* Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op het nieuwsplatform FoodTec *
De integratie van computer vision, robotica, spectral imaging en AI biedt enorme mogelijkheden voor de agri- en foodsector.
Gebruik van sensoren en AI
Het gebruik van sensoren in de agri- en foodsector is enorm toegenomen. Deze sensoren leveren grote hoeveelheden data die snel en nauwkeurig geanalyseerd moeten worden. Computer vision speelt hier een cruciale rol, met geavanceerde camera’s die de kwaliteit van producten kunnen beoordelen. AI en machine learning ondersteunen hierbij door de data om te zetten in objectieve managementinformatie, wat leidt tot betere operationele beslissingen.
Hyperspectrale beeldvorming
Een focusgebied binnen de agri- en foodsector is hyperspectrale beeldvorming. Dit maakt het mogelijk om de interne molecuulstructuur van producten te scannen en te analyseren zonder deze te beschadigen. Bijvoorbeeld, de zoetheid van een appel kan worden gemeten zonder deze door te snijden. Deze technologie stelt bedrijven in staat om realtime processen bij te sturen en afwijkingen direct te corrigeren.
Flexibele werkstations
De diversiteit in consumentenvraag leidt tot de behoefte aan flexibele productielijnen. Flexibele werkstations kunnen verschillende handelingen uitvoeren op basis van specifieke productbatchspecificaties, wat omsteltijden vermindert. Hoewel deze werkstations nog in ontwikkeling zijn, wordt verwacht dat ze de komende jaren steeds meer toegepast zullen worden.
Robottraining en synthetische data
Het eenvoudig programmeren van robots is een ander belangrijk onderzoeksgebied. Robots kunnen getraind worden door menselijke handelingen vast te leggen en te analyseren. Dit vermindert de noodzaak voor handmatige programmering en maakt het eenvoudiger om handelingen over te dragen naar andere robots. Daarnaast speelt synthetische data een steeds belangrijkere rol, waarbij digitale simulaties van productielijnen worden gebruikt om robots te trainen.
Grippers
De ontwikkeling van grippers, vooral soft-grippers, is essentieel voor het hanteren van delicate producten zoals bessen en aardbeien. Deze grippers, vaak pneumatisch aangedreven en gemaakt van zacht materiaal, kunnen de juiste gevoeligheid instellen om schade aan producten te voorkomen. Deze technologieën worden steeds meer toegepast in robotica.
Combinaties van technieken
De toekomst van robotica in de agri- en foodsector ligt in de combinatie van diverse technieken. Flexibele robotstations uitgerust met computer vision en geavanceerde grippers, die op basis van imitatie van menselijk gedrag geprogrammeerd kunnen worden, zijn voorbeelden hiervan. Een krachtige data-infrastructuur is essentieel om deze technologieën te ondersteunen en er worden voortdurend vooruitgangen geboekt op dit gebied.
Samengevat, de integratie van geavanceerde technologieën zoals computer vision, AI en robotica biedt de agri- en foodsector innovatieve oplossingen om efficiënter en nauwkeuriger te werken, wat zowel mensen als de planeet ten goede komt.
Lees hier een gehele artikel op FoodTec.
