可同時控制多臺機器人協同完成大規模采摘任務。智能采摘機器人的協同作業系統基于先進的物聯網和分布式控制技術構建。果園管理者通過控制平臺，能夠對數十臺甚至上百臺機器人進行統一調度和管理。平臺利用智能算法，根據果園地形、果樹分布、果實成熟度等信息，為每臺機器人分配的采摘區域和任務路線。在作業過程中，機器人之間通過無線通信技術實時交互信息，自動避讓彼此，避免作業。例如，當一臺機器人完成當前區域采摘任務后，會自動向平臺發送信號，平臺隨即為其分配新的任務區域，并協調周邊機器人調整路線，實現無縫銜接。在萬畝規模的蘋果種植基地，通過 50 臺智能采摘機器人協同作業，每天可完成近千畝果園的采摘工作，相比單臺機器人作業效率提升了 5 倍以上，極大地提高了大規模果園的采摘效率，滿足果實集中成熟時的高效采收需求 。熙岳智能的智能采摘機器人與運輸系統相結合，實現采摘、搬運一體化解決方案。廣東草莓智能采摘機器人按需定制

無線充電技術讓機器人擺脫線纜束縛自由行動。智能采摘機器人采用的無線充電技術基于磁共振耦合原理，由地面充電基站與機器人內置的接收線圈組成充電系統。地面基站發射特定頻率的電磁場，機器人在靠近基站時，接收線圈通過磁共振與發射端產生能量耦合，實現電能的無線傳輸，充電效率可達 85% 以上。這種充電方式無需人工插拔線纜，機器人在電量低于設定閾值時，可自主導航至充電基站上方，自動對準充電區域完成充電。在大型果園中，機器人可沿著預設的充電站點路線移動，實現邊作業邊充電的循環模式。例如在陜西的蘋果園中，多個無線充電基站分布于果園各處，機器人在作業間隙自動前往充電，日均作業時長從原本的 8 小時延長至 12 小時，徹底擺脫了傳統有線充電對機器人行動范圍和作業連續性的限制，大幅提升了設備的使用效率和靈活性。山東多功能智能采摘機器人案例農業企業選擇熙岳智能的智能采摘機器人，可有效提升自身競爭力和生產效益。

智能采摘機器人能有效減少因人工疲勞導致的采摘失誤。人工長時間采摘作業易出現視覺疲勞、動作遲緩等問題，據統計，連續工作 4 小時后，人工采摘的果實損傷率會從 5% 上升至 15%。智能采摘機器人配備的高精度傳感器與穩定的機械系統，可保持 24 小時恒定的作業精度。在廣西砂糖橘采摘季，機器人通過 AI 視覺算法持續識別果實，機械臂以每分鐘 30 次的穩定頻率進行采摘，全程果實損傷率控制在 2% 以內。即使在夜間作業，機器人的紅外視覺系統依然能保持高效工作，而人工在夜間采摘時，失誤率會進一步增加。通過替代人工進行度、重復性勞動，智能采摘機器人不保障了果實品質，還降低了因果實損傷帶來的經濟損失，每畝果園可減少損耗成本 800 至 1000 元。

模塊化設計讓機器人能適配不同作物的采摘需求。智能采摘機器人采用模塊化設計理念，其各個功能部件如機械臂、末端執行器、傳感器組等都設計為的模塊。不同作物的生長特性、果實形態和采摘要求差異很大，例如，草莓果實小巧、生長在地面附近，需要精細的抓取和較低的采摘高度；而柑橘果實成簇生長，且果樹較高，需要機械臂具備更大的伸展范圍和不同的抓取方式。通過模塊化設計，當需要采摘不同作物時，操作人員可以方便快捷地更換相應的模塊。更換更小巧、靈活的機械臂和末端執行器用于草莓采摘，或者換上伸展范圍更大、抓取力更強的模塊來應對柑橘采摘。同時，軟件系統也能根據不同模塊的特性自動調整參數和控制策略，使機器人迅速適應新的采摘任務。這種模塊化設計提高了機器人的通用性和靈活性，降低了果園使用多種采摘設備的成本。熙岳智能專注于智能技術研發，其推出的智能采摘機器人成為農業領域的創新亮點。

自動統計每日采摘量，生成可視化數據圖表。智能采摘機器人內置的數據統計系統，能夠實時記錄每一次采摘的果實數量、重量、采摘時間等信息。每天作業結束后，系統自動對數據進行匯總分析，生成詳細的可視化數據圖表，包括柱狀圖展示每日采摘總量對比、折線圖呈現采摘量隨時間的變化趨勢、餅狀圖分析不同品質果實的占比等。果園管理者通過管理平臺可直觀查看這些圖表，快速了解果園的生產情況。例如，通過分析圖表發現某區域機器人采摘量較低，可及時安排人員檢查該區域的果樹生長狀況或機器人運行狀態。數據圖表還支持多維度篩選和導出功能，管理者可根據日期、區域、果實種類等條件進行數據篩選，并將數據導出為 Excel 文件進行進一步分析。這些可視化數據圖表為果園管理者的生產決策提供了有力的數據支持，有助于優化生產計劃和資源配置。熙岳智能科技研發的機器人，通過視覺系統能快速鎖定可采摘的目標果實。山東多功能智能采摘機器人案例

涉農大中專及以上院校及科研院所采用熙岳智能采摘機器人，用于科研教學。廣東草莓智能采摘機器人按需定制

利用圖像識別技術區分病果與健康果實。智能采摘機器人搭載的圖像識別技術，依托深度學習算法與高分辨率攝像頭構建起強大的果實健康檢測系統。其內置的卷積神經網絡（CNN）模型，經過海量的病果與健康果實圖像數據訓練，能夠識別果實表面的病斑、腐爛、蟲害痕跡等特征。以蘋果為例，系統不能識別常見的輪紋病、炭疽病在果實表面形成的不規則斑塊，還能通過分析果實顏色分布、紋理變化，檢測出肉眼難以察覺的早期病變。在實際作業中，攝像頭以每秒 20 幀的速度采集果實圖像，圖像識別算法在毫秒級時間內完成分析，若判斷為病果，機械臂將跳過該果實或將其單獨分揀，避免病果混入健康果實中，保障采摘果實的整體品質。經測試，該技術對病果的識別準確率高達 97%，有效降低了因病果混入導致的產品質量風險與經濟損失。廣東草莓智能采摘機器人按需定制