Influence of Wild Blueberry Fruit Yield, Plant Height, and Ground Slope on Picking Performance of a Mechanical Harvester: Basis for Automation
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Spatial variability in fruit losses in relation to fruit yield, plant height, and ground slope can help to automate the wild blueberry harvester to improve picking performance. Currently, harvester operators adjust harvester’s head height, ground speed, and revolutions per minute (rpm) manually. This is not only laborious but also stressful for operators, as they encounter spatial variability during harvesting. The goal of this work was to identify the automation potential of the harvester to improve harvestable yield and reduce operator’s stress, keeping in view the spatial variability. Two fields were selected and test plots were constructed to examine the performance of the harvester in five zones of plant height, fruit yield, and ground slope. Fruit yield plant height and ground slope were recorded from each plot manually to examine their impact on total fruit loss. Keywords: Automation, Fruit losses, Spatial variability, Wild blueberry, Zonal analysis. Results confirmed significant variability in fruit yield, plant height, and ground slope. Fruit losses were significantly influenced by the spatial variations. Fruit losses increased with an increase in fruit yield and ground slope during mechanical harvesting. The picking performance of the blueberry harvester was significantly lower in short and very tall plants within selected fields. The dependence of fruit losses on fruit yield, plant height, and ground slope emphasize the need for real-time adjustments in machine operating parameters to improve berry recovery. Based on the results, it is concluded that there is a significant advantage of harvester’s automation to increase profit margins for growers with no additional cost. Keywords: Automation, Fruit losses, Spatial variability, Wild blueberry, Zonal analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle