Sistema di visione artificiale che guida i robot raccoglitori rilevando, misurando e orientando i cappelli dei funghi in tempo reale
Contesto
Visione di precisione per la raccolta automatizzata di funghi
Le fungaie che utilizzano bracci robotici dipendono ancora dagli operatori umani per giudicare quali cappelli sono pronti da raccogliere e con quale angolazione. ShroomVision sostituisce questo passaggio manuale con un sistema di percezione basato su telecamera, progettato per i vincoli del pavimento della fungaia. Puntato su un vassoio, rileva ogni cappello visibile, ne traccia il contorno esatto, ne misura il diametro in centimetri e calcola l'angolo di inclinazione necessario al gripper per avvicinarsi correttamente a ciascun fungo. Non sono richiesti GPU né connessione cloud. Il sistema gira su hardware embedded leggero, elabora un vassoio completo in meno di due secondi e calibra le misure automaticamente usando la griglia laser già presente nell'impianto. L'output è una lista strutturata ordinabile per maturità, inclinazione o zona del vassoio. Il robot esegue i prelievi nella sequenza che massimizza la resa, operando su contorni, dimensioni e orientamenti anziché su bounding box approssimative.
Cosa abbiamo fatto...
Vision
Definizione del problema di raccolta
Il progetto è partito da un collo di bottiglia preciso: bracci robotici in attesa di conferma umana prima di ogni prelievo. L'obiettivo è stato definito come fornire contorno, diametro e angolo di approccio per ogni cappello da una singola telecamera, senza pipeline di addestramento o etichettatura.
Structure
Architettura embedded e progettazione della calibrazione
La pipeline è stata progettata per girare interamente su hardware embedded senza accelerazione GPU. La calibrazione spaziale si affida alla griglia laser già installata nell'impianto del cliente, eliminando la necessità di target di calibrazione esterni. Lo schema di output è stato strutturato per essere ordinabile e direttamente consumabile dal controller del robot.
Interface
Pipeline di rilevamento, misurazione e output
La pipeline di visione artificiale è stata costruita per rilevare i contorni dei cappelli, calcolare i diametri reali in centimetri e stimare gli angoli di inclinazione fotogramma per fotogramma. Il tempo di elaborazione è stato mantenuto sotto i due secondi per vassoio. La lista di output strutturata si integra direttamente con la logica di ordinamento dei prelievi del braccio robotico.
Launch
Validazione e deploy in produzione
Il sistema è stato testato su vassoi reali nelle condizioni di illuminazione della produzione. L'accuratezza delle misure è stata validata rispetto a riferimenti fisici. La stabilità della calibrazione tra sessioni è stata verificata tramite la griglia laser. Il build finale è stato rilasciato sull'hardware embedded del cliente senza dipendenze da infrastrutture esterne.
Computer Vision Engineer
Embedded Systems Developer
Robotics Integration Engineer
Calibration & Metrology Specialist
Chi ci ha lavorato...
