AI番茄採收機器人先評估「採收容易度」再決定採收策略 - 農業知識入口網

文章來源 : 農業科技新脈動    2026-10-28

番茄自動採收面臨的挑戰

　　農業勞動力短缺促使採收作業加速自動化，但並非所有作物都容易由機器處理。番茄常成串生長，機器人須精準選取成熟果實，同時避免碰觸未成熟果實，因此需要精密控制與適當的決策能力。大阪公立大學工學研究團隊因此開發一套可評估番茄「採收容易度」的AI採收系統。

透過影像辨識評估採收容易度

　　研究團隊結合影像辨識與統計分析，判定每顆果實最適合的採收角度。機器人會分析番茄本體、果梗，以及果實是否受到葉片或植株其他部位遮蔽等視覺資訊，再據此選擇較有效的接近方向與採收方式。相較於傳統系統只著重果實的偵測與辨識，研究團隊的「採收容易度估算」概念，將問題由「機器人能否採下番茄」，進一步轉為評估「成功採收的可能性有多高」。

採收成功率達81%

　　測試結果顯示，系統的採收成功率達81%，高於預期。成功採收案例中，約四分之一是機器人正面採收失敗後，改從側面接近並完成採收，顯示系統能在首次嘗試未成功時調整採收策略。

視覺遮蔽影響採收判斷

　　研究亦顯示，機器人採收會受到多項變因影響，包括番茄的成串情形、果梗形狀與位置、周圍葉片及視覺遮蔽。這項研究將「採收容易度」建立為可量化評估的指標，使能依據資訊進行判斷並採取智慧行動的農業機器人更接近實際應用。

邁向人機協作的智慧採收模式

　　整體而言，本研究將農業機器人的功能從「辨識成熟果實」進一步提升到「判斷是否值得採、從哪裡採」，使機器人具備更接近實際農業作業需求的決策能力。研究團隊未來希望讓機器人能自主判斷哪些番茄適合自動採收，較困難的果實則由人工處理，形成機器人與人員協作的採收模式。本研究成果發表於《Smart Agricultural Technology》期刊。

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ScienceDaily