① 人工採摘和機械採摘有神馬區別
效率上有很大差異，其次是採摘的質量上，人工的質量參差不齊，機型相對來說，質量會好些
② 同時設計多隻機械手摘蘋果可以實現嗎
應該不行。蘋果的位置和大小都是未知，而且都處於不可控狀態。在這個狀態專下怎麼抓取？屬攝像頭還是視覺系統？攝像頭觀看再人工控制摘蘋果的話就不如直接摘了，採用視覺系統那將是一個很繁雜的機構，和龐大的程序。畢竟得識別蘋果位置、大小，然後決定手臂路線和途中必須的規避物如枝幹葉子等。就算真有大能做出了這樣復雜且可靠的東西那相對於它的效率來講，成本會高到一個讓人不可接受的程度。
③ 哪裡可以採摘蘋果
種蘋果園的，，很多想大批摘吧
④ 現在人工採摘水果為什麼需要輔助
一是因為水果新鮮。二是你在採摘過程中的不熟悉採摘方法，造成損壞，增加老闆運營成本。所以價格會有所上調
⑤ 有沒有研究電子感應，雙目視覺圖像處理的，感應辨別蘋果進行自動採摘
果沒有可採摘的蘋果,移動平台通過差速逆時針方向...採摘條件;如果所述的雙目視覺系統檢測到有多個
⑥ 有沒有自動摘蘋果機器
如果設計長桿摘取，桿頭安裝摘果器，摘果器連接細長布袋用來接滑版落的蘋果。缺點；人仰頭權舉桿長時間會很累！我有一設計（伸縮生活高撬）使人在換地方時方便快速！至於蘋果還是用手摘，建議設計一個工具摘時隨即戴上網罩！
⑦ 寒富蘋果進行人工輔助授粉的步驟有哪
些？
蘋果花期遇到陰雨、低溫、乾熱風等不良天氣，會嚴重影響授粉受精。採取人工輔助授粉是提高坐果率和提高果實品質的最佳措施。
採花。在栽培品種開花前，選擇適宜的授粉品種，採集含苞待放的鈴鐺花，帶回室內。
取粉。採回的鮮花立即取花葯，將兩花相對，互相揉搓，把花葯放在光滑的紙上，去除花絲、花瓣等雜物，將花葯均勻攤在紙上，放在相對濕度60%～80%，溫度20℃～25℃的通風房間內，經2天左右花葯即可自行開裂，散出黃色的花粉。乾燥好的花粉連同花葯殼一起收集在乾燥的玻璃瓶中，放在陰涼乾燥的地方備用。
授粉。蘋果花開放當天授粉坐果率最高，因此，要在初花期，即全樹約有25%的花開放時就抓緊開始授粉，授粉要在上午9時至下午4時之間進行。同時，要注意分期授粉，一般於初花期和盛花期授粉兩次效果比較好。
點授。花粉裝在干凈的小玻璃瓶中。用毛筆、棉簽或橡皮頭來蘸取花粉，授粉時向初開的花心輕輕一點。
一次蘸粉可點3朵花～5朵花。一般每花序授1～2朵。
⑧ 第八屆機械創新設計大賽輔助人工摘水果小型機械裝置指的是設計摘一種
這個問題不太清楚，不過你想問這個幹嘛呢，一等獎二等獎每個省全國都不一樣呀，到機械創新設計家園看看吧，關於大賽的一些消息我都去那邊找呢。希望能幫到你。
⑨ 蘋果和柑橘規模化種植哪個人工成本高採摘的人工成本多少
蘋果和柑橘。
規模化種植。
採摘的時候成本高的當然是柑橘呀。
你記住。果實越重的。採摘的成本就越低。
⑩ 機器視覺抓蘋果需要人工智慧技術嗎
機器視覺的主要功能有檢測、定位及測量。機器視覺系統相對於人工或傳統機械方式而言，具有速度快、精度高、准確性高等一系列優點。工業現代化的發展，機器視覺已經廣泛應用於各大領域，為企業及用戶提供更優的產品品質及完美解決方案。
當前，機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：
1、檢測：又可分為高精度定量檢測（例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量）和不用量器的定性或半定量檢測（例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測）。
2、機器人視覺：用於指引機器人在大范圍內的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件並按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上（即料斗揀取問題）。至於小范圍內的操作和行動，還需要藉助於觸覺感測技術。在國外,機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業，其中大概40%-50%都集中在半導體行業。具體如PCB印刷電路：各類生產印刷電路板組裝技術、設備；單、雙面、多層線路板，覆銅板及所需的材料及輔料；輔助設施以及耗材、油墨、葯水葯劑、配件；電子封裝技術與設備；絲網印刷設備及絲網周邊材料等。SMT表面貼裝：SMT工藝與設備、焊接設備、測試儀器、返修設備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼片劑、膠粘劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等；再流焊機、波峰焊機及自動化生產線設備。電子生產加工設備：電子元件製造設備、半導體及集成電路製造設備、元器件成型設備、電子工模具。機器視覺系統還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，並且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。除此之外，機器視覺還用於其他各個領域。
在工業領域對於IC尺寸測量，即測量IC各個引腳長度和間距。IC引腳是比較脆弱的部件，在生產和傳輸過程中，都會由於意外操作而產生彎曲、折損、折斷等問題。在行業應用方面，主要有制葯、包裝、電子、汽車製造、半導體、紡織、煙草、交通、物流等行業，用機器視覺技術取代人工，可以提供生產效率和產品質量。例如在物流行業，可以使用機器視覺技術進行快遞的分揀分類，不會出現目前大多快遞公司人工進行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。