內置語音交互系統，支持語音指令操作。智能采摘機器人的語音交互系統采用離線語音識別與云端語義分析相結合的技術，即使在無網絡的偏遠果園也能快速響應指令。操作人員只需說出 “啟動采摘模式”“前往 B 區果園” 等自然語言指令，機器人即可執行相應操作。系統支持多語言切換，可適配不同地區操作人員的使用習慣。當機器人遇到故障時，會通過語音播報詳細的錯誤代碼與解決方案，例如 “機械臂關節卡頓，請檢查潤滑情況”，幫助維修人員快速定位問題。在四川的獼猴桃種植基地，果農通過語音指令控制機器人調整采摘高度、切換果實類型，操作效率比傳統觸控方式提升 40%，真正實現了人機交互的便捷化與智能化。熙岳智能的智能采摘機器人具備環境智能感知與自主避障能力，保障作業安全。吉林制造智能采摘機器人

基于深度學習技術，機器人可不斷優化采摘效率。深度學習技術為智能采摘機器人的性能提升提供了強大動力。機器人在采摘作業過程中，會不斷收集各種數據，包括采摘環境信息、果實特征數據、自身操作動作和相應的采摘結果等。這些海量的數據被傳輸至機器人的深度學習模型中，模型通過復雜的神經網絡結構對數據進行分析和學習。在學習過程中，模型會不斷調整內部參數，尋找的決策策略和操作模式，以提高采摘的準確性和效率。例如，通過對大量采摘數據的學習，模型可以發現不同光照條件下果實識別的參數，或者找到在特定地形下機械臂運動的快捷路徑。隨著作業時間的增加和數據積累的增多，深度學習模型會不斷進化和優化，使機器人的采摘效率逐步提升，作業表現越來越出色。這種基于深度學習的自我優化能力，讓智能采摘機器人能夠不斷適應變化的作業環境，持續保持高效的工作狀態。福建荔枝智能采摘機器人供應商熙岳智能專注于智能技術研發，其推出的智能采摘機器人成為農業領域的創新亮點。

配備自動充電裝置，續航不足時自動返回充電站。智能采摘機器人配備的自動充電裝置使其具備自主能源管理能力。機器人內置的電量監測系統會實時監控電池電量狀態，當電量下降到預設的閾值，如 20% 時，機器人會立即啟動自動返回充電站的程序。在返回過程中，機器人依靠自身的導航系統，結合激光雷達掃描的地形信息和預先規劃的路徑，避開障礙物，沿著路線快速、準確地回到充電站。充電站采用先進的無線充電或接觸式充電技術，當機器人到達充電站指定位置后，充電裝置會自動對接并開始充電。整個充電過程無需人工干預，并且充電效率高，能夠在較短時間內為機器人充滿電量。充滿電后，機器人會根據當前的采摘任務情況，自動返回作業區域繼續工作。這種自動充電機制確保了機器人能夠在果園中持續穩定地運行，避免了因電量不足導致的作業中斷，極大地提高了采摘作業的連續性和效率。

采用 AI 視覺算法，能快速定位目標果實的生長位置。AI 視覺算法賦予了智能采摘機器人強大的環境感知和目標識別能力。它基于深度學習的卷積神經網絡（CNN），通過對海量果園圖像數據的學習，能夠準確區分果實、枝葉、背景等元素。當機器人進入果園作業時，攝像頭采集到的圖像信息會實時傳輸至算法模塊，算法會對圖像進行特征提取、目標檢測和定位。在復雜的果園環境中，即便果實被茂密的枝葉遮擋，AI 視覺算法也能通過分析部分可見特征，結合空間幾何關系，快速推算出果實的完整位置。此外，該算法還具備自適應能力，能隨著作業環境的變化和數據積累不斷優化，從而實現對目標果實位置的快速、定位，為后續的采摘動作提供準確引導。機器人采用 ROS 操作系統開發，這一技術來自熙岳智能的精心打造。

模塊化設計讓機器人能適配不同作物的采摘需求。智能采摘機器人采用模塊化設計理念，其各個功能部件如機械臂、末端執行器、傳感器組等都設計為的模塊。不同作物的生長特性、果實形態和采摘要求差異很大，例如，草莓果實小巧、生長在地面附近，需要精細的抓取和較低的采摘高度；而柑橘果實成簇生長，且果樹較高，需要機械臂具備更大的伸展范圍和不同的抓取方式。通過模塊化設計，當需要采摘不同作物時，操作人員可以方便快捷地更換相應的模塊。更換更小巧、靈活的機械臂和末端執行器用于草莓采摘，或者換上伸展范圍更大、抓取力更強的模塊來應對柑橘采摘。同時，軟件系統也能根據不同模塊的特性自動調整參數和控制策略，使機器人迅速適應新的采摘任務。這種模塊化設計提高了機器人的通用性和靈活性，降低了果園使用多種采摘設備的成本。其機械臂設計巧妙，由熙岳智能精心打造，具備高靈活性和度。天津供應智能采摘機器人解決方案

輕巧型 7 自由度機械臂，由熙岳智能設計，輕松完成路徑規劃、采摘和放籃等多個任務。吉林制造智能采摘機器人

智能采摘機器人搭載多光譜攝像頭，可識別果實成熟度。多光譜攝像頭作為機器人的 “眼睛”，能夠捕捉可見光和不可見光范圍內的多種光譜信息，覆蓋從紫外線到近紅外的波段。不同成熟度的果實，在這些光譜下會呈現出獨特的反射、吸收和透射特性。例如，成熟的蘋果在近紅外光譜下反射率較高，而未成熟的蘋果反射率較低。機器人通過分析多光譜圖像數據，結合預先訓練好的算法模型，能夠快速且地判斷果實是否達到采摘狀態。這種技術不避免了人工判斷的主觀性和誤差，還能在復雜光照條件下保持穩定的識別效果，有效提升了采摘果實的品質和一致性，極大減少了因采摘過早或過晚造成的損失。吉林制造智能采摘機器人