人工智能机器人利用视觉和触觉包装果蔬

机器人已经拥有了视觉和听觉，而人们正在通过新技术对它们的触觉进行微调，从而将其用于一个出人意料的用例。拥有电子、工程和生物纳米技术背景的 Atif Syed 博士痴迷于能够对加工流程产生巨大影响的纳米级设备。这种关注促使英国机器人公司 Wootzano 的首席执行官 Syed 为机器人打造了一款电子皮肤，使机器人能够感知压敏接触。

他解释说：“我知道最大的问题之一是让机器人拥有像人类一样的触觉。”“电子皮肤传感器可以感觉到施加了多少力，以及运动的准确方向。最有趣的是，使用一种完全可伸缩的材料，就可以实现这种能力。”

Syed 的目标将他的创新技术应用于医药行业，但他出人意料地绕道而行，在拥有供应链数字化转型潜力的食品分销行业找到了一个高价值的应用。

物联网机器学习改变了一个行业

传统的果蔬分拣、修剪和包装方法容易出现人为错误，影响质量和运营效率。

Syed 说：“我亲眼看到了寻找劳动力完成这些任务有多难，现在几乎所有任务都是机器自主或自动完成的。”“但是在不碰伤和损坏产品的情况下分拣产品所需的精细运动技能无法完全自动化，因为机器人没有足够精细的触觉。”由于这项工作既单调又费力，本行业也面临着高流失率和高昂招聘费用的挑战。

Wootzano 的机器学习工程师 Joel Budu 说：“包装厂与中介机构合作，员工通常就职很短的一段时间之后就会跳槽。”“您为他们所做的培训付诸东流，他们的工作质量也参差不齐。”

配备 Syed 电子皮肤的机器人系统（如 Wootzano Avarai）可以完成这个流程，更高效地包装果蔬，从而提高利润率，更快地将更新鲜的食品从农场送到餐桌。在将食品配送给零售商之前，机器人还可以识别质量问题，从而减少退货和浪费。

工业自动化和物联网如何运行

Wootzano Avarai 系统是一个独立的解决方案，可以添加到现有的传送带系统中。Avarai 不像其它系统那样仅提供机械手，它是一个完整的解决方案，拥有视觉、自动化功能和发挥关键作用的电子皮肤，可通过分析数据（包括硬度、化学传感数据和温度）来检查新鲜度。末端执行器上的分拣工具可以定制，使客户可以根据农产品的要求更改系统（视频 1）。

Avarai 机器人采用人工智能和物联网机器学习技术。通过机器人摄像头的每一件产品都会被记录和分析。数据存储在 AWS 云网络上。例如，葡萄是最难分拣和加工的水果之一，而 Avarai 能在大约不到一年的时间内带来投资回报。

Budu 说：“在现有设备中整合 Avarai 非常容易。”“容纳机器人大脑的机柜结构可以放置在 600 毫米的正方形空间中。我们使用英特尔^® 实感摄像^™ 头捕捉深度图像。我们的解决方案使用多种英特尔^® 硬件，包括面向电脑的 CPU 和面向机器学习推理的视觉处理器。”

包装厂采购机器人并支付每月的装机费，费用包括机器学习模型、硬件更新、修理和维护以及电子皮肤更换。

Sye 说：“根据使用情况，电子皮肤大约每四个月就要更换一次。”“遗憾的是，与人类皮肤不同，机器人皮肤目前还无法自我再生。”

Sye 说：“我们给客户带来的主要优势在于他们不需要依赖人力，在目前劳动力短缺和新冠肺炎疫情持续的情况下，人力对这个行业来说是一个巨大的挑战。”

物联网机器人的未来

Syed 的下一个目标是实现机器人的民主化，将它们的价位降至对客户（无论是商业用户还是消费者）合理的水平。他说，民主化有助于释放更大的潜力。

他说：“我们预计未来会有更多的机器人出现在人们的家中。”“当今的消费者拥有割草机器人、吸尘机器人，甚至还有可以自行清洁的机器人垃圾箱。我们设想未来还会有能为您烹饪您最喜欢的食物的机器人！我们最大的创新是降低成本，使客户能够尽快应用和集成技术。我们相信，总有一天，人们会有更多的空闲时间来做喜欢的事情。”

本文由 insight.tech 的内容副主管 Georganne Benesch 编辑。