Een trosje druiven door een robot laten pakken en verpakken vergt al veel technologie. Maar het kan nog ingewikkelder: automatisch een kant-en-klare salade klaarmaken. Onderzoekers van het Wageningen University & Research Agro Food Robotics programma gaan deze uitdaging de komende vijf jaar aan. ‘De technologie is er nu rijp voor’, zegt de universiteit in een persbericht.
Maaltijdsalades uit de supermarkt bestaan uit sla, rauwkost, pasta, aardappels, fruit, noten, ei, kaas, vlees en vis. Het is nu nog niet mogelijk om al die verschillende producten met één machine te verzamelen en te verpakken zonder dat er een mens aan te pas komt. De komende vijf jaar gaan WUR-experts op het gebied van computer-vision, robotica en kunstmatige intelligentie hier in samenwerking met partners uit het bedrijfsleven verandering in brengen. En dat scheelt veel menskracht aan de lopende band, wat voordelig is op een steeds krapper wordende arbeidsmarkt.
Voor het automatisch klaarmaken en verpakken van een maaltijdsalade moeten robots allerlei handelingen uitvoeren die ook bij het verpakken van losse producten plaatsvinden. Camera’s schieten beelden voor geavanceerde computerprogramma’s, die de producten moeten herkennen. Vervolgens stuurt dezelfde software robotgrijpers aan om de producten snel en onbeschadigd uit de oogstkratten te halen en in een verpakking op maat te leggen. De verpakking wordt vervolgens gesloten en bedrukt met de benodigde productinformatie.
Kunstmatige intelligentie
De technologie die de onderzoekers nu verder gaan ontwikkelen, bouwt voort op de resultaten uit ‘Pick’nPack’. Dit project werd door WUR geleid van 2011 tot 2016. ‘Producenten stonden toen nog niet direct in de rij voor de Pick’nPack technologie, maar dat begint te veranderen’, merkt Paul Goethals, business development manager van het WUR Agro Food Robotics programma. Niet alleen de behoefte groeit in deze tijd van arbeidstekorten, ook is de technologie volgens Goethals verder ontwikkeld en goedkoper geworden. Het grote verschil zit in de enorme opmars van kunstmatige intelligentie. ‘AI maakt dit soort robottoepassingen steeds interessanter voor bedrijven.’
‘Eerst moesten we zelf kenmerken opgeven voor de analyse van de camerabeelden. Nu gebruiken we machine learning met trainingsdata. Op basis hiervan gaat de software zelf kenmerken onderscheiden van bepaalde groenten’, legt Goethals uit. ‘Dat helpt de robots om de producten al in het oogstkrat te herkennen en te grijpen, zonder dat mensen ze eerst netjes op de lopende band moeten leggen. Het zijn ook vaak kwetsbare producten die bovenop elkaar liggen.’ Dat maakt dat de robot heel precies moet worden aangestuurd.
Flexibele robots
Het uiteindelijke doel is een flexibele robot. Komkommers zijn nu eenmaal anders dan druiven. Dat vereist verschillende ‘handjes’ of zuignappen die het beschadigen van zachte vruchten voorkomen. Ligt er een ander product in de krat, dan is het de bedoeling dat de juiste grijper tevoorschijn komt en het bijbehorende computerprogramma actief wordt. Met steeds meer variatie in producten – denk aan alle soorten tomaten – scheelt het tijd, geld en arbeid als een machine snel kan schakelen. Bovendien gaan verschillende producten soms in dezelfde verpakking. Goethals: ‘Ook de ingrediënten voor een bijvoorbeeld een soeppakket zijn straks op deze manier bij elkaar te verpakken.’
Goethals en zijn collega’s gebruiken de nieuwste tools voor kunstmatige intelligentie. ‘Een sensor in de grijper is interessant voor kwaliteitscontrole. Zo wordt snel duidelijk of er wat mis is met een product. Met die informatie kan de robot de producten automatisch sorteren in verschillende kwaliteitsklassen of voor een reststroom die ergens anders wordt benut.’ De data die hiermee worden verzameld, maken het vervolgens ook makkelijk om producten te traceren naar de teler en om productinformatie op de verpakking te drukken. Zelfs het schoonmaken van de apparaten kan ‘slimmer’ door met sensoren voortdurend vervuiling van machines te meten en van binnenuit te reinigen alleen waar en wanneer dat nodig is.
De komende vijf jaar brengt Agro Food Robotics samen met partners uit het bedrijfsleven hun eerdere werk en de nieuwe ontwikkelingen bij elkaar in één flexibele ‘state-of-the-art’ productierobot voor maaltijdsalades. Vervolgens zal de nieuwe kennis ook gedeeld worden met andere bedrijven in het overkoepelende Nxt Gen HighTech programma. ‘We waren met Pick’nPack de mogelijkheden van de praktijk voor, maar nu kunnen we onze prototypes en kennis verder ontwikkelen en gaan toepassen. De tijd en de technologie is er rijp voor.’
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
