Vision, Robotics & Motion: industriële optimalisatie door automatisering en innovatie

In het hart van de industriële vooruitgang staat het streven om processen te optimaliseren, efficiëntie te verbeteren en kwaliteitscontrole te versterken. Robotica en automatisering zijn essentiële instrumenten geworden in het realiseren van deze doelstellingen, en hebben de potentie om de industrie op een hoger plan te tillen. Echter, de brug slaan tussen wetenschappelijke vooruitgang en daadwerkelijke implementatie in de praktijk blijft een uitdaging. Dit was de vraag die centraal stond op de vakbeurs Vision, Robotics & Motion.

Deze vakbeurs Vision Robotics & Motion bood een fascinerende kijk op wat technologisch haalbaar is, met futuristische taferelen van robotarmen die nauwkeurig onderdelen assembleren, vision technologie die grondige kwaliteitscontroles uitvoert op lopende banden, en zelfs beweeglijke robothonden. Dit spectrum van technologische vooruitgang maakt duidelijk dat de toepassingsmogelijkheden van Vision, Robotics & Motion ruim zijn, maar nog niet op grote schaal worden benut. De centrale vraag is dan ook: hoe kunnen bedrijven deze elementen integreren in hun processen en wat betekent dit voor de toekomst?

Vision Robotics & Motion biedt een platform voor de vorming van Industry 4.0, de vierde industriële revolutie die gekenmerkt wordt door intensieve automatisering en robotisering. Het doel is niet alleen het bevorderen van zakelijke transacties, maar ook het delen van inspiratie en ideeën, aldus Bert-Jan Woertman, directeur bij Mikrocentrum, de organisator van Vision, Robotics & Motion. Dit werd geïllustreerd door ruim honderd exposanten die hun nieuwste en meest innovatieve technologieën tentoonstelden.

Automatisering en robotisering zijn krachtige instrumenten om het nijpende personeelstekort in veel sectoren op te vangen. Bijvoorbeeld, repetitieve taken die voorheen door mensen werden uitgevoerd, kunnen nu betrouwbaar en efficiënt worden uitgevoerd door robots. “Robots maken ons werk leuker”, aldus Thijs Dorssers, clustermanager Robotics bij High Tech NL tijdens het Vision, Robotics & Motion event. Deze trend wordt versterkt door de voortdurende impact van de coronacrisis en het aanhoudende personeelstekort, wat heeft geleid tot een significante toename in het gebruik van robots.

Een belangrijk aandachtspunt in het overbruggen van de kloof tussen theorie en praktijk is het opzetten van samenwerkingsverbanden, zowel binnen branches als tussen verschillende sectoren. Geavanceerde technologieën zoals deep learning spelen een belangrijke rol in het trainen en optimaliseren van deze systemen, waarbij het belangrijk is dat er betrouwbare en accurate data beschikbaar is.

Toepassing in de agrosector toont bijvoorbeeld aan hoe robotica en vision technologie kunnen samenwerken om het oogsten van fruit en groenten te automatiseren. De uitdaging hierbij is het ontwikkelen van een robot die autonoom kan navigeren, rijpe vruchten kan identificeren, deze met de juiste kracht kan vastpakken en van de plant kan halen. De inspanningen van universiteiten en hogescholen, zoals de Wageningen University & Research (WUR), hebben al veelbelovende ontwikkelingen opgeleverd op dit gebied, met plukrobots die nu bijna klaar zijn om te worden ingezet in akkers en kassen. Het verplaatsen van deze technologische assistenten van het laboratorium naar het veld vereist echter nog aanzienlijke inspanningen. Het overwinnen van de financiële en tijdsbeperkingen die vaak gepaard gaan met de implementatie van nieuwe technologieën, en het realiseren van de noodzakelijke samenwerkingsverbanden, zijn essentiële stappen in dit proces.

Een succesvol voorbeeld van deze overgang komt van HPS International, dat vision technologie ontwikkelt voor industriële toepassingen. Het bedrijf toonde een nieuwe tool op het Vision, Robotics & Motion event waarmee bedrijven gemakkelijk verzamelde data kunnen analyseren en hun systemen kunnen trainen, waardoor de implementatie van deze technologie toegankelijk wordt voor kleinere bedrijven die misschien niet de capaciteit hebben om de technologie zelf te implementeren.

Een ander aspect dat de implementatie van deze technologieën bevordert, is het gebruik van deep learning. Dit stelt systemen in staat om zelfstandig objectkenmerken te vergelijken om onderscheid te maken tussen verschillende items. Dit is interessant voor de agrosector, waar het systeem bijvoorbeeld moet kunnen differentiëren tussen verschillende soorten fruit op basis van hun vorm en kleur.

Klaas Dijkstra, lector aan de NHL Stenden Hogeschool, benadrukt echter het belang van goede trainingsdata voor deze systemen. Om betrouwbare data te verkrijgen, maakt hij gebruik van DALL-E, een AI-gebaseerde afbeeldingsgenerator, om realistische foto’s van objecten, zoals appelbomen, te genereren. Deze foto’s kunnen vervolgens worden gebruikt om een plukrobot te trainen in het herkennen van rijpe appels.

Om een daadwerkelijke en duurzame implementatie van deze innovatieve technologieën te bewerkstelligen, moet er meer nadruk worden gelegd op samenwerking binnen de zogenaamde “triple helix” – de synergie tussen kennisinstellingen, overheden en bedrijven. Dirk van Meer, CEO van CORE Changemakers, benadrukte dit punt op de beurs. Door deze samenwerkingsverbanden te versterken, kan er sneller en effectiever worden geïnnoveerd, waardoor de volledige potentie van Vision, Robotics & Motion in de industrie kan worden benut.