10° C, умерен дъжд
Подрязването представлява около 20% до 25% от разходите за труд на производителите
Разработките на роботизирани ябълкови комбайни привличат много внимание в ябълкопроизводството. Въпреки това, изследователи от USDA, университета Пърдю, университета в Пенсилвания и търговският партньор Vision Robotics от Сан Диего, Калифорния, съсредоточават усилията си върху ранната част на сезона - роботизирана резитба. Изследователите, които работят по два отделни, но сходни проекта, смятат, че сензорите в тези автономни устройства по-лесно ще оценят структурата на дървото за резитба. По този начин могат да бъдат спестени и разходи за труд.
Според Питър Хърст, професор по градинарство в университета Пърдю, подрязването представлява около 20% до 25% от разходите за труд на производителите.
Много овощари ще ви кажат, че резитбата на високите ябълкови дървета е наука. Други ще го нарекат форма на изкуство. Хърст, който е говорил за проекта за роботизирана резитба много пъти, заявява, че повечето производители подрязват, докато “изглежда добре”.
Роботите обаче не могат да определят количествено кое изглежда добре - изчислителните системи трябва да знаят какво точно да режат и къде. Именно тази нужда от измерване помогна за подхранването на връзката между оригиналните седем - сега четири - прости правила за подрязване и проекта за роботизирана резитба на Джим Шуп, професор по помология в Пенсилванския университет.
Има йерархия в правилата и те трябва да се изпълняват последователно, което превръща процеса от изкуство в наука. Шуп смята, че първото правило е отговорно за около 70% от разрезите, направени на дървото.
“Основно и най-важно е премахването на клоните от стъблото, които са твърде големи”, казва той. “Подновяващата резитба се прави, за да се насърчи нов, по-малък клон за регенериране.”
Започвайки през 2013 г., Шуп, заедно с асистенти в научните изследвания Едвин Уинзелер и Мелани Шуп, откроиха шест нива на трудност при подрязване. Те го направиха, като зададоха трудността чрез изчисляване съотношението на диаметъра на клона към диаметъра на ствола и винаги премахвайки следващия най-голям клон.
С последователното прилагане на едно правило изследователите успяха да развият силна степен на предсказуемост за резултатите от подрязването: разпределение на светлината, добив и размер на плодовете.
Екипът също проучи дали типът на рязане влияе върху ефекта на издънката, която се регенерира. Нещо, което Шуп казва, че е проповядвал в продължение на много години. Интересно е, че не е установено влияние.
“Формата на остатъка не оказва влияние върху това, което излиза”, отбелязва той. “Нито един от разрезите не е имал ефект върху издънките, мястото, където е излязъл клонът, или неговия ъгъл.”
Това е обещаващо откритие, тъй като правилата биха могли да се програмират в автоматизирано устройство за резитба. Към настоящия момент Шуп би искал да види Правило 1 - което представлява 70% от резитбите и 90% от ползите, като първата стъпка в автоматизираната машина за резитба. “Премахването на големи клони е монотонна, отнемаща време и трудна работа за хората”, споделя той.
Това оставя останалите 30% от задачите за резитба в Правила 2 до 4 на опитен екип за резитба. Шуп казва, че тези правила са създадени, за да извадят предположенията от подрязването. Но също така да спомогнат за повишаване на ефективността чрез ясни и директни указания.
Хърст и завършващият студент Джейкъб Францен оцениха ефективността на основаната на правилата резитба на Шуп с неопитен екип, който е използвал правилата, срещу традиционно подрязване с професионален екип, който не ги е използвал. Хърст отбеляза, че резултатът с неопитен екип е бил същият, какъвто би могъл да направи опитният. Това позволява на изследователите да го приложат автоматично.
Прототипът на USDA
Ейми Таб, научноизследователски аграрен инженер в станцията на USDA във Вирджиния, САЩ, работи по подобен проект от средата на 2000-те. В нейния прототип две камери, действащи като сензори, са монтирани върху роботизирано рамо, което сканира високите вретеновидни дървета.
“Роботизираната ръка се движи и получава множество изображения от различни позиции. А някои програми, които съм написала, преобразуват тези изображения в оценка на формата на дървото. Те също така оценяват къде са клоните и какъв е диаметърът им”, разказва Таб. И добавя, че добиването на изображенията отнема около минута и половина. След това системата намира формата на дървото за около четири до шест минути.
Тони Коселка, съосновател на Vision Robotics, казва, че голям плюс за автоматизирана резитба е, че сезонът на резитбата е по-дълъг от прибирането на реколтата. Така че оборудването може да се използва за по-дълъг период от време и да се разпределят разходите за месеци.
Сезонът на прибиране на реколтата не само е по-кратък, а и изисква повече работници. В идеалния случай за производителите най-добре би било да се използва същото оборудване за няколко задачи през вегетационния сезон.
“Трудно е да се избие цената на наистина скъпо оборудване за един месец. Докато ако имате задача, която се извършва многократно или можете да използвате оборудването за различни задачи няколко пъти през годината, можете да намалите значително разходите за собственост”, добавя Коселка.
Таб казва, че това лято ще работи върху обезлистени дървета, вместо да чака зимата, за да паднат листата. “Все още има неща, които не можете да симулирате вътре, и други неща, които не са същите, както когато работите вътре”, обяснява тя. “След като имате добра оценка на формата на дървото къде са клоните и какви са диаметрите, тогава можете да приложите правилата за подрязване.”
Един коментар, който често прозвучава е, че системите за отглеждане и производство ще трябва да се променят, за да се интегрира успешно роботиката в овощарската индустрия.
Коселка смята, че производството на ябълки е поело по този път, но ако отглеждащите други плодови дръвчета се надяват да въведат автоматизация, в някои случаи ще им се наложи да променят практиките си.
Но Хърст казва, че това, което екипът е научил с роботизираната резитба, е помогнало да се преразгледа какво е критично важно при подрязването.
Коментари