清明前夕，正是茶葉采摘旺季。在浙江省杭州市西湖區一處茶園裏，一個(ge) “采茶小工”移動機械臂，將采摘的茶葉源源不斷地送入存儲(chu) 盒中。這個(ge) “采茶小工”的研發團隊，正是浙江理工大學農(nong) 業(ye) 機器人與(yu) 裝備創新團隊。

　　茶葉采摘基本靠人工完成，尤其是名優(you) 茶、明前茶，采摘期短且密集，比如高等級的龍井茶，一斤茶葉需要約4萬(wan) 個(ge) 芽頭。但隨著采茶工群體(ti) 年齡增大，人工缺、人工貴的問題越來越突出。

　　在浙江省山區26縣，擁有大麵積的茶園，發展茶產(chan) 業(ye) 關(guan) 係著當地農(nong) 民的增收問題，也能有效助力浙江高質量發展建設共同富裕示範區。為(wei) 了幫助茶農(nong) 提升產(chan) 量、增加收入，國家茶葉產(chan) 業(ye) 技術體(ti) 係崗位科學家、浙江理工大學教授武傳(chuan) 宇帶領團隊研發出智能采茶機器人，今年已研發到了第五代。

　　要在茂密的茶樹枝中識別嫩芽，采茶工人憑借的是眼力和豐(feng) 富的經驗，這台機器卻是借助人工智能，通過對大量圖像數據的學習(xi) ，實現對茶樹嫩芽的自動識別。

　　在浙江省麗(li) 水市的一個(ge) 示範茶園裏，中青報·中青網記者見到該團隊的陳建能教授。隨著機械臂的移動，一顆顆茶芽被摘下來。陳建能介紹，智能采茶機器人的一個(ge) 難點就是“識別難”。茶樹芽葉不像水果蔬菜，形狀規則、顏色差別大容易識別，茶樹新長的芽葉和老葉的區別很小，形狀又不規則，這給識別增加了很多難度。

　　從(cong) 2019年開始，該團隊針對人工智能深度學習(xi) 、深度相機定位、機器人機械臂等在技術上進行不斷的研發與(yu) 測試。

　　智能采茶機器人是怎樣識別芽葉和老葉的？采茶機器人裏有一套叫作深度卷積神經網絡的識別模型，通過對大量茶樹芽葉圖像數據的學習(xi) ，可以自動識別茶樹芽葉。

　　團隊成員、識別組桂江生副教授介紹，“前期我們(men) 向采茶機器人係統輸入大量的茶樹芽葉照片，通過處理和分析，采茶機器人就會(hui) 記住芽葉的形狀和紋理等，自己歸納出照片中芽葉的特征，輸入的照片越多，機器人的知識庫就越豐(feng) 富，學起來也越紮實，對芽葉識別的準確率也就越高。”

　　除了聰明好學的腦袋，智能采茶機器人還有一雙厲害的“眼睛”，使用雙目攝像頭掃描茶葉，就和人的兩(liang) 隻眼睛一樣，實現3D定位，從(cong) 而精準找到芽葉所在位置。

　　識別、定位好茶葉芽葉後，接下來就是怎麽(me) 樣快速、無損地把它采摘下來。這時就需要用到機器人的另一個(ge) 法寶——機械臂。工業(ye) 機器人處於(yu) 一個(ge) 人造的穩定環境，而農(nong) 業(ye) 機器人麵對的是非結構化、千變萬(wan) 化的環境，這就對機械臂提出了很高的要求。風速、光照、坡度等因素都會(hui) 影響機械臂的采摘。

　　據了解，機械臂采茶分兩(liang) 步，一剪一吸。機械臂的末端有一把小剪刀，根據定位信息找準芽葉的葉柄，一刀下去，芽葉從(cong) 枝頭分離，同時附在機械臂末端的負壓吸管，會(hui) 把剪下來的芽葉吸進機械手的暫存盒中。

　　一般來說，早春茶一芽一葉在兩(liang) 厘米左右，葉柄隻有幾毫米，所以對機械臂的操作精準度要求非常高，剪歪了會(hui) 破壞茶樹枝梢，或剪下不完整的芽葉。一位團隊成員感歎研發不易，“我們(men) 就好比在農(nong) 田裏繡花，讓采茶機器人完成毫米級的作業(ye) 任務。”

　　相較於(yu) 之前幾代，第五代智能采茶機器人增加了一個(ge) 機械臂，大大提高了智能機器人采摘的效率。目前采一顆芽葉時間在1.5秒左右，1小時可以采摘2000多顆，一天可以采4斤左右，目前還沒有趕上人工的速度。陳建能表示，未來通過改進，一台機器可以實現3-5個(ge) 人的工作效率。

　　過去的采茶機器人采用軌道方式，可以適應丘陵山地。今年在西湖龍井產(chan) 區實驗的第五代智能采茶機器人，已經采用履帶的方式，可以前後移動，適應於(yu) 緩坡地麵。

　　團隊成員介紹，目前，第五代智能采茶機器人的識別準確率達到86%，采茶成功率在60%以上，采茶精確度相較於(yu) 前幾代機器人大大提高。

　　陳建能表示，“第五代智能采茶機器人的進步，證明智能采茶是可行的，而要把可行變成可用、好用，未來還有很長的路要走。”目前，這款機器人還處於(yu) 實驗室階段，接下來團隊將繼續研發，提高采摘效率和采摘質量。（記者蔣雨彤）