对苹果种植者来说，控制树上果实的数量无疑是最重要的经济管理措施。如果处理得当，与每棵树不那么理想的果实数相比，每棵树的最佳产量每英亩可以增加7000美元的总作物价值。
科内尔领导的多机构团队由植物科学家、大学和私营部门的工程师、经济学家和外聘人员组成，他们试图利用计算机视觉、自动化和机器人技术来优化每棵苹果树的产量，目前这是一个高度人工操作且不精确的过程。这个国家项目的代表来自美国产苹果最多的几个州，其中包括纽约，仅次于华盛顿。
研究人员正在开发计算机视觉、自动化和机器人技术来修剪花蕾、细花和水果，以优化每棵苹果树的产量。
多亏了美国农业部国家粮食和农业研究所提供的为期四年480万美元的资助，这个项目才得以实现。
“该项目旨在帮助苹果种植者满足市场对水果大小和质量的需求，以最大限度地回报种植者，”该项目的主管Terence Robinson说，他是农业和生命科学学院(CALS)综合植物科学学院园艺部的教授。
每年，种植者都会在冬天修剪花蕾，在春天修剪稀疏的花朵和水果——无论是用化学方法还是手工方法——来控制树上的水果数量。罗宾逊说，树上的苹果太多，果实就少，市场价格就低。他说，如果一棵树上的苹果太少，它们就会长得很大，价格也很高，但每英亩的产量很少。
当花开花时，苹果种植者喷洒化学物质来调节植物生长，这导致一些花和水果掉落到地上，减少了苹果的生长数量。但这是一个很难控制的过程。
2013年，罗宾逊和其他研究人员引入了“精确作物负荷管理”，这是一种根据一棵树的生物潜力来确定一棵树能产出多少苹果的策略。他们还开发了一种方法，可以用物理方法计算冬天树上花蕾的数量，计算开花时的花朵数量，然后计算开花后六周左右树上的水果数量;在每个阶段，种植者可能会调整留在树上的作物数量，以满足基于市场作物价值的最佳数量。
但这种方法是劳动密集型和技术性的，使得许多农场难以维持。
“从2013年起，我就一直梦想着用计算机视觉、自动化和机器人来解决这个问题，”罗宾逊说。
2018年，罗宾逊开始与总部位于纽约西部的航空航天和国防公司Moog Inc.合作，该公司有一个正在成长的数字农业分公司。
在这个项目中，第一步将是在三个不同时期使用带有计算机成像软件的照相机来提供花蕾、花朵和一英寸大小的水果的实时数量。必须把苹果的品种考虑进去。例如，欢树比蜜脆树能容忍更多的花蕾，蜜脆树在丰年之后会有一个休耕年。此外，每棵树的最佳苹果数因地点而异，一个州的树的生物潜力与其他州不同。
该项目将继续沿着平行与生物学团队跟踪进行研究来定义的生物可能每个地区和每个主要品种,而工程团队计划开发一个自动机器人车辆配备了计算机视觉系统,首先可以供应几个代表树在一个果园。最终，罗宾逊设想机器人车辆通过行和计数每棵树，然后下载信息远程处理。这台机器还可以测量树干的直径，这样就可以根据树的大小来测量最佳的芽数。
罗宾逊说，这最终可能导致两种情况。其中一种是将花蕾、花蕾和水果的信息传递给戴着耳机、全球定位系统(GPS)和手机的工人，以及修剪指示。另一种可能性是开发机器人剪枝机，用软件编码剪枝参数;机器接收到信息后，沿着一行移动，根据每棵树预先计算的数字，除去树枝、花蕾、花朵或水果。
该团队计划首先与每个参与州挑选出的种植者小组合作，他们将成为这项技术的早期采用者。一旦得到评估，推广机构将举行大田日和示范，并向更多的主要种植者介绍该系统的技术、生物学和经济。
该项目的联合首席研究员之一、查尔斯·h·戴森应用经济与管理学院副教授米格尔·戈麦斯(Miguel Gomez)将对经济进行评估，以计算种植者通过采取这些步骤可以赚多少钱，以及这项技术可能会花费他们多少钱。穆格还有一些分析师将与戈麦斯合作。由于这样的系统对小种植者来说可能很昂贵，因此可以选择以服务合同的形式提供这项技术，而大的种植者可以直接购买这项技术。
罗宾逊说，最终，这项技术在几乎所有果树作物上都有潜力。
植物生理学家、园艺学教授程来良也是该项目的联合主任。其他项目参与者包括来自康奈尔大学、Moog公司、华盛顿州立大学、宾夕法尼亚州立大学、马萨诸塞大学、北卡罗来纳州立大学、弗吉尼亚理工大学和华盛顿果树研究委员会的其他研究人员。
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