“由于對食物的需求不斷增加，氣候條件變化以及人工勞動力的減少，人們越來越需要為農業開發自動化機器人解決方案，”劍橋博士說。學生Luca Scimeca。“我們的萵苣和莖干檢測算法展示了一種機器人，它可以克服雜亂，不同的光照條件和相機距離，以及產品尺寸，形狀和方向的變化。”

在部門的機器智能實驗室開發的新型機器視覺管道和抽吸/真空系統能夠執行剝離過程 - 全葉去除 - 50%的時間，完成平均27秒完成。

在收獲后對作物(例如生菜)進行分類和去除外部葉子是當前由農場工人執行的任務。對于農場工人來說，這是一項非常容易的任務，但對于機器人來說，這是一項具有挑戰性的視覺和操作任務，迄今為止機器人技術難以掌握。

但由于機電一體化講師Fumiya Iida博士領導的研究小組解決了處理這種柔軟易碎產品的挑戰，現在自動去除萵苣葉已經向現實邁進了一步。他們創建了一個3D打印的圓形噴嘴，安裝在機器人手臂的末端并使用抽吸系統進行測試，可作為單個真空抽吸點。它設計用于抓住葉子并使用撕裂動作將其從生菜主體中取出，而不會對產品造成損害。

葉子撕裂的準確性的關鍵是使用計算機視覺來定位和確定萵苣的定位。它通過首先在假定的視野之上和之內放置的2-D網絡攝像機檢測萵苣莖來實現這一點。在無法找到莖桿的情況下，將通過施加水平力并用附著在機器人臂上的軟墊滾動萵苣來采取動作翻轉萵苣。然后可以通過頂部的外葉并且具有最小的損壞風險來實現萵苣的更好定位。

萵苣和莖檢測算法在用網絡相機拍攝的單個生菜的180張照片上進行測試，高度在70cm和100cm之間。共有10種不同的冰山萵苣用于不同的位置，并且具有不同的光方向和強度，其中一些位于背景物體旁邊，以便表示雜亂。此外，在將產品儲存三天后取出30幀，導致莖色變化。萵苣檢測算法能夠準確定位萵苣的中心，準確度達到100%，莖檢測算法的檢測準確率達到81.01%。作為這些發現的結果，研究小組能夠確定最佳的萵苣葉去除點。

來自生物啟發機器人實驗室(BIRL)的Luca Scimeca致力于視覺系統。他說，這種機器人可以應用于許多其他作物，例如花椰菜，這種作物的脆弱程度要小得多，而且在計算機視覺分析其方向時也不會帶來太多挑戰。

“從工程角度來看，生菜葉子剝皮是一個有趣的機器人問題，因為葉子很柔軟，容易撕裂，生菜的形狀從來都不是給定的，”他說。“我們開發的計算機視覺，它是我們的生菜剝皮機器人的核心，可以應用于許多其他作物，如花椰菜，其中產品的后處理需要類似的信息。

“然而，需要進一步的工作將三個階段：視覺檢測，滾動系統和葉片撕裂/移除整合到一個單一的端到端解決方案中。我們提出了一種使用雙臂Baxter 機器人的方法，其中姿態估計和剝皮過程結合在一起。“