Ein Gebläse schiebt die störenden Blätter beiseite; dann nehmen zwei Kameras die Melonen ins Visier. Wenn die computergesteuerte Bildauswertung eine Melone erkannt und die Frucht als reif zur Ernte klassifiziert hat, wird sie von einem automatischen Greifer vorsichtig in ein Netz befördert.
Die Gruppe um Professor Yael Edan von der Ben Gurion University arbeitet seit Anfang der 90er Jahre an der Maschine. In Feldtests hat das System 85 Prozent aller reifen Melonen korrekt erkannt. Eine verbesserte Version der Maschine, die mit zwei Greifarmen ausgestattet werden soll, würde nach Auskunft der Wissenschaftler für das Ernten einer Melone rund 1,5 Sekunden benötigen.
Maschinelles Sehen ist für diverse Bereiche in der industriellen Landwirtschaft ein interessantes Feld: US-Wissenschaftler stellten im Mai eine Maschine vor, die Unkraut erkennen und gezielt besprühen kann. Auch Wissenschaftler der Universität Bonn haben ein solches Projekt realisiert
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