Geen menselijke handelingen en minder verspilling

Hans Keijzer van ZTI: “Het invoeren van fruit of groenten in een machine kan een zware en monotone taak zijn waar je je werknemers niet de hele dag aan wilt zien vastzitten. Het is een baan die hun gezondheid en motivatie kan beïnvloeden. Idealiter wilt u dat personeel voldoening vindt in hun werk, gezond blijft, gemotiveerd blijft.”

Het aanpakken van deze uitdaging lijkt echter soms moeilijk. Fruit en groenten komen in verschillende maten, vormen en kleuren, waardoor automatisering moeilijk is. ZTI heeft stappen ondernomen om dit probleem aan te pakken door geavanceerde visie- en robottechnologie te integreren. Er is een toegewijde afdeling binnen hun bedrijf opgezet. Haar machines maken steeds meer gebruik van neurale netwerken, waardoor de herkenning en oriëntatie van producten bijna moeiteloos verloopt. De volledige automatisering van de verwerking van onregelmatig gevormde producten is geen verre droom; het is vandaag de dag realiteit.

Toepassen neurale netwerken in machines

Kunstmatige intelligentie speelt een steeds grotere rol in de voedselverwerkende industrie. Het stelt fabrikanten in staat om nauwkeuriger te werken, processen te optimaliseren en hoogwaardige consumentenproducten te leveren. In het verleden bleek het ontwikkelen van een robuust algoritme voor het snel en nauwkeurig bepalen van de oriëntatie en kwaliteit van natuurlijke producten tijdrovend en moeilijk te zijn. Dit komt voornamelijk door de inherente variaties in vormen en kleuren bij natuurlijke producten, die verder verschillen per seizoen.

Daardoor was het uitdagend om consistente kenmerken te identificeren voor algoritmische analyse, wat resulteerde in het programmeren van betrouwbare en robuuste algoritmes als een ontmoedigende taak.

Niettemin is het met de vooruitgang in rekenkracht – sneller en betaalbaarder dan ooit – haalbaar geworden om de capaciteiten van de menselijke hersenen te simuleren en algoritmes te leren. ZTI heeft zich gericht op het integreren van deze neurale netwerken in onze machines.

Hoe zet je de eerste stappen?

Pim Bakker, Vision en Robotics Engineer bij ZTI vertelt: “We hebben generieke software ontwikkeld die snelle algoritmeontwikkeling en -testen mogelijk maakt. Als vision- en robotingenieur bij ZTI ontdekte ik dat met een relatief eenvoudige opstelling bestaande uit een buffer, transportband, camera, laptop en robot, we effectief een breed scala aan fruit en groenten kunnen oriënteren en positioneren in onze verwerkingsmachines. De mogelijkheden zijn in theorie eindeloos. Tot nu toe hebben we succesvol physalis, sinaasappels, paprika’s, aardbeien, radijsjes en mangowangen georiënteerd. Bovendien hebben we ervaring in het testen van zaden voor kwaliteitsbepaling.”

Een duidelijke strategie!

Door de software in-house te ontwikkelen, integreert dit naadloos met haar machines en robots. Tijdens het proces kan extra informatie worden gegenereerd, vooral bij het gebruik van 3D-camera’s. Deze aanvullende gegevens vullen het schillen en verwerken van producten aan, waardoor we optimale opbrengsten kunnen behalen. Zo kan bijvoorbeeld voor elk fruitstuk een aangepast aanpak worden gegenereerd, rekening houdend met verschillen in grootte.

Het handmatige proces van het schoonmaken en verdelen van paprika’s behoort nu tot het verleden. Met de toenemende vraag naar voorgesneden paprika in gemaksvoedselzakken in winkels, groeide de vraag naar schoongemaakte en gesneden paprika’s. Dit leidde tot een toename van mensen die arbeidsintensieve en repetitieve taken uitvoerden. Bijgevolg was er behoefte aan automatisering van dit proces.

Bell Pepper line

Zelfs het handmatig plaatsen van paprika’s in een machine wordt nu als verouderd beschouwd. Dankzij AI en vision-technologie kan het hele proces autonoom verlopen. Een camera scant de paprika op de transportband en geeft nauwkeurige informatie aan de besturingssoftware van de robotarm, zodat deze nauwkeurig kan worden behandeld. Een siliconengrijper pakt de paprika op en plaatst deze in de machine.

Opmerkelijk is dat de machine veel eenvoudiger en gemakkelijker schoon te maken is omdat de noodzaak van extra veiligheidsgordijnen en -barrières is geëlimineerd. Zodra de paprika in de machine zit, wordt deze ontkernd en in segmenten verdeeld. Van de invoerbunker tot de uitvoertransportband met paprikasegmenten is geen menselijke tussenkomst vereist in het proces.

Smarting Industry is altijd op zoek naar de praktische toepassing van nieuwe technologie. ZTI bedankt voor het delen van jullie gave ontwikkeling. Meer leren? Ga naar de website van ZTI.

Is jouw maakbedrijf op zoek naar innovatie? Smarting Industry denkt onafhankelijk met je mee. Klik hier voor een gratis afspraak.