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智能秋收|全國首臺土壤檢測小專家

中國科普博覽
原創(chuàng)
中國科協(xié)、中科院攜手“互聯(lián)網(wǎng)+科普”平臺,深耕科普內(nèi)容創(chuàng)作
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出品:科普中國

作者:王大朋、劉宜(中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院智能機械研究所)

監(jiān)制:中國科普博覽

智能秋收小助手名片

小助手:高通量土壤成分智能檢測機器人

技術(shù)亮點:機器視覺、多臂協(xié)同與優(yōu)化調(diào)度算法

知識產(chǎn)權(quán):30項發(fā)明、15項新型、5項軟著,正在申請41項發(fā)明、2項國際

能量值:5顆星

證件照

高通量土壤成分智能檢測機器人整體照片

(圖片來源:作者)

高通量土壤成分智能檢測機器人內(nèi)部結(jié)構(gòu)照片

(圖片來源:作者)

智能秋收小助手自我介紹

大家好,我是國內(nèi)首臺高通量土壤成分智能檢測機器人。

雖然是“首臺”,但并不代表我沒有伙伴,因為我和其他智能設(shè)備一樣,都是中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院所制造出來的智能農(nóng)機。

耕地是糧食生產(chǎn)最重要的物質(zhì)基礎(chǔ),是我國最為寶貴的資源。要全面掌握我國耕地的質(zhì)量、分布和構(gòu)成,指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn),就需要對耕地進行“體檢”,即進行土壤檢測。

農(nóng)業(yè)土壤

(圖片來源:veer圖庫)

傳統(tǒng)土壤檢測以人工為主,周期長,成本高,且對實驗人員技術(shù)要求高,人為因素容易導致檢測結(jié)果誤差大。我的誕生,就解決了這些問題。我可以實現(xiàn)對土壤進行高通量、智能化的制樣、稱量、前處理和檢測,節(jié)省大量人力,提高檢測的精確度和穩(wěn)定性,為耕地“體檢”提供可靠的技術(shù)保障。

為了讓我成功誕生,研究員王儒敬團隊經(jīng)歷了12年的自主研發(fā)過程,先后完成了7代樣機的研發(fā)迭代與更新。

在研發(fā)迭代的過程中,研究團隊針對土壤檢測的13項指標,先后歷經(jīng)了4代樣機的更新迭代,完成了功能化模塊研制與驗證、基本功能原理樣機研制與驗證、關(guān)鍵算法開發(fā)與驗證、指標流程優(yōu)化設(shè)計,以及單平臺樣機研制與測試。

在完善這些功能后,我又歷經(jīng)了3代樣機的更新迭代,陸續(xù)完成了新增29項檢測指標功能化平臺的研制與驗證、平臺樣機的工程化、各平臺樣機的優(yōu)化組合聯(lián)動,以及整個土壤檢測機器人的智能化、信息化改進,最終變成了大家如今所看到的樣子——高通量土壤成分智能檢測機器人。我現(xiàn)在已經(jīng)通過專家鑒定,進入投產(chǎn)階段啦。

雖然耗時長,但在我的自主研發(fā)過程中,涌現(xiàn)出了一批原創(chuàng)性、創(chuàng)新性的技術(shù)成果,授權(quán)國家發(fā)明專利等知識產(chǎn)權(quán)50項,包括:30項發(fā)明專利、15項實用新型專利、5項軟件著作權(quán),正在申請41項發(fā)明專利、2項國際發(fā)明專利,形成自主知識產(chǎn)權(quán)體系。

原創(chuàng)性技術(shù)成果

為了讓大家更直觀地感受到我的厲害之處,以及研究團隊的研發(fā)實力,我就先簡單介紹一下土壤研磨過篩功能一體化技術(shù)與土壤樣品精確定量自動取樣及稱量技術(shù)。我身上的這兩項技能也是研發(fā)過程中極具原創(chuàng)性的兩個成果。

顧名思義,土壤研磨過篩功能一體化技術(shù)主要解決土壤的研磨過篩一體化,實現(xiàn)可以用均勻的微量樣品(0.5g—10g)進行檢測以反映待測土壤樣本(0.5Kg—2Kg)的整體性質(zhì)。研磨和過篩是土壤制樣的關(guān)鍵步驟,即將土壤制成不同目數(shù)的土壤顆粒。研磨過篩一體化設(shè)計能夠防止揚塵,減少土樣流轉(zhuǎn)次數(shù),節(jié)省人力,提高制樣效率。

它揭示了制樣罐公轉(zhuǎn)自轉(zhuǎn)結(jié)合方式、旋轉(zhuǎn)速度、結(jié)構(gòu),以及研磨球體積重量等因素對土壤研磨破碎和土壤顆粒流動過篩的影響關(guān)系,從而優(yōu)化了土壤研磨、過篩一體化制樣罐的結(jié)構(gòu)參數(shù)及運動方式,結(jié)合3D打印制造,解決了土壤的研磨過篩一體化這一問題。

定量稱取土壤樣品于容器中,是對土樣進行前處理的第一步,用于確定合適的待檢土壤總量以及后續(xù)準確地計算土壤待測成分的含量。

土壤樣品精確定量自動取樣及稱量技術(shù)通過研發(fā)的高頻振動發(fā)生器,揭示了母管中不同目數(shù)土壤顆粒在不同傾斜角度、不同震動幅度及頻率下的流動規(guī)律,闡明了土壤樣品精確取樣與震動幅度、頻率和傾斜角參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,確定了土壤樣品精確定量取樣所需的震動幅度、頻率和傾斜角參數(shù),實現(xiàn)了土壤樣品的高精度、可控自動進樣。

研發(fā)團隊還設(shè)計了具有防震防風結(jié)構(gòu)的自動稱量模塊,內(nèi)嵌高精度分析天平,通過遠程通訊接口實現(xiàn)控制高頻振動發(fā)生器,讀取分析天平數(shù)據(jù),實現(xiàn)對土壤樣品的精確定量稱量。

三個技術(shù)亮點

不僅如此,我身上還有三個較為突出的技術(shù)亮點——機器視覺、多臂協(xié)同與優(yōu)化調(diào)度算法。

機器視覺是指針對化學滴定反應(yīng)中的顏色識別,研究團隊設(shè)計并研發(fā)了一套基于機器視覺系統(tǒng)的顏色自動判斷裝置。

我通過攝像頭獲取彩色圖像后,計算機將模擬圖像信號數(shù)字化,系統(tǒng)進行RGB顏色分量匹配,從而闡明化學滴定反應(yīng)中的顏色變化的閾值向量。隨后,我大腦中的系統(tǒng)將顏色判讀和精準加液泵的控制部件進行關(guān)聯(lián),精確控制每步滴定量,實時判讀顏色突變情況,從而實現(xiàn)化學滴定反應(yīng)中的顏色突變終點的自動準確判讀。

多臂協(xié)同指針對實驗過程中搖勻、開關(guān)瓶蓋、傾倒、移液、定容等前處理復雜動作,我擁有多種不同功能的機械臂,基于云計算,通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和分布式控制方法,將前處理復雜動作分解為一系列機械臂精準的姿態(tài)動作優(yōu)化組合序列,進行多機械臂的運動規(guī)劃、決策、協(xié)同控制,精準、高效地完成前處理復雜動作。

而優(yōu)化調(diào)度算法則是基于云服務(wù)的實驗室信息管理調(diào)度平臺體系,以通量指標為目標,對制樣、稱量過程以及pH值、速效鉀、有效磷、全氮、有機質(zhì)等42種不同指標的前處理及檢測流程步驟進行統(tǒng)籌調(diào)度,加入我的動作流程等因素作為決策變量,建立了各決策變量之間的關(guān)系公式與模型(AI智能決策模型)。

按照保證精度、效率優(yōu)先的原則,進行調(diào)度的規(guī)劃實施,實現(xiàn)土壤樣品前處理過程的高效運轉(zhuǎn)。

有了上面這些技術(shù)的加持,我的出現(xiàn)突破了機器人代人實現(xiàn)復雜測土任務(wù)的系列核心算法,構(gòu)建了一套覆蓋土壤全檢測過程的機器人多臂協(xié)同、多參數(shù)優(yōu)化控制,機器智能識別與目標檢測等關(guān)鍵技術(shù)方法體系。

在我的幫助下,我國的土壤檢測形成了機器人代人穩(wěn)定、準確、高效的土壤檢測新模式,實現(xiàn)土壤檢測全程無人化連續(xù)運行,避免了土壤檢測過程中人工操作不穩(wěn)定,以及易受人工操作誤差影響的問題,從而實現(xiàn)檢測結(jié)果的高準確率,大大降低了檢測的人工成本。

通過土壤檢測指標的并行操作,大量土壤樣品能夠同時進行處理,輔助機器人自動化動作流程的優(yōu)化調(diào)度,從而實現(xiàn)單日檢測的高通量和短周期。

是不是覺得我還挺像一個土壤檢測小專家?目前,我已經(jīng)經(jīng)過了多次的測試與應(yīng)用,陸續(xù)參與了全國測土配方施肥、農(nóng)業(yè)面源污染大面積監(jiān)測等項目,累計處理了上萬個土壤樣品,取得了顯著的經(jīng)濟、社會與生態(tài)效益。

小助手寄語

當前,我國科學家們在土壤檢測自動化方面已經(jīng)具有了深厚的技術(shù)沉淀,未來將面向農(nóng)產(chǎn)品重金屬、有機污染物檢測與大氣、水環(huán)境污染檢測的需求,研發(fā)與設(shè)計新產(chǎn)品,實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的一站式自動化檢測,為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供有力的技術(shù)支撐。

實驗室自動化和智能化將是未來機器人自動化技術(shù)與實驗室儀器設(shè)備領(lǐng)域融合創(chuàng)新的發(fā)展方向,中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院的科研人員將繼續(xù)推進實驗室自動化和智能化檢測的標準制定,按照實驗室檢測自動化的需求改進完善各類實驗?zāi)K、設(shè)備與方法體系,推進整個實驗室自動化行業(yè)的快速發(fā)展。

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