清明前夕，正是茶叶采摘旺季。在浙江省杭州市西湖区一处茶园里，一个“采茶小工”移动机械臂，将采摘的茶叶源源不断地送入存储盒中。这个“采茶小工”的研发团队，正是浙江理工大学农业机器人与装备创新团队。
茶叶采摘基本靠人工完成，尤其是名优茶、明前茶，采摘期短且密集，比如高等级的龙井茶，一斤茶叶需要约4万个芽头。但随着采茶工群体年龄增大，人工缺、人工贵的问题越来越突出。
在浙江省山区26县，拥有大面积的茶园，发展茶产业关系着当地农民的增收问题，也能有效助力浙江高质量发展建设共同富裕示范区。为了帮助茶农提升产量、增加收入，国家茶叶产业技术体系岗位科学家、浙江理工大学教授武传宇带领团队研发出智能采茶机器人，今年已研发到了第五代。
智能采茶机器人和采茶工一起在茶园工作。浙江理工大学供图要在茂密的茶树枝中识别嫩芽，采茶工人凭借的是眼力和丰富的经验，这台机器却是借助人工智能，通过对大量图像数据的学习，实现对茶树嫩芽的自动识别。
在浙江省丽水市的一个示范茶园里，记者见到该团队的陈建能教授。随着机械臂的移动，一颗颗茶芽被摘下来。陈建能介绍，智能采茶机器人的一个难点就是“识别难”。茶树芽叶不像水果蔬菜，形状规则、颜色差别大容易识别，茶树新长的芽叶和老叶的区别很小，形状又不规则，这给识别增加了很多难度。
从2019年开始，该团队针对人工智能深度学习、深度相机定位、机器人机械臂等在技术上进行不断的研发与测试。
智能采茶机器人是怎样识别芽叶和老叶的？采茶机器人里有一套叫作深度卷积神经网络的识别模型，通过对大量茶树芽叶图像数据的学习，可以自动识别茶树芽叶。
团队成员、识别组桂江生副教授介绍，“前期我们向采茶机器人系统输入大量的茶树芽叶照片，通过处理和分析，采茶机器人就会记住芽叶的形状和纹理等，自己归纳出照片中芽叶的特征，输入的照片越多，机器人的知识库就越丰富，学起来也越扎实，对芽叶识别的准确率也就越高。”
资料图除了聪明好学的脑袋，智能采茶机器人还有一双厉害的“眼睛”，使用双目摄像头扫描茶叶，就和人的两只眼睛一样，实现3D定位，从而精准找到芽叶所在位置。
识别、定位好茶叶芽叶后，接下来就是怎么样快速、无损地把它采摘下来。这时就需要用到机器人的另一个法宝——机械臂。工业机器人处于一个人造的稳定环境，而农业机器人面对的是非结构化、千变万化的环境，这就对机械臂提出了很高的要求。风速、光照、坡度等因素都会影响机械臂的采摘。
据了解，机械臂采茶分两步，一剪一吸。机械臂的末端有一把小剪刀，根据定位信息找准芽叶的叶柄，一刀下去，芽叶从枝头分离，同时附在机械臂末端的负压吸管，会把剪下来的芽叶吸进机械手的暂存盒中。
一般来说，早春茶一芽一叶在两厘米左右，叶柄只有几毫米，所以对机械臂的操作精准度要求非常高，剪歪了会破坏茶树枝梢，或剪下不完整的芽叶。一位团队成员感叹研发不易，“我们就好比在农田里绣花，让采茶机器人完成毫米级的作业任务。”
相较于之前几代，第五代智能采茶机器人增加了一个机械臂，大大提高了智能机器人采摘的效率。目前采一颗芽叶时间在1.5秒左右，1小时可以采摘2000多颗，一天可以采4斤左右，目前还没有赶上人工的速度。陈建能表示，未来通过改进，一台机器可以实现3-5个人的工作效率。
过去的采茶机器人采用轨道方式，可以适应丘陵山地。今年在西湖龙井产区实验的第五代智能采茶机器人，已经采用履带的方式，可以前后移动，适应于缓坡地面。
团队成员介绍，目前，第五代智能采茶机器人的识别准确率达到86%，采茶成功率在60%以上，采茶精确度相较于前几代机器人大大提高。
陈建能表示，“第五代智能采茶机器人的进步，证明智能采茶是可行的，而要把可行变成可用、好用，未来还有很长的路要走。”目前，这款机器人还处于实验室阶段，接下来团队将继续研发，提高采摘效率和采摘质量。
