Einen Roboter eine Traube pflücken und verpacken zu lassen, erfordert schon eine Menge Technik. Aber es kann noch komplizierter sein: einen kompletten Salat automatisch zuzubereiten. Forscher/innen des Wageningen University & Research Agro Food Robotics Programms werden sich in den nächsten fünf Jahren dieser Herausforderung stellen, schreibt WUR. "Die Technologie ist jetzt reif dafür."
Fertigsalate aus dem Supermarkt bestehen aus Kopfsalat, rohem Gemüse, Nudeln, Kartoffeln, Obst, Nüssen, Ei, Käse, Fleisch und Fisch. Derzeit ist es noch nicht möglich, all diese verschiedenen Produkte mit einer Maschine ohne menschliches Zutun zu sammeln und zu verpacken. In den nächsten fünf Jahren werden die WUR-Experten für Computer Vision, Robotik und künstliche Intelligenz dies in Zusammenarbeit mit Partnern aus der Industrie ändern. Und das wird eine Menge Arbeitskräfte am Fließband einsparen, was in einem zunehmend angespannten Arbeitsmarkt von Vorteil ist.
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Für die automatische Zubereitung und Verpackung eines Fertigsalats müssen Roboter alle möglichen Tätigkeiten ausführen, die auch beim Verpacken einzelner Produkte anfallen. Kameras schießen Bilder für hochentwickelte Computerprogramme, die die Produkte erkennen müssen. Dieselbe Software steuert dann Greifroboter an, die die Produkte schnell und unbeschädigt aus den Erntekisten nehmen und in eine maßgeschneiderte Verpackung legen. Die Verpackungen werden dann versiegelt und mit den erforderlichen Produktinformationen bedruckt.
Künstliche Intelligenz
Die Technologie, die die Forscher jetzt weiterentwickeln werden, baut auf den Ergebnissen von "Pick'nPack" auf. Dieses Projekt wurde von der WUR von 2011 bis 2016 geleitet. "Damals standen die Erzeuger nicht sofort Schlange für die Pick'nPack-Technologie, aber das beginnt sich zu ändern", bemerkt Paul Goethals, Business Development Manager des WUR-Programms Agro Food Robotics. In Zeiten des Arbeitskräftemangels wächst nicht nur der Bedarf, sondern die Technologie ist auch fortschrittlicher und billiger geworden, sagt Goethals. Der große Unterschied liegt in den enormen Fortschritten der künstlichen Intelligenz. "KI macht diese Art von Roboteranwendungen für Unternehmen immer interessanter", sagt er.
"Zuerst mussten wir selbst Merkmale festlegen, um Kamerabilder zu analysieren. Jetzt nutzen wir machine learning mit Trainingsdaten. Auf dieser Grundlage beginnt die Software selbst, Merkmale von bestimmten Gemüsesorten zu unterscheiden", erklärt Goethals. "Das hilft den Robotern, das Gemüse bereits in der Erntekiste zu erkennen und zu greifen, ohne dass der Mensch es erst ordentlich auf das Förderband legen muss. Außerdem handelt es sich oft um fragile Produkte, die übereinander liegen." Das macht es notwendig, den Roboter sehr präzise zu steuern.
Flexible Roboter
Das ultimative Ziel ist ein flexibler Roboter. Schließlich sind Gurken anders als Trauben. Das erfordert unterschiedliche "Hände" oder Saugnäpfe, die verhindern, dass weiche Früchte beschädigt werden. Wenn ein anderes Produkt in der Kiste ist, geht es darum, den richtigen Greifer zu finden und das entsprechende Computerprogramm zu aktivieren. Bei der zunehmenden Vielfalt an Produkten - man denke nur an alle Tomatensorten - spart es Zeit, Geld und Arbeit, wenn eine Maschine schnell umschalten kann. Außerdem kommen manchmal unterschiedliche Produkte in dieselbe Verpackung. Goethals: "Sogar die Zutaten für eine Suppenpackung zum Beispiel werden bald auf diese Weise zusammen verpackt."
Goethals und seine Kolleginnen und Kollegen nutzen die neuesten Werkzeuge der künstlichen Intelligenz. "Ein Sensor im Greifer ist für die Qualitätskontrolle interessant. Damit lässt sich schnell feststellen, ob mit einem Produkt etwas nicht in Ordnung ist. Mit dieser Information kann der Roboter die Produkte automatisch in verschiedene Qualitätsstufen oder für einen Reststrom sortieren, der anderweitig verwendet werden kann." Mit den gesammelten Daten lassen sich die Produkte dann auch leicht zum Erzeuger zurückverfolgen und Produktinformationen auf die Verpackung drucken. Sogar die Reinigung der Maschinen kann "intelligenter" gemacht werden, indem Sensoren die Verschmutzung der Maschinen kontinuierlich messen und sie nur bei Bedarf von innen reinigen.
In den nächsten fünf Jahren werden Agro Food Robotics und die Industriepartner ihre bisherige Arbeit und die neuen Entwicklungen zu einem flexiblen, hochmodernen Produktionsroboter für Fertigsalate zusammenführen. Anschließend wird das neue Wissen auch mit anderen Unternehmen im Rahmen des übergreifenden Nxt Gen HighTech Programms geteilt. Mit Pick'nPack waren wir dem Spiel voraus, aber jetzt können wir unsere Prototypen und unser Wissen weiterentwickeln und anwenden. Die Zeit und die Technologie sind reif dafür.
Quelle: WUR