美国卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机器人研究所开发出一套电脑视觉系统，可计算出葡萄等作物的实际产量。由Stephen Nuske带领的机器人团队开发出的这套自动化系统可安装在越野车上，透过 HD 摄影机每秒能拍摄5张高解析图片。

酿酒几乎是每个国家的重要事业，世界各地都进行酿造过程。许多公司对于投入酿酒业务以及管理自家葡萄园感到非常自豪，科学与艺术也在葡萄的产量与风味方面发挥重要作用。

影响葡萄整体风味与产量的因素很多，包括土壤、海拔、气候、地形，甚至山坡。

味道也影响作物产量。一般来说，从葡萄园表面的葡萄数量或是每单位面积的葡萄酒数量，即可测量葡萄的产量。

酿酒厂的酿造处理技术各有不同，取决于所用的葡萄品种不同，各自酿造出别具风格的葡萄酒。不同的葡萄品种决定葡萄园单位表面积所能酿造出的葡萄酒数量，因此要确切计算出多少作物产量可实际转换为萄葡酒量，几乎是不可能的。

传统上估算多少总产量的方式是人员亲至每座葡萄园计算葡萄数量，但这种方式成本太高，而且还可能损坏作物。

为了克服这项障碍，美国卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机器人研究所的机器人专家们设计出一套新系统，利用电脑视觉技术计算出葡萄等作物的实际产量。

由Stephen Nuske带领的机器人团队开发出的这套自动化系统可安装在越野车上，透过 HD 摄影机每秒能拍摄5张高解析图片。越野车上还装载照明系统提供葡萄藤蔓方向细节，以便在夜间进行作业。

此外，与HD摄影机安装在一起的雷射扫描仪，可提供更细致的葡萄/藤蔓影像，而且还可侦测到直径仅4mm的葡萄。可收集约1TB的数据量，然后传送至电脑视觉系统，利用专用演算法从图片和扫描资料中找到葡萄/藤蔓。

该系统的误差幅度约9.8%，相较于采用人工计算的评算方式，可让总作获量大幅提升准确度达30。

由这些机器人专家设计的系统还提供了基于雷射扫瞄影像系统的 3D 地图，可显示葡萄生长的密集度，让葡萄园工作人员采取必要的行动，以促进葡萄的健康成长。

该团队也希望改进其电脑视觉系统，预计将在明年进一步安装遥控潜水装置(ROV)为葡萄酒厂(和其它浆果制造厂)实现真正的自动化系统。不过，这也引出了一个问题，它是否真的能获得葡萄园的采用，如果是的话，现场工作人员将会失去工作？

（来源：元器件交易网）