında bulunan iceberg marulunu tanımak ve hasat etmek için geliştirildi. Robot yerel bir meyve ve sebze kooperatifi olan G's Growers işbirliğiyle de tarla koşullarında başarılı bir şekilde test edilmiştir.
Bir insan kadar hızlı veya verimli olmayan bu prototip robot, özellikle mekanik olarak hasat edilmesi zor olan iceberg marul gibi ürünler için bile nasıl geliştirilebileceğini gösteriyor.
Patates ve buğday gibi mahsuller, onlarca yıldır mekanik olarak uygun ölçekte hasat edilirken, diğer birçok mahsul bugüne kadar otomasyona direndi. Iceberg marulda otomasyona direnen ürünlerden biridir. Birleşik Krallıkta en yaygın yetiştirilen marul tipi olan iceberg marul, yere düz bir şekilde büyüyen ve hasat sırasında kolay zarar görebilen bir üründür. Bu sebeple iceberg marul robotik hasat makineleri için zorlu bir üründür.
Cambridge Mühendislik Bölümü'nden Simon Birrell, “Her tarla ve her marul farklıdır; fakat robotik hasat makinesiyle iceberg marul hasatını başarılı bir şekilde gerçekleştirebilirsek, bunu diğer birçok ürüne başarılı bir şekilde uyarlayabiliriz” dedi.
Dr. Fumiya Iıda'nın laboratuarında lisans öğrencisiyken Vegebot'un bilgisayarlı görüntü bileşenleri üzerinden çalışan Julia Cai; “Marul hasatının elle yapıldığını ve bunun fiziksel olarak çok zahmetli olduğunu” söyledi.
Öncelikle görüş alanı içinde hedef mahsulü tanımlayan vegebot, sonrasında marulun hasat edilmeye hazır olup olmadığını belirler ve son olarak da marulu ezmeden ve zarar vermeden keserek süpermarkete hazır bir hale getirir. Ekip üyelerinden olan Josie Hughes, “Bir insan için birkaç saniye süren bu sürecin, bir robot için gerçekten zorlu bir problem olduğuna” değiniyor.
Vegebot, bir bilgisayar görüş sistemi ve bir de kesme sisteminden oluşan iki ana bileşene sahiptir. Robot, üzerinde bulunan tepe kamerası ile, marul tarlasının bir görüntüsünü alır ve görüntüdeki tüm marulları tanımlayarak hasat edilip edilmeyeceğine göre sınıflandırarak hasat eder.
İlgili Ürünler
Araştırmacılar, örnek marul görüntüleri üzerinde bir makine öğrenme algoritması geliştirerek robota tanımladı. Laboratuvarda sağlıklı marulları tanıyabilen Vegebot, çeşitli hava koşullarında da tarlada binlerce marul üzerinde tanımlamalarını gerçekleştirdi.
Vegebot'taki kesme bıçağının yanına yerleştirilmiş olan ikinci bir kamera, bitkinin düzgün bir şekilde kesimine yardımcı olur. Araştırmacılar ayrıca, robotun kavrama kolundaki basıncı, marulu düşürmeyecek ve ezmeyecek kadar sıkıca tutabilecek şekilde ayarlayabildiler. Kavrama kuvveti diğer ürünler için de ayarlanabilir.
Gelecekte, robotik hasat makineleri, tarımdaki iş gücü kıtlığı sorununun giderilmesine ve gıda atıklarının azaltılmasına yardımcı olabilir. Günümüzde tarlarlar hasat zamanında bir kere hasat edilir. Yapılan hasat sırasında olgunlaşmış ürünler gibi olgunlaşmamış ürünlerde hasat edilir ve sonrasında olgunlaşmamış ürünler atılır.
Sadece olgun ürünleri toplamak üzere programlanmış olan bir robotik hasat makinesi, günün her saatinde hasat yapabilir ve aynı tarla üzerinde bulunan yerlerden farklı tarihlerde birden fazla geçiş yaparak bir önceki geçişindeki olgunlaşmamış olan ürünleri hasat edebilir.
Hughes; “Vegebot ile marulun verimliliğini arttırmak için kullanılabilecek birçok veriyi topladıklarını da” söylüyor. Vegebot’un hasat hızını, bir insanla rekabet edebilecek noktaya getirmeleri gerektiğinden bahseden Hughes ayrıca robotların tarım teknolojisinde çok fazla potansiyeli olduğunu da söylüyor.