Il cetriolo verso la raccolta automatizzata con il progetto AGRIROBO

La raccolta del cetriolo è una delle operazioni più complesse e costose della coltivazione, a causa della maturazione scalare dei frutti e della necessità di interventi frequenti e selettivi. Una criticità resa ancora più evidente dalla crescente difficoltà nel reperire manodopera specializzata. Da questa esigenza nasce AGRIROBOT, progetto che punta a verificare la fattibilità tecnica della raccolta automatizzata attraverso l'integrazione di robotica e visione artificiale. L'obiettivo è sviluppare un sistema in grado di individuare il cetriolo, riconoscerne lo stadio di maturazione, localizzarlo nello spazio e completare in autonomia le operazioni di presa, taglio del peduncolo e rilascio del frutto.

Integrazione tra visione artificiale e robotica
Il sistema è composto da un modulo di visione artificiale, un software di controllo, un braccio robotico e uno specifico end-effector progettato per afferrare il cetriolo senza provocare danni e recidere il peduncolo con precisione. La sfida principale riguarda proprio l'integrazione di queste tecnologie in un unico processo operativo affidabile. Il robot deve infatti riconoscere frutti spesso nascosti dalla vegetazione, distinguere quelli commerciabili da quelli deformi o immaturi e pianificare movimenti precisi in spazi ridotti.

L'end-effector dedicato
Una parte centrale del progetto riguarda lo sviluppo del sistema di presa e taglio. Il gripper, progettato mediante modellazione CAD 3D, integra una doppia pinza servoazionata e un sistema di lame elettroattuate, entrambi gestiti dal software di controllo. La soluzione è stata sviluppata privilegiando modularità, semplicità di manutenzione e compatibilità con il manipolatore robotico. L'integrazione tra sistema di presa, taglio e logiche di controllo consente di automatizzare l'intera fase di raccolta.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale
Fondamentale è il sistema di visione sviluppato dall'Università di Bologna, basato su una telecamera RGB-D Intel RealSense D435i e algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning. Il software è stato addestrato utilizzando immagini raccolte in serre commerciali dell'Emilia-Romagna, comprendenti frutti completamente visibili, parzialmente coperti dalla vegetazione, sovrapposti e in differenti condizioni di illuminazione. L'algoritmo non si limita a individuare il cetriolo, ma riconosce anche il peduncolo, classifica il frutto in base allo stato di maturazione e ne ricostruisce la posizione tridimensionale. Queste informazioni guidano il movimento del braccio robotico fino al punto di raccolta.
Le prime prove sperimentali hanno evidenziato una buona capacità di riconoscimento anche in presenza di occlusioni e luce variabile, confermando il potenziale della tecnologia per applicazioni in ambiente protetto.

Le prossime fasi
La sperimentazione proseguirà con un percorso graduale: inizialmente saranno validate separatamente le singole componenti del sistema, per poi passare all'integrazione completa dell'intero ciclo operativo. Le prove consentiranno di verificare precisione del riconoscimento, efficacia della presa e del taglio, continuità operativa e rischio di danneggiamento del prodotto, definendo gli eventuali adattamenti necessari prima delle future applicazioni in condizioni reali di coltivazione.

L'iniziativa è realizzata per il progetto "Valutazione tecnica dell'utilizzo del Robot per la raccolta meccanizzata del cetriolo nelle aziende agricole del Consorzio Agribologna - AGRIROBOT" realizzato nell’ambito del CoPSR 2023-2027 - Tipo di intervento SRG08 “Sostegno ad azioni pilota e di collaudo dell'innovazione” – settore ortofrutticolo. Il progetto è finanziato dal FEASR 2023-2027 – Fondo europeo agricolo per lo sviluppo rurale.