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應用深度學習技術之智慧採果車

為了解決大扭力伺服馬達的問題，作者王灝文 這樣論述：

隨著科技快速發展、社會型態改變及少子化趨勢，使得現今農村務農的人力出現高齡化及斷層現象。因此，本文以研發一部基於深度學習之自動採果機器人為目標，為農村人力不足提供解決方案。本文設定的採果機器人以小番茄、草莓等小型水果為對象，設定的場域為採離地高架式或圍籬式栽種的果園，亦即成熟果實大多會懸垂於盆器外，且欄架與欄架間具有平整的步道可供機器人移動，在此二條件滿足的情況下，則本文研發的機器人能夠執行自動採果工作。硬體部分主要有樹莓派、攝影機、機械手臂、步進馬達及鋁架車體，軟體部分則結合視覺辨識、深度學習、互聯網傳輸等，結合製作出可利用電腦進行遠端控制、蒐集、採收等功能的自走車。有別於以往果園僅能裝設

感測器，遠端定點收集園內環境資訊，而本文研發的採果機器人同時具備可控制、自動採收、移動及拍攝等功能。一開始將拍攝的照片回傳到電腦進行影像辨識，利用深度學習事先訓練好的模型進行果實數量、輪廓與質心分析，以獲得果實位置、大小等資訊，最後在回傳給採果車執行夾取的動作，如此反覆便可達成連續採收的工作，本次研究特別著重於在具備採果的基礎下，使用深度學習來解決果實相依狀況時的夾取問題。