针对土壤检测的实际需求，中国科学院合肥物质院智能所研究员王儒敬团队自主研发了高通量土壤成分智能检测机器人装备。该装备是国内首台套实现机器人代替人工土壤测试复杂劳动的整装智能化装备，能够实现土壤养分、重金属等35项全国三普指标的全自动无人化检测。

耕地是粮食生产最重要的物质基础，为全面掌握我国耕地的质量，指导农业生产，我国近几年来持续开展大规模土壤检测任务，然而我国大规模人工土壤检测存在周期长、程序复杂、成本高的问题。针对这些问题，高通量土壤成分智能检测机器人装备严格按照国家规范要求，在实现土壤养分（有机质、速效钾、有效磷等）、重金属（铅、镉、汞、砷、铬等）等35项全国三普指标的全自动无人化检测的同时，有效解决了传统土壤检测全程周期长、人员投入密集、检测成本高、易受人工操作误差影响等难题，实现了实验室土壤检测的高通量、低成本与智能化。

高通量土壤成分智能检测机器人装备有三个突出技术亮点——机器视觉、多臂协同与优化调度算法。机器视觉是指针对化学滴定反应中的颜色识别，研究团队通过摄像头获取彩色图像后，将模拟图像信号数字化，系统进行RGB颜色分量匹配，从而阐明化学滴定反应中的颜色变化的阈值向量。多臂协同是通过人工神经网络技术和分布式控制方法，将实验过程中复杂动作分解为一系列机械臂精准的姿态动作优化组合序列，进行多机械臂的运动规划、决策、协同控制，精准、高效地完成前处理复杂动作。而优化调度算法则是基于云服务的实验室信息管理调度平台体系，以通量指标为目标，对制样、称量过程以及pH值、速效钾等不同指标的前处理及检测流程步骤进行统筹调度，按照保证精度、效率优先的原则，进行调度的规划实施，实现土壤样品前处理过程的高效运转。

据悉，高通量土壤成分智能检测机器人于2023年2月7日通过了由包括4位院士在内的10位专家的成果鉴定，鉴定结论为“该成果总体技术达到国际先进、国内领先水平。建议在我国土壤检测实验室推广应用”。