Farmaid：自主精准植物病害检测与标记机器人
Farmaid 是一款紧凑、电池供电的机器人，自主穿梭温室环境，利用先进计算机视觉模型识别病株，并用无毒环保染料标记。替代人工巡检，大幅缩减工时，消除农场工人因使用不同移动设备导致的不一致性。
受 PlantVillage 和 IITA 研究启发，团队改造开源 DonkeyCar 平台，打造不损伤作物和土壤的机器人。系统采用双树莓派摄像头——一个聚焦叶片做病害分类，另一个前向用于无障碍导航。神经网络推理在派本地运行，实现无云依赖的实时决策。
核心优势：
- 全农场统一、可重复的病害标记。
- 消除手机手动标记，巡检时间减少 70%。
- 低运营占地，无需昂贵设备更换即可多农场部署。
核心工程挑战：
- 设计足够小的底盘避免压碎幼苗。
- 确保在多样温室基质上平稳导航，不造成土壤压实。
- 实现安全、可逆的标记机制，使用可降解染料。
- 搭建可靠测试环境并获取标注数据集验证。
团队成员来自底特律和安娜堡自动驾驶聚会小组，汇聚机器人、计算机视觉、机械设计专长。零预算、全员全职工作下，建立稳健工作流：周视频会、共享 GitHub 仓库、明确里程碑日历。尽管原型底盘和不平温室地形初期受挫，迭代改进最终得到坚固的金属强化框架，支持大电流电机和轻量轮子，防止土壤损伤并保持灵活。
摄像头支架与照明
从车库旧货买来的轻量碳纤维杆，3D 打印双摄像头支架。1.2V 太阳能板供照明，定制 12V RGB LED 系统（废弃音箱灯和药瓶扩散器改造）提供实时状态指示。Arduino 控制器经继电器驱动 RGB 灯，实现导航状态和病害标记的颜色编码。
总体而言，Farmaid 机器人代表现代精准农业的可扩展、低成本方案，证明志愿者驱动的开源硬件能在作物健康监测上产生真实、可衡量的影响。
制造工艺
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- OpenCV 高级曲线车道检测：从畸变校正到实时视频处理
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