Back to search

FFL-JA-Forskningsmidlene for jordbruk og matindustri

Sensorer for automatisk presisjonsplukking av jordbær

Alternative title: Sensors for robotic picking of strawberries

Awarded: NOK 5.2 mill.

Målbær will develop exact and robust sensors to measure different properties of strawberries in the field. We will look at new measurement techniques to identify ripeness, diseases and damage to strawberries. This will be used at input to optimise robotic harvesting of strawberries. To be able to pick strawberries at a pace and accuracy that is at the same level of human pickers, there is a need for novel sensors. Human pickers are incredibly quick and efficient decision makers for what berries to harvest. To develop robots with comparable performance, we have identified a large technological gap in available outdoor sensors that can measure the required characteristics for efficient harvesting of berries. The project will develop these sensors and integrate into a robotised strawberry harvester. The project spans two harvest seasons. In the 2021 season, the project has tested measurement and analysis methods on a selection of harvested berries. In the 2022 season the project will integrate and operate selected sensors on the Sagas robot Thorvald.

Prosjektet skal utvikle optiske sensorer for å måle modningsgrad og kvalitet på jordbær. Dette vil bli brukt til å utvikle nye tjenester som å prediktere avling, identifisering av sykdom og gradering av bær i forhold til størrelse og kvalitet. Videre vil vi videreutvikle en jordbærplukker som kun plukker bær av salgbar kvalitet. Verdiskapingspotensialet for robotisert plukking blir først fullt ut realisert når sensorer kan gi pålitelig informasjon om kvaliteten til bærene som plukkes. Dette prosjektet vil utvikle, teste og verifisere optiske metoder for å: - måle modning og modningsgrad - registrere sykdommer og skader - estimere individuell bærvekt - identifisere deformerte og skadete bær Prosjektet vil utvikle verdiskapende teknologi som gagner hele verdikjeden i jordbærproduksjonen. Sensorene vil først og fremst muliggjøre kommersialisering og øke verdien til den robotiserte jordbærplukkeren ved at plukkede bær har riktig og god salgskvalitet. I hele næringskjeden skapes nye verdier gjennom reduksjon av matsvinn under og etter plukking. Dette realiseres ved å identifisere sykdom, samt at man kan plukke små eller deformerte bær som det ikke lønner seg å plukke med dyr arbeidskraft. I tillegg vil data som disse sensorene samler inn kunne brukes til å estimere avling og volum frem i tid. Dette er av stor verdi for dagligvarekjedene, som dermed kan planlegge tilbud og kampanjer. Prognosene er også viktig for å planlegge import av frukt. Det utvikles sensorer som måler riktige og relevante parametere samt algoritmer som analyserer og sammenholder data. I tillegg må bærene presenteres for sensorene slik at målingene blir gode samtidig som hastigheten til prosessen – måle, analysere og plukke – er konkurransedyktig. Sensorer som skal fungere på mobile roboter utendørs må håndtere utendørs lysvariasjoner, okkluderte bær, og bevegelser og vibrasjoner under måling. Prosjektet vil ha dette som sentrale krav for metodikk, sensorutvikling og testing i felt.

Publications from Cristin

No publications found

No publications found

No publications found

No publications found

Activity:

FFL-JA-Forskningsmidlene for jordbruk og matindustri