نجح باحثون في كلية التكنولوجيا الزراعية بجامعة طهران، في تصميم و بناء روبوت لجني التمور. وقد تم تصميم وبناء هذا الروبوت في إطار رسالة الماجستير لأحد طلاب كلية التكنولوجيا الزراعية بجامعة طهران. وقال استاذ كلية التكنولوجيا الزراعية د. جعفر سماح، الذي اشرف علی هذه الاطروحة، ان “الروبوت يساعد على تحسين الجودة وارتقاء سرعة عملیة جني التمور عن طريق الجني الآلي”. واضاف “سماح”، بأنه يقلل استخدام الروبوت من المخاطر التي تسببها الظروف الصعبة لجني التمور بشکل عادي. یذکر بأنه تم نشر نتائج هذا البحث مؤخرًا في مجلة “Journal of Field Robotics” التابعة لشرکة وايلي الامریکیة للنشر.
وقال المشرف على هذا المشروع البحثي، موضحاً: عادة يتم حصاد التمور في أعلى نقطة في النخلة وهذا يجلب العديد من المخاطر على حياة المزارع. لذلك في هذا البحث تم تقديم طريقة لاستخدام العلوم الروبوتية في حصاد التمر. كاستخدام ذراع آلية في مواعيد الحصاد بصرف النظر عن تقليل المخاطر الناجمة عن ظروف الحصاد، يحافظ على جودة المنتج أثناء الحصاد ويزيد من سرعة الحصاد.” وأضاف: في البداية تم تصميم وتقييم هياكل الذراع باستخدام برنامج Solidworks و Adams. ثم تم حساب درجة الحركة ومساحة العمل للذراع المصمم. كما تم تصميم وبناء حامل للذراع الآلي يحتوي على مجموعة توجيه لسهولة الاقتراب من نخيل التمر. من أجل زيادة درجة الحرية أثناء انتقاء المجموعة وتحسين مساحة العمل ، كما تم أيضًا إضافة مفصل معصم إلى الذراع الآلية.
كما قال الباحث: “المشغل الأخير في هذا الذراع هو منشار يتم من خلاله قطع ساق نخيل التمر. ويتم التحكم في الذراع عن طريق نظام ذكي ويتم تركيب كاميرا عليه ، والتي ترسل الصور بشكل مضمّن إلى نظام التحكم الذكي وتتحكم في المحركات من أجل الوصول بأداة القطع إلى مجموعة راحة اليد. هذا وتشتمل وحدة اتخاذ القرار على ثلاثة أنظمة استدلال ضبابي تستخدم بيانات الموقع لسيقان الفاكهة ومساحة أوراق الشجرة في الصور لتحديد سرعة المحركات الكهربائية للمفصل على شكل حرف U والمفصل الأفقي و المفصل العمودي.
وقال عضو هيئة التدريس بجامعة طهران عن نتائج الاختبار العملي للذراع الروبوتية لمواعيد الحصاد: “من أجل تقييم الذراع الروبوتية ، تم استخدام نسخة طبق الأصل من نخيل التمر بأبعاد معدلة من النخيل ، وتم إجراء عملية الحصاد على هذه النسخة المتماثلة “. وأظهرت النتائج أن خوارزمية معالجة الصور التي تم إدخالها يمكنها التعرف على سيقان عناقيد نخيل التمر بدقة واستعادة 0.88 و 0.92 و 0.96 على التوالي في ضوء مناسب ، أي عندما يكون هناك ضوء طبيعي وكافي. كما أظهرت نتائج الاختبارات أن دقة نظام التحكم في قص السيقان بلغت 87٪ مع خسارة إنتاجية 5٪. ونتيجة لذلك ، يوفر الروبوت المقترح إمكانية تحسين القدرة على استخدام آلة الحصاد في حقول التمور.
