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农业行业经常面临种植、收获、施肥和检测等手动任务的挑战,这些 任务既耗时又容易出错。 “农业机器人系统”项目通过集成先进视觉、语音识 别和机器人技术的模块化设计解决了这些问题。该系统由独立但互连的视觉检 测和语音识别模块组成,创建了灵活且适应性强的解决方案。视觉检测模块使 用计算机视觉技术,在 YOLOv5 上进行训练并以 TensorRT 格式部署在 Jetson Nano 上,以准确检测和识别不同的物品。然后,机械臂模块精确控制 幼苗或种子的拾取,并将它们排列在特定位置。语音识别模块增强了智能人机 交互,可以对系统进行高效、直观的控制。这种模块化方法提高了农业任务的 效率和准确性,展示了机器人技术在农业领域的潜力。
本文讨论了农业面临的挑战以及如何使用机器人和计算机视觉技术来解决这些挑 战。具体来说,讨论了农业机器人系统(
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