近日,合肥理工学校“红果智管”团队研发的智慧农业系统,在响应速度、病虫害识别效率、采摘精度等关键指标上实现突破性进展——每一项技术升级都精准对标农户实际需求,既解决了传统种植的痛点难题,更彰显了学校在智慧农业领域的技术研发实力与育人成效。

在环境调控响应效率上,团队创新采用“边缘计算+云端协同”技术架构:传感器采集的土壤温湿度、空气二氧化碳浓度等数据,先通过边缘智能设备完成本地化快速分析,再将关键信息上传至云平台;一旦监测到参数偏离番茄生长阈值(如温度高于核心区间、土壤湿度不足),中心网关会以毫秒级延迟传输指令,联动风扇、水泵等执行器启动调控。这套系统让环境参数调控响应时间压缩至1分钟以内,较传统人工调整(需30分钟往返大棚、手动操作设备)效率提升30倍,彻底改变了“农户跑断腿,调控赶不上变化”的困境。

病虫害识别环节的突破更让农户直呼“省心”。过去人工巡查番茄田,每亩日均需耗时1.5-2小时,且病虫害初期症状隐蔽,识别准确率不足40%;如今团队研发的AI识别设备,依托经2万张番茄病虫害图像训练的卷积神经网络(CNN)模型,仅需0.5秒就能完成单株番茄的检测,不仅能精准判定炭疽病、蚜虫等病虫害类型(如识别炭疽病置信度达95%),还能同步输出病因分析与防治方案,整体识别准确率稳定在98%,为病虫害早发现、早防治争取了关键时间。

智能采摘精度的提升则破解了“番茄离地低、采摘易损”的行业难题。团队为采摘机器人搭载双目视觉定位技术(高清摄像头+景深三维摄像头),既能捕捉果实颜色、成熟度信息,又能精准测量机械臂与果实的深度距离,配合六轴机械臂的灵活关节——通过优化Z方向活动范围,将机械臂作业区间覆盖从植株底部到顶部的所有果实,确保即使是离地高度低的成熟番茄也能被精准抓取;再加上柔性夹具的压力传感器实时调整夹持力度,最终实现毫米级采摘精度,果实损伤率从人工采摘的7%降至2%,单日采摘量达人工的2.5倍。

“每个技术突破都针对农户实际需求。”团队人工智能工程师小王举例,此前李伯伯的种植园因番茄植株矮、果实离地近,人工弯腰采摘效率低还易碰伤果实,团队便专门校准机械臂初始姿态与关节活动参数,让设备能贴合垄间环境灵活作业。合肥理工学校以技术攻关为核心,让环境设备调试、云计算、人工智能等专业学生跨学科协作,在解决“响应慢、识别难、采摘糙”等瓶颈问题中锤炼创新能力,最终研发的这套系统,不仅成为智慧农业高质量发展的“技术样板”,更让职业教育的“实战育人”理念落地生根。