Читать Роботизация урожая: Интеллектуальные системы сбора и обработки сельхозпродукции. Монография - Алексей Грачов

Современное сельское хозяйство стоит перед необходимостью значительных перемен: рост мирового населения и потребности в продовольствии требуют повышения объемов и качества сельхозпродукции. Согласно данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), к 2050 году население мира достигнет 9,7 млрд человек, что потребует увеличения производства продовольствия на 60% от уровня 2010 года. Это возможно только при интенсивном внедрении новых технологий, включая роботизацию, позволяющих использовать ресурсы эффективно и с минимальными потерями.

Текущие методы сбора и обработки урожая, принятые в России, США, странах ЕС и Азии, подвержены целому ряду проблем: зависимость от сезонной рабочей силы, низкая производительность в пиковые периоды и рост затрат на оплату труда. По данным исследования Министерства сельского хозяйства России, расходы на рабочую силу в российских аграрных предприятиях составляют от 20% до 40% от себестоимости продукции, при этом в регионах с интенсивным производством фруктов и овощей эти затраты возрастают до 50%. С учетом таких показателей, автоматизация становится критически важной для повышения рентабельности агросектора и обеспечения продовольственной безопасности.

В глобальном масштабе рынок сельскохозяйственных роботов активно растет: к 2022 году его объем достиг 7,1 млрд долларов США и ожидается, что к 2030 году он составит около 20,6 млрд долларов, демонстрируя среднегодовой темп роста на уровне 12%. В России, по данным исследования Аналитического центра при Правительстве РФ, объем рынка агротехнологий увеличивается на 10—15% в год. Применение роботов для сбора, сортировки и обработки сельхозпродукции в таких регионах, как Краснодарский край и Республика Дагестан, позволяет снизить трудозатраты до 30%, улучшить качество продукции и уменьшить зависимость от сезонной рабочей силы.

Системы машинного зрения, которые широко применяются в США и Китае для оценки зрелости плодов и других параметров качества, позволяют сократить потери урожая на 15—20% по сравнению с традиционными методами. В России, где агроклиматические условия часто приводят к потерям до 10% урожая, такие технологии могут способствовать значительному снижению потерь и повышению доходности хозяйств.