Nieuwe generatie automatisatie voor de voedingsindustrie

Printervriendelijke versieSend by email

Investeren in automatisatie biedt unieke mogelijkheden aan de voedingsindustrie om hun concurrentiepositie te verstevigen. Talrijke factoren zorgen er echter voor dat het productieproces van levensmiddelen niet eenvoudig valt te automatiseren. Machinebouwers hebben lang hun tanden stuk gebeten op de verscheidenheid in vormen van levensmiddelen, het fragiele karakter van de producten, de vereisten voor hygiënische ontwerp… Technologische innovaties zoals verbeterde en versnelde visiesystemen, de ontwikkeling van allerhande sensoren, intelligente sturingen en meer performanter software platformen kunnen hier verandering brengen.

Producten van een transportband plukken en deze dan snel en juist sorteren en stapelen lijkt een koud kunstje voor een robot, toch gaat hier heel wat technologie achter schuil. Maar wat als de handelingen complexer worden en flexibiliteit vereist wordt omdat elk product net iets verschilt van het vorige? De mens gebruikt ogen en handen om te bepalen wat de juiste aanpak is, een robot dient hiervoor uitgerust te zijn met sensoren, signaalverwerkingsmogelijkheden en de gepaste tools voor het manipuleren van de producten.

De menselijke hand kan meer dan 7 miljard (!) verschillende posities aannemen. Fijne handelingen die met ‘gevoel’ moeten uitgevoerd worden vormen echter nog steeds een grote uitdaging voor robots. Anderzijds kunnen mensen getraind worden om precisie handelingen nauwkeurig uit te voeren, maar de grote moeilijkheid ligt hier in het volhouden van een constante performantie over langere periodes wanneer ieder product net iets anders is in grootte en vorm en dus elke bewerking uniek maakt. Via nieuwe ontwikkelingen kunnen robots hier een antwoord bieden zoals wordt geïllustreerd in de ‘Intelligent cutting and deboning’ robot voor gevogeltekarkassen ontworpen aan het Georgia Tech Research Institute.

Slimme en flexibele robot voor het versnijden van kippenkarkassen

De intelligente robot maakt gebruik van een 3D visiesysteem in combinatie met een sensor-gebaseerde snijtechiek om kippenkarkassen zo efficiënt mogelijk te versnijden. Via de ontwikkeling van een detectiesysteem en daaraan gekoppelde sturing kan de robot zijn handelingen aanpassen aan ieder individueel karkas daar waar vroeger ieder karkas binnen de operationele instellingen van de robot moest passen.

Hoe gaat dit automatische versnijden nu in zijn werk. De robotarm plaatst het karkas voor de beeldsensor en via het 3D visiesysteem worden verschillende punten op het karkas opgemeten. Op basis van deze meetpunten bepalen algoritmes het meest geschikte pad om de vogel te versnijden, rekening houdend met de interne structuur (botten, ligamenten, vlees, …). Via een force feedback algoritme is deze snijrobot in staat om een onderscheid te maken tussen vlees en bot. Deze detectie laat toe het snijmes net boven het oppervlak van het bot te bewegen terwijl een constante kracht wordt uitgeoefend. Door contact te houden met het bot kunnen alle ligamenten netjes afgesneden worden zonder in het bot zelf te snijden.

Het force feedback algoritme dat deze precisie versnijding mogelijk maakt, maakt gebruik van een druksensor die verbonden is met het heft van het mes. Tijdens de versnijding zorgt deze sensor ervoor dat de robot kan voelen wanneer hij het bot gaat raken. In plaats van dwars door het bot te snijden, zorgt deze sensor ervoor dat het mes een ander traject volgt om netjes rond het bot heen te snijden. Het is wel noodzakelijk het sensorsysteem te optimaliseren zodat het onderscheid gemaakt kan worden tussen vlees, ligamenten, en bot die elk beschikken over specifieke materiaaleigenschappen.

Fig. 1: Intelligent cutting and deboning system met 3D visie sensor

(bron: A Cut Above: Innovative Robot Uses 3-D Imaging and Sensor-based Cutting Technology to Debone Poultry )

Het automatisch versnijden van gevogelte verhoogt niet alleen de opbrengst, maar reduceert ook significant het risico op de aanwezigheid van botfragmenten in het eindproduct. Maar willen dergelijke ontwikkelingen nu zeggen dat de voedingsfabriek van de toekomst volledig zal geautomatiseerd worden?

Alles automatisch?

Hoewel de voedingsindustrie nog over een groot potentieel beschikt voor verdere automatisering, lijkt het weinig waarschijnlijk dat deze sector het volledig zonder manuele arbeid zal kunnen stellen. Sommige levensmiddelen zijn nu eenmaal té delicaat om via robots te manipuleren en verwerken. Bovendien speelt ook het kostenplaatje een belangrijke rol. Enerzijds zijn er bepaalde processtappen waar het goedkoper is ze manueel of semi-automatisch uit te voeren en anderzijds wordt verder automatisering ook vaak geremd door de zoektocht naar goedkope en betrouwbare sensoren.

Een ander heikel punt is de mens-robot interactie die nu nog niet optimaal verloopt. Op dit gebied is nog veel vooruitgang mogelijk o.a; door de ontwikkeling van nieuwe robotcontrollers die de integratie en aansturing van nieuwe sensoren kunnen verwerken en de mogelijkheid signalen van verschillende sensoren real-time in te lezen en te verwerken. Deze laatste ontwikkeling is onderwerp van het Open Robot Control Software – project (OROCOS).

Daarnaast zijn ook drukgevoelige sensoren in volle ontwikkeling. Zij kunnen een belangrijke rol spelen in de optimalisatie van de samenwerking tussen mens en machine. Robots voorzien van drukgevoelige sensoren beschikken over voelsprieten waardoor ze in staat zijn hun bewegingen bij onverwachte hindernissen bij te sturen net zoals een menselijke hand of arm dat zou doen. (Zie ook STW Robotgrijpers pakken het zachtjes aan )

In het kader van de automatiseringsgolf wordt ook gewerkt aan oplossingen voor in-line kwaliteitscontrole. Off line kwaliteitscontrole is immers langzaam, arbeidsintensief en duur. In het kader van het Sensors For Food project worden innovatieve sensoren geoptimaliseerd voor toepassingen in de voedingsindustrie die hierop een antwoord kunnen bieden.

Bronnen: 

Ondersteund door

Projectpartners

Flanders' FOOD

Agoria

Sirris