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高档名优绿茶柔性采摘指研制 - 金小俊
传感器与微系统 第 ４４ 卷 殊形状的刀片完成剪切，采摘成功率达 ９７ ． ３６ ％ 。进一步 设计了一种提拉断梗的机械手，舵机带动主动手指和从动 手指转动，将茶梗折弯并拉断，采摘成功率为 ７４ ． ３ ％ 。华 中农业大学 ［ ６ ］ 设计了一种结构为曲柄滑块剪切机构的末 端执行器，通过刀片闭合将鲜叶掐断，利用真空装置将剪切 后的茶叶吸入容纳箱。四川农业大学 ［ ７ ］ 设计了一种可夹 提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过预设夹持力使夹持 件夹断嫩梢叶柄，对一芽一叶和一芽两叶都达到较高的采 摘率。纵观现有大宗茶采摘末端执行器的结构和特点，多 以刀片切割的方式作为采摘原理，无法保证芽叶的完整，这 将在很大程度上降低茶叶的品质，不能用于高档名优绿茶 采摘。南京林业大学 ［ ８～１２ ］ 基于机器视觉、颜色特征、并联 机器人等技术，研发了对新梢有选择性采摘的机器人，研制 了一种气动采摘指，设置固定阈值，确定采摘指夹持嫩芽时 的闭合间隙，通过提拉动作完成采摘，成功率达到 ９０ ％ 。 由于自然生长的新梢枝条粗细不一，夹持时的夹持力波动 较大，会存在打滑或夹断现象。 针对现有采茶末端执行器导致嫩芽完整性的不足，本 文设计了一种柔性可感知的仿生采摘指作为采茶机器人的 末端执行器，模仿人工“提手采”的动作，通过固定和提拉 动作实现嫩芽采摘，并增加夹持力测量电路，在夹持过程中 检测夹持力，提高采摘成功率。
开发用于采摘苹果的自动捕获装置
在果树机械化栽培过程中，采摘是一个重要的最后阶段，这需要开发新型、便捷、不损坏果实的自动化技术设备，这些设备安装在能够自主采摘果实的机器人平台上，因此，开发用于在高达 5 米的高度以最小的损伤（或无损伤）采摘果园果实的自动化设备是一项紧迫的任务 [1,2]。现有的工业机器人模型不能直接应用于执行苹果的装载、卸载、分选和收获的工艺过程 [3,4]。特别是对于后者，需要开发特殊的执行器、捕获装置及其控制新算法，以便在田间采摘果园的水果 [5,6]。为了确定采摘装置的最佳设计参数，证实其控制系统的参数并将该技术成功引入生产过程，必须进行科学研究。配备了先进的自动抓取机械手的自行式机器人技术装置将能够在无需人工干预的情况下，在工业园林种植中实现高质量的果实采摘技术操作。
为尼泊尔农民提供基于人工智能的番茄采摘机器人
创新研究与技术转让 尼泊尔科学技术学院技术学院 1.背景 在尼泊尔，农业需要大量劳动力。该行业面临的一些主要问题包括收获方法效率低下和需要提高生产力。由于西红柿是主要作物，因此必须小心处理以防止收获期间的损失。通过自动化西红柿采摘过程，人工智能和机器人技术可以改变它并减少对人力的需求，同时提高效率。尼泊尔科学技术学院技术学院正在开发一种带有摄像头和机器学习算法的基于人工智能的西红柿采摘机器人。这个机器人将帮助尼泊尔农民有效地收获西红柿，而不会对他们的作物造成损害。2.项目组成部分 该项目的主要组成部分是：
临床挖掘（皮肤采摘）障碍的评估工具
抽象挖掘（皮肤拾取）障碍（SPD）是一种精神病疾病，其特征是重复皮肤采摘，通常会影响诸如面部，手臂和手的ING区域。它在ICD-10，DSM-5-TR和PDM-2中具有自己的诊断分类。患有SPD的人可能会使用各种工具来挑选皮肤，并经常难以阻止行为。这种疾病通常在青春期出现，在女性中更为常见，成人终生患病率为1.4％。SPD与生活质量降低以及焦虑症，抑郁症和药物滥用率的增加有关。经过验证的评估工具对于诊断和监测SPD症状至关重要。皮肤拾取量表（SP），皮肤采摘量表修订（SPS-R），皮肤拾取效果量表（SPI）和皮肤拾取症状评估量表（SP-SAS）是评估SPD症状严重程度的常用工具。尽管这些工具显示出可靠性和有效性，但存在局限性，包括自我报告的潜在偏见以及在不同人群和语言中需要进一步验证的偏见。需要未来的研究来增强临床环境中SPD的筛查和评估工具的有效性。
水果和蔬菜采摘机器人机器视觉的关键问题和对策
近年来，国内人口股息逐渐消失，劳动力短缺问题已成为一种瓶颈，限制了农业发展，尤其是劳动密集型行业的发展。选择机器人技术已从前瞻性研究变为实际需求。以计算机图像处理技术，工业机器人技术和人工智能技术代表的高和新技术逐渐渗透到农业领域，采摘机器人的研究和开发已经进入了一个快速发展的时期。目前，国内外的许多企业都在开发水果和蔬菜采摘机器人，例如日本松下，美国在美国收获Croo机器人，以色列的Ffrobotics等。农业采摘机器人的工作环境非常复杂，采摘机器人需要从混乱的背景中找到随机分布的水果和蔬菜，包括分支和叶子，天空和其他干扰[1]。解决此问题的关键是将机器视觉系统引入采摘机器人，以使拾取机器人具有很高的识别率和定位准确性，并在非结构化的环境中实现自动导航。从搜索，扫描，识别，定位到最终效应器控制和操作中实现，并最终实现农作物的自动收获。例如，智能农业采摘平台
国际空间站上进行太空作物采摘和食用生产飞行测试
摘要 在长期的太空飞行任务中，为机组人员提供新鲜、营养、可口的农产品可以提供促进健康、生物可利用的营养素并增强饮食体验。VEG-04A 和 VEG-04B 使用 Veggie 蔬菜生产系统探索了在国际空间站上种植绿叶蔬菜。2019 年进行了两次带有地面控制的飞行测试，种植水菜，其中 Veggie 室设置为不同的红光、蓝光、绿光配方。光质影响地球上植物的生长、营养、微生物学和感官特性，我们研究了这些特性在微重力和不同收获情景下的变化。宇航员收获并称重水菜，并完成感官评估。飞行样品被带回地球进行营养质量和微生物食品安全分析。地面和飞行样品以及光处理的产量和化学性质不同，地面样品的细菌和真菌数量低于飞行样品。这项研究有助于加深我们对太空飞行中种植优质作物的要求的了解。
在不丹介绍中采摘樱桃，这是一个非常荣幸的...
能够被邀请到不丹参加这次会议是非常荣幸的。在写这篇讨论文件时，我脑海中最高的三个考虑因素。我想对不丹政府在国王jig下吉格梅·辛格·旺查克（Jigme Singye Wangchuck）领导下已经从事的工作表示钦佩。国民幸福（GNH）的概念代表了一项原始且极具重要意义的倡议，政府一直在努力寻找尽可能广泛和诚实地运用这项政策的方法。1第二，我想对他人的工作表示赞赏。我有机会阅读的那些论文和摘录对所涉及的问题表示了深刻的认识，尤其是对现代全球经济提出的发展中国家的严重危险。2考虑到这一点，我的第三个考虑因素是我想做出原始贡献 - 不复制他人所做的工作，也不简单地回荡其他代表。本文提供的是希望它将与这项较早的工作集成。一开始就陈述本文省略的内容很重要。我不深入讨论的是关于幸福本身本身的辩论，以及它源于物质/社会/外部考虑以及内在的精神上的辩论。这比我自己更有资格的人涵盖了这一点。3的物质幸福感显然有助于幸福，但我们都知道幸福的状态更深入。最终，幸福是一个感知的问题。一种心态；这一事实被佛教和其他世界信仰所承认。矛盾的是，幸福实际上比传统经济学排除并被GNH所接受的许多重要的社会和非物质考虑因素更深入。本文的重点是东正教经济政策可以侵蚀和破坏社会及其人民的幸福。它还概述了一系列经济政策和道德规范，这些政策和道德可能会提供一种可能更有效地创建GNH的结构。这是通过避免一些正统观念的错误，并考虑了另一种“新经济”政策，这些政策为有助于GNH出现的许多微妙元素提供了空间。目的是尝试以以下方式添加辩论。 1）引起人们对正统经济学省略的重要经济考虑因素的关注，这是由国民幸福的概念所包含的
使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
propicker：在低温电子断层扫描中采摘粒子的迅速分割
我们正在举办一项机器学习竞赛，以吸引专注于开发用于识别Cero-Electon层析成像（Cryoet）获得的粒子位置的研究人员。冰冻是一种可视蛋白质组学的强大技术，可以在分子水平上详细探索生物系统。然而，它在大规模实验中的应用受到低吞吐量的约束，特别是在识别蛋白质的3D坐标或断层图内的大分子复合物的3D坐标 - 对于实现近特征图平均的接近原子分辨率至关重要。这一识别粒子位置的步骤称为粒子拾取，这是鉴定和标记断层图中各个颗粒的过程。我们的竞争重点是支持模型开发和评估冷冻数据中的粒子采摘，重点是识别实验数据中多种粒子类型的不同粒子。