系統概述與核心價值
本文介紹一套端到端、IoT 驅動的農業機器人系統，專注於葡萄園非破壞性、即時及空間解析的產量與品質映射。整合感測器、無人車與容器化微服務，我們實現自動化資料採集、邊緣運算與雲端部署，提供 30–40 歲工程師可複製的微服務架構與 DevOps 流程。
葡萄串偵測與重量預估
偵測模組基於深度學習，由業界公認之 Cascade R-CNN 或 YOLOv7 搭配 ROS 與 Kubernetes 部署，實現 0.82 recall。透過相機校正與 LiDAR 結合，並以 Benchmark 數據驗證重量預估 $R^2$ 達 0.76，確保模型在多樣品種與冠層結構皆具穩定性。
高光譜品質評估挑戰
高光譜影像(HSI)包含數百條波段，能精準量化 Brix、酸度等品質指標。但野外光照變化導致域偏移(domain shift)嚴重，影響模型泛化。傳統校正法需專業光譜儀與現場標定，成本高且效率低，不利大規模部署。
LISA 模型與域適應
為解決光照不穩定問題，我們提出 Light-Invariant Spectral Autoencoder (LISA)，採用域對抗訓練(Domain-Adversarial Training)架構，從未校正的 HSI 資料中自動抽取光照不變特徵。相較於基線模型，LISA 提升品質預測泛化 20％以上，並成功跨實驗室、上午與下午三種光照域。
實驗結果與效能驗證
系統整合後在專用 HSI 資料集上進行驗證：偵測召回率達 0.82，重量預測 $R^2$ 0.76；品質評估誤差 RMSE 下降 15％。所有模組容器化後部署於邊緣伺服器，並利用 Prometheus 監控效能指標，持續針對多日照條件做 A/B 測試。
在地化數據與精準栽培
系統產出具地理參照的高解析度葡萄園地圖，結合 GIS 平台與 In-Field Mapping of Grape Yield and Quality 白皮書，我們能即時回饋栽培建議，優化灌溉、施肥與施藥策略，進一步落實精準葡萄栽培。
未來應用與進階發展
未來將結合生成式 AI 與區塊鏈智能合約，實現葡萄產量和品質資料的安全溯源，以及基於品質指標的動態分潤機制。歡迎 30–40 歲工程師參與開源專案，共同打造下一代農業智能平台。
