Alkalmas kiindulópont, de még érzékeny
A módszer azonos feltételek mellett jobb eredményt adott a közvetlen koordinátabecslésnél. A hőtérképes megoldás átlagos helymeghatározási hibája 17,90 pixel, a 20 pixelen belüli találatok aránya pedig 60,75 százalék volt.
A kutatók szerint ez már alkalmas lehet arra, hogy a robot megkapjon egy megfelelő kiindulási pontot a megfogó vagy vágóegység irányításához. Ugyanakkor a rendszer érzékeny maradt az erős takarásra, a csillogó felületekre és azokra az esetekre, amikor a termés és a szár közötti kapcsolat rosszul látható.
A gyakorlati jelentőség ezért elsősorban abban rejlik, hogy a kutatás egy olyan viszonylag kis számítási igényű látórendszer felé mutat, amely egy későbbi betakarító robot „szemeként” működhet. A fejlesztés alkalmas lehet arra, hogy a robot a fürtök felismerése után meghatározza a betakarítás szempontjából fontos pontokat, ezzel segítve a robotkar és a munkavégző egység irányítását.
A kutatás következő lépése ezért a háromdimenziós információ bevonása és a valódi robotikai környezetben történő tesztelés lehet. A jelenlegi rendszer kizárólag kétdimenziós RGB-felvételekből dolgozik, így nem látja közvetlenül a termések és a szárak térbeli helyzetét. A kutatók RGB-D kamerák, több nézőpontból készített felvételek és robotkarral végzett üvegházi betakarítási kísérletek bevonását tervezik. Ezekre azért is szükség van, hogy kiderüljön, a laboratóriumi és ellenőrzött körülmények között elért eredmények mennyire ültethetők át a tényleges üzemi termesztésbe.
A tanulmány így nem azt bizonyítja, hogy a koktélparadicsom betakarítása már teljesen automatizálható, hanem egy fontos részfeladat megoldásához kínál új eszközt. A pontos termésfelismerés, a fürt szerkezetének értelmezése és a megfelelő betakarítási pont meghatározása egyaránt szükséges ahhoz, hogy a jövőben a robotok a kézi munkát biztonságosan és gazdaságosan egészíthessék ki az üvegházi termesztésben.
