كيف تساعد الرؤية الآلية في أتمتة حصاد الخس
يُعد الخس محصولاً قيّماً في أوروبا والولايات المتحدة، لكن نقص العمالة يعقّد حصاد هذه الخضروات الحقلية، إذ يُعد العثور على عدد كافٍ من العمال الموسميين للوفاء بالتزامات الحصاد من أكبر التحديات في هذا القطاع.
علاوة على ذلك، ولأن التضخم في الأجور يرتفع بوتيرة أسرع من أسعار المنتجين، فإن هامش الربح ضئيل جدًا. وفي إنجلترا، يعمل خبراء التكنولوجيا الزراعية والمعدات مع شركة IDS Imaging Development Systems GmbH، التي تتخذ من أوبرزولم بألمانيا مقرًا لها، على تطوير حل روبوتي لأتمتة حصاد الخس.
يعمل الفريق على مشروع تموّله هيئة Innovate UK، ويضم خبراء من مصنع معدات الزراعة Grimme، ومركز Agri-EPI في إدنبرة (المملكة المتحدة)، وجامعة هاربر آدامز في نيوبورت (المملكة المتحدة)، ومركز الرؤية الآلية بجامعة غرب إنجلترا في بريستول، واثنتين من أكبر شركات إنتاج الخس في المملكة المتحدة، هما G's Fresh وPDM Produce.
في إطار المشروع، يجري تكييف معدات حصاد الكراث الحالية لرفع الخس من الأرض وقبضه بين شريطين ضاغطين. ستُزال الأوراق الخارجية أو «الملفوفة» للخس ميكانيكياً لكشف الساق. ثم تُستخدم الرؤية الآلية والذكاء الاصطناعي لتحديد نقطة القطع الدقيقة على الساق، لفصل رأس الخس بعناية.
«وفقاً لزملاء من شركة Salad Harvesting Services Ltd.، وهي شركة تابعة لمجموعة G، تُعد عملية قطع الخس الجبلي (الآيسبرغ) المرحلة الأعقد تقنياً في عملية الأتمتة. يتضمن النموذج الأولي للروبوت الحاصد الذي يجري تطويره كاميرا GigE Vision من عائلة uEye FA. وتُعد هذه الكاميرا متينة بشكل خاص، ولذلك فهي مثالية للظروف الصعبة. ولأن الاستخدام يكون في الهواء الطلق، يلزم هنا هيكل بحماية IP65/67»
وقع الاختيار على الطراز GV-5280FA-C-HQ، المزود بمستشعر CMOS مدمج من طراز IMX264 بغالق عام من شركة سوني.
«اختير المستشعر أساساً لتعدد استخداماته. لسنا بحاجة إلى الدقة الكاملة للمعالجة بالذكاء الاصطناعي، لذلك يمكن زيادة الحساسية باستخدام تقنية التجميع (binning). ويعني الحجم الأكبر للمستشعر أن البصريات واسعة الزاوية غير ضرورية أيضاً»
سيُستخدم النموذج الأولي للروبوت الحاصد للخس في الاختبارات الميدانية في إنجلترا قرب نهاية الموسم.
«يسعدنا المشاركة في المشروع، ونتطلع بشغف إلى النتائج. نحن مقتنعون بإمكاناته في أتمتة حصاد الخس وتحسين كفاءته، لا من زاوية تعويض نقص العمال الموسميين فحسب»
التحديات التي تواجه القطاع الزراعي صعبة حقاً. فوفقاً لتوقعات منظمة الأغذية والزراعة للأمم المتحدة (الفاو)، يجب أن ترتفع إنتاجية الزراعة بنحو 50% بحلول عام 2050 مقارنة بعام 2012، بسبب النمو السكاني السريع.
هذا التوقع للإنتاجية يشكل تحدياً هائلاً لقطاع الزراعة، الذي لا يزال في مراحله الأولى من حيث التحول الرقمي مقارنة بالقطاعات الأخرى، وهو يواجه بالفعل ضغطاً كبيراً للابتكار بسبب التغيرات المناخية ونقص العمالة.
تعتمد زراعة المستقبل على الأجهزة المتصلة بالشبكات والأتمتة. الكاميرات لبنة بناء أساسية، والذكاء الاصطناعي تقنية محورية. ويمكن للتطبيقات الذكية، مثل الروبوتات الحاصدة، أن تسهم في ذلك إسهاماً كبيراً.
في صيف 2021، عُلم أن مهندسين طوّروا روبوتاً لحصاد الخضروات يستخدم تعلم الآلة لتحديد وحصاد ليس المحاصيل العادية فحسب، بل والمحاصيل الزراعية المعقدة أيضاً.
طوّر فريق من جامعة كامبريدج فيجيبوت (Vegebot)، الذي دُرّب في البداية على التعرف على خس الآيسبرغ وحصاده في ظروف المختبر. وقد اجتاز حتى الآن اختبارات ناجحة في ظروف حقلية متنوعة بالتعاون مع G’s Growers، وهي تعاونية محلية للفاكهة والخضروات.
رغم أن النموذج الأولي ليس بالسرعة والكفاءة التي يتمتع بهما الإنسان، فإنه يبيّن كيف يمكن توسيع استخدام الروبوتات في الزراعة، حتى مع محاصيل مثل خس الآيسبرغ، التي يصعب حصادها ميكانيكياً بشكل خاص.
حُصدت محاصيل مثل البطاطس والقمح ميكانيكياً منذ عقود، لكن كثيراً من المحاصيل الأخرى قاومت الأتمتة حتى الآن. ويُعد خس الآيسبرغ أحد هذه المحاصيل. فرغم أنه النوع الأكثر انتشاراً من الخس في المملكة المتحدة، فإنه يتضرر بسهولة وينمو بشكل مسطح نسبياً بالنسبة إلى الأرض، مما يشكل تحدياً للروبوتات الحاصدة.
«كل حقل مختلف، وكل خسة مختلفة. لكن إذا تمكنا من جعل الروبوت الحاصد يعمل مع خس الآيسبرغ، فسنتمكن من جعله يعمل مع كثير من المحاصيل الأخرى»، هكذا قال سايمون بيريل من كلية الهندسة في كامبريدج.
يحدد فيجيبوت أولاً المحصول «المستهدف» ضمن مجال رؤيته، ثم يحدد ما إذا كانت خسة بعينها سليمة وجاهزة للحصاد، وأخيراً يقطعها عن بقية النبات دون سحقها، لتكون «جاهزة للسوبرماركت». يستغرق ذلك بالنسبة إلى الإنسان بضع ثوانٍ فقط، لكنه بالنسبة إلى الروبوت مهمة معقدة حقاً.
