Ein Feld voller Brokkoli wächst nicht gleichmäßig. Die unterschiedlichen Formen und Größen bedeuten, dass der Landwirt selektiv ernten muss und jedes Mal nur die reifen Pflanzen pflücken darf. Roboter können diese Arbeit übernehmen, und damit das möglich wird, hat Pieter Blok in seiner Doktorarbeit (cum laude) dabei geholfen.


Die computergesteuerte Brokkoli-Erntemaschine. Foto © Pieter Blok

Ein riesiges rotes Fahrzeug fährt langsam über das Feld. Die Brokkoli-Erntemaschine des US-Unternehmens, mit dem Pieter Blok (Agrosystems Research & Farm Technology Group) gearbeitet hat, bewegt sich mit knapp einem Kilometer pro Stunde. „Das ist langsam, aber Menschen ernten mit etwa einem halben Kilometer pro Stunde“, sagt Blok. „Das ist also schneller und spart Arbeitskräfte.“ Brokkoli ist das ideale Gemüse für die Roboterernte, meint der Agrotechnologe. „Es handelt sich um eine relativ freistehende und leicht zu identifizierende Kulturpflanze, die sich gut für Deep Learning eignet.“

Nachdem die Forscher das System mit 50 bis 100 Bildern trainiert hatten, konnte es reifen Brokkoli auf 14.000 nicht ungekennzeichneten Bildern lokalisieren. Damit ein Roboter Brokkoli ernten kann, muss er in der Lage sein, eine Brokkolipflanze trotz Unterschieden im Feld, im Bodentyp und im Licht gut zu erkennen.

Kleinere Version

In einem ersten Test in den USA erwies sich das System als ausreichend robust. Fünf kommerzielle Brokkoli-Erntemaschinen sind in den USA in Betrieb. Die Wageningen-Forscher versuchen nun, eine europäische Version zu entwickeln. Sie ist kleiner, erntet weniger Reihen auf einmal und kann von einem herkömmlichen Traktor gezogen werden.

Quelle: Resource - Wageningen University & Research

Veröffentlichungsdatum: 23. Februar 2023