田间作物表型监测机器人-AI叶龄诊断机械臂-农业多轴机械人系统

产品概述

传统上，农业监测主要是依赖摄像头和无人机，但这两种方式在作物叶片堆叠密集、郁闭度高情况下难以近距离观测作物生长的形态，为全面监测作物表型数据并建立精确的数果模型。

该机器人具备360度旋转RYZ三轴自由移动能力，能够将传感器深入作物内部，实现全方位数据采集。同时，多轴机械人还可搭载图像和光谱传感器，实现叶片、冠层和穗等数据的原位监测，精准追踪作物的物候期变化，通过应用AI算法，机器人能够自动识别并获取作物的关键生长参数，如叶龄、株高、果实饱满度等，为作物生长状态的精准评估提供数据支持。

多轴机械人支持用户自定义预置点和巡航路径，通过简洁的编程界面添加任务，自动执行巡检、监控等周期性作业。其升降装置可配备摄像头，实现对作物的立体化数据收集、诊断与研究，为农业科研和精准农业提供强有力的技术支持。

产品亮点

1.机械臂三轴空间灵活移动，通过高精度摄像头和传感器精准定位叶片，采集高清图像，为后续AI分析提供数据支持。

2.内置AI系统利用图像识别算法，分析叶片图像(形状、大小、颜色及纹理)，判断叶龄，为农业生产提供科学依据。

3.机械臂采集的数据实时上传至中央控制系统，或与智慧农业云平台对接，形成动态的数据反馈系统。

4.机械臂可根据作物调整算法和参数，适应不同叶片大小、颜色和形态的农作物，联动其他传感器，全面监控作物生长。

适用场景

1.大田种植：在大面积的农田中，可用于监测各种农作物如小麦、玉米、水稻等的叶龄。通过准确判断叶龄，了解作物的生长阶段，从而精准制定施肥、灌溉、病虫害防治等农事计划。例如，在水稻种植中，依据叶龄诊断结果来确定何时进行晒田、追肥以及预防稻瘟病等关键措施，有助于提高水稻产量和品质。

2.温室大棚：对于温室大棚内的蔬菜、花卉等作物，叶龄诊断机械臂能够在相对封闭的环境中，精确监测作物叶龄。结合大棚内的温湿度、光照等环境控制设备，根据叶龄变化及时调整环境参数和栽培管理措施，为作物生长创造最佳条件，实现反季节生产和高效种植。比如，在冬季温室种植草莓时，根据叶龄精准调控温度、湿度和施肥量，可促进草莓的花芽分化和果实发育，提高草莓的产量和口感。

3.科研试验：在农业科研机构和高校的试验田中，叶龄诊断机械臂可用于各种作物的生长发育研究、新品种选育等试验。能够准确获取不同品种、不同处理条件下作物的叶龄数据，为科研人员提供客观、精确的研究依据，加快科研进程。例如，在玉米新品种选育过程中，通过叶龄诊断机械臂对不同株系的叶龄进行长期监测，分析其生长规律，有助于筛选出生长优势明显、适应特定环境条件的优良品种。

产品图片