24/06/2026
איך מלמדים רובוט למצוא עגבניות? 🍅
חקלאות אוטונומית היא ענף חדש שבו מערכות חכמות ורובוטים מבצעים חלק מהמשימות החקלאיות — כמו ניטור צמחים, זיהוי פירות וקטיף — במטרה להפוך את הגידול למדויק ויעיל יותר.
מחקר חדשני זה של הדוקטורנט דימיטרי אוסנקו בהנחיית ד"ר דוד הלמן מהמכון למדעי הסביבה בפקולטה לחקלאות, וד"ר חן גלעדי מהמכללה האקדמית להנדסה ע"ש סמי שמעון, מתמודד עם אחד האתגרים המשמעותיים בדרך לפיתוח חקלאות רובוטית: כדי שרובוטים יוכלו לקטוף פרי מצמחים אמיתיים, הם צריכים לאתר פירות רבים שמוסתרים מאחורי עלים.
במחקר הדוקטורט שלו, דמיטרי אוסנקו עוסק בבעיה הזו באמצעות צמחי עגבנייה ננסיים, שהם מודל מתאים לחקלאות במבנים ולחקלאות אנכית. לצמחים אלו יש חופת עלים צפופה מאוד, ולכן הם מהווים אתגר משמעותי לקטיף רובוטי.
כאשר עגבנייה בשלה מוסתרת מאחורי עלים, רובוט עלול לפספס אותה, והמטרה כאן היא למצוא דרכים לחשוף את הפירות לפני הקטיף: מערכת גידול רובוטית עתידית תצטרך לדעת מתי כדאי להסיר עלים, כמה עלים ניתן להסיר בלי לפגוע בצמח, או כיצד להזיז את חופת העלים כדי לחשוף את הפרי.
דמיטרי בוחן כיצד הסרה חלקית של עלים משפיעה על הצמח — על היבול, איכות הפירות, תהליך הפוטוסינתזה ומבנה הצמח. בנוסף, הוא פיתח שיטה ליצירת מודל תלת־ממדי של הצמח באמצעות צילום וידאו פשוט מטלפון חכם, שמאפשרת להעריך את כמות העלים בלי לפגוע בצמח.
במקביל, הוא חוקר כיצד רובוטים יוכלו להזיז את חופת העלים באופן עצמאי. לשם כך הוא מתעד תנועות טבעיות שבהן מזיזים עלים כדי לחשוף פירות מוסתרים, ומשתמש במידע הזה לפיתוח מערכות רובוטיות עתידיות.
מחקר זה הופך מידע מורכב על צמחים למספר כלים חיוניים שיקדמו אותנו צעד נוסף לקראת חקלאות אוטונומית מעשית.
How do we teach a robot to find tomatoes hidden behind leaves? 🍅
Autonomous agriculture is an approach in which smart systems and robots perform parts of the farming process — such as monitoring plants, detecting fruits, and harvesting — with the goal of making crop production more precise and efficient.
This innovative research by PhD student Dmitrii Usenko, supervised by Dr. David Helman from the Institute of Environmental Sciences at the Faculty of Agriculture, and Dr. Chen Giladi from the Department of Mechanical Engineering at Sami Shamoon College of Engineering, addresses one of the major challenges on the path toward robotic farming: for robots to harvest fruit from real plants, they first need to locate fruits that are hidden behind leaves.
In his PhD research, Dmitrii studies this challenge using micro-dwarf tomato plants, which are a suitable model for indoor and vertical farming systems. These plants have a very dense leaf canopy, making them a significant challenge for robotic harvesting.
When a ripe tomato is hidden behind leaves, a robot may fail to detect it. The goal is therefore to find ways to expose the fruits before harvesting: a future robotic growing system will need to determine when leaf removal is beneficial, how much leaf area can be removed without harming the plant, or how to move the leaf canopy to reveal hidden fruits.
Dmitrii investigates how partial leaf removal affects the plant — including yield, fruit quality, photosynthesis, and plant structure. In addition, he developed a method for creating a 3D model of the plant using simple smartphone video recordings, allowing researchers to estimate leaf quantity without damaging the plant.
At the same time, he studies how robots could independently manipulate the plant canopy. To do this, he records natural movements used to move leaves aside and reveal hidden fruits and uses this information to develop future robotic systems.
This innovative research transforms complex plant information into practical tools that will bring us one step closer to making autonomous agriculture a reality.
