不再看天田!茶改場推 IoT+AI 茶園精準灌溉 大幅省水 茶葉更香更回甘
農業部茶及飲料作物改良場建構茶園精準灌溉決策模式,透過微氣象觀測站資料、蒸發散量(ET)指標與物聯網感測技術,開發「茶園精準滴灌參數模組」,並導入AI運算與雲端平台進行灌溉管理。研究顯示,精準滴灌可依降雨、土壤含水量與蒸散變化動態調控水量,在夏季與枯水期皆能提升茶芽數與茶菁產量,同時節省約13%至24%灌溉水量,並改善茶葉香氣、滋味與回甘度。
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農業面臨勞動力老化與成本上升的挑戰,尤其在高價值作物如番茄的採收作業高度依賴人工,不僅成效不彰且易造成果實損傷。而室內栽培環境雖能穩定生長條件,但仍需自動化解決方案來提升整體採收效率。
日本大阪市立大學(Osaka Metropolitan University)的研究團隊為室內栽培環境開發一款智慧採收機器人,透過影像辨識與AI分析模型,使機器人能依據果實成熟度與環境障礙,「思考」最適合的採摘方向,再結合深度感測器與多軸機械手臂完成採收。
研究結果顯示,在室內栽培環境中,機器人平均每小時可採收數十顆番茄,採收成功率超過80%,且果實損傷率低於5%。隨著AI模型持續學習並進行優化,整體採收效率相較研究初期提升兩倍以上,同時亦能適應不同植株的生長姿態。
本研究指出,在室內栽培環境下,軟硬體整合與AI導入可有效提升番茄採收效率,減輕對人工的依賴。未來此系統可擴展至其他蔬果作物,並與人類協作,推動智慧轉型與室內農業規模化。本研究已發表於Smart Agricultural Technology期刊。
本研究所開發的智慧採收機器人主要應用於室內栽培環境。
機器人透過影像辨識與AI分析模型,依據果實成熟度與環境障礙,判斷最適合的採摘方向。
本研究已發表於Smart Agricultural Technology期刊。