特殊作物には、果物、野菜、木の実、ドライフルーツ、苗床などがあります。 労働力不足、世界的な競争、より高い品質への要求、および環境への影響への懸念に直面して、特殊作物産業は、成長、収穫、取り扱い、および処理を支援する自動化されたデバイスを緊急に求めています。 複数の州のランドグラント大学の研究者が協力して、特殊作物に適した自動システムを開発しています。 この共同アプローチにより、研究開発のコスト負担が単一の特殊作物セクターから解放され、大きな進歩が見られます。 過去XNUMX年間で、研究者は特殊作物の生産に関連する重要なパラメーターを特定し、これらのパラメーターを検出および測定するためのセンサーを開発しました。 研究者は機械化されたデバイスを設計し、メーカーや農家と提携して新しい技術を商品化して実装しました。 自動化は、特殊作物産業が労働力不足を克服し、賢明な管理上の決定を下し、資源を節約し、増大する需要を満たすのに役立ちます。 これらの進歩により、生産者と消費者の大幅な節約と業界の持続可能性の向上がもたらされています。
自動化されたデバイスは、農家が果物の収穫量をマッピングし、問題があるかどうか、どこに問題があるかを確認するのに役立ちます。これにより、農家は的を絞った効果的な管理上の決定を下すことができます。 歩留まりの正確な見積もりも、マーケティングの決定にとって重要です。 果物の位置と木の枝の形状に関するデータは、果樹園を収穫するための機械をプログラムするために使用されます。
•フロリダ大学は、柑橘類の木の果実を数え、マッピングする自律型ロボットを開発しました。
•カリフォルニア大学デービス校の研究者は、果樹園の果物をマッピングする機器を備えた果物狩り用のバッグとカートを開発しました。
自動化された病気の検出および管理技術は、果樹の損失を軽減する可能性があります。
•農薬は、噴霧液滴が対象外の作物に漂流すると、意図しない作物の損失で数百万ドルを引き起こします。 アイオワ州立大学の仕事は、ドリフトを減らす技術の製造を導いています。
•柑橘類の栽培者は、フロリダ大学の科学者によって設計された熱処理機を80,000本以上の木に使用して、柑橘類の緑化の進行を制御しました。
•ワシントン州立大学は、果物の作物を食べて損傷を与える鳥を阻止するための無人航空機を開発しました。
•低コストの自動検疫プロセスにより、ハワイでのコーヒーベリーボーラーの拡散を防ぎ、損失を減らし、生産者が人口の多い観光地の市場にコーヒーを出荷できるようにします。
•ハワイ大学によって設計されたハンドヘルドデバイスは、コーヒー生産者に葉の水分ストレスを見つけるための安価な方法を提供します。
ストレスを検出することで、栽培者は灌漑を最適化し、同時に樹木が開花することを保証できるため、収穫がより効率的になります。 機械化された生産と収穫は、肉体労働による怪我を防ぎ、農家の収穫時間とコストを削減することができます。
•トマト加工業界の60%は、カリフォルニア大学デービス校が設計したトマトジュースの検査機を採用しています。 単一の季節の間に、機械は労働者のための200,000以上の反復運動の危険を排除します。
•農民は、ペンシルバニア州立大学エクステンションが推奨する新しい剪定方法により、剪定時間が42%短縮され、136エーカーあたり約XNUMXドル節約できると述べました。
•ペンシルバニア州立大学の研究者は、はしごの落下をなくし、リンゴの収穫者が厄介で危険な姿勢で過ごす時間を収穫時間の65%から43%に短縮する収穫支援装置を設計しました。 この装置はまた、50秒あたりに収穫されるリンゴの数をXNUMX%増やしました。
•ワシントン州立大学の科学者は、ホップ用のロボット撚り機を設計しました。これにより、労働力の必要性とコストが削減されます。
•ジョージア大学の研究者は、ブルーベリーの収穫効率を改善し、労働力不足と高い人件費を克服するのに役立つ手頃な自動化技術を探求しています。
•機械化された除草は、環境と人間の健康に害を及ぼす可能性のある、費用のかかる肉体労働と化学薬品の必要性を減らします。 アリゾナ大学とカリフォルニア大学デービス校は、自動化された列内除草機が労働要件を30%削減することを示しました。
自動化は、農家が資源を節約し、お金を節約し、温室効果ガスの排出を削減するのに役立ちます。
•自動除湿機を使用することで、ハワイのコーヒーとチョコレートの生産者は、製品の乾燥に使用するエネルギーが少なくて済みます。
•ケンタッキー大学の研究者は、自律型ディーゼル/電気ハイブリッドトラクターのデモを行いました。
•研究者は、自動ロボット除草システムが以前に考えられていたよりもはるかに低い電力レベルで効果的であることを発見しました。
自動化されたテクノロジーは、品質と消費者の満足を確保するのに役立ちます。
•ミシガン州立大学とカリフォルニア大学デービス校は、新鮮な農産物の品質を自動的に推測する色覚や分光システムなど、内部および外部の欠陥を検出できるセンシング技術を開発しました。
•研究者は、加工中に成熟したトマトを正確に識別し、製品が優れた風味とリコピンを確実に持つようにする手頃な自動システムを開発しました。
•カバの需要が高まっています。 研究者は、植物ごとに900%多くのカバを抽出する機械化されたシステムを設計しました。
•センサーデータは、損傷することなく機械で収穫できるブルーベリーを育てる方法を示しました。
このプロジェクト、W2009:特殊作物の持続可能性のための自動化とセンサーの統合システム研究開発(2013-2018)は、USDA-NIFAを通じた多国間研究基金と、以下のプロジェクトメンバーへの助成金によって部分的に資金提供されています。機関:アリゾナ大学、オーバーン大学、カリフォルニア大学-デイビス、コロラド州立大学、フロリダ大学、ジョージア大学、ハワイ大学、アイオワ州立大学、ケンタッキー大学、ミシガン州立大学、ミシシッピ州立大学、オクラホマ州立大学、オレゴン州立大学、ペンシルベニア州立大学、ペンシルベニア協同組合拡張、テキサスアグリライフリサーチ、ワシントン州立大学、ワシントン協同拡張、およびウェストバージニア大学。 詳細:bit.ly/W-2009