Het ultiem multidisciplinaire ontwerp van de paprikaplukrobot

29 augustus 2018 

Het Sweeper-consortium heeft de eerste live demonstratie gegeven van zijn paprika-oogstrobot. De presentatie vond plaats in de commerciële kas van De Tuindershoek in IJsselmuiden. Projectcoördinator Jos Balendonck van WUR vertelt over de uitdagingen en de toekomstplannen.

In moderne kassen is er veel nood aan automatisering. Het wordt immers almaar lastiger om geschikt personeel te vinden dat het saaie, repeterende plukwerk in die zware omgeving kan en wil uitvoeren. Opvallend genoeg zijn er in de afgelopen decennia weinig grote technologische stappen gezet in de richting van geautomatiseerde groente- en fruitoogst. Toegegeven, de uitdagingen zijn groot. Denk alleen maar aan het levende materiaal dat steeds net even anders is, de lastige lichtcondities die de detectie bemoeilijken of de beperkte manoeuvreerruimte voor de robot.

Onder de vlag van het Crops-project bouwden ontwikkelaars een paar jaar geleden een plukrobot voor paprika’s. Het eindresultaat was een systeem dat de vruchten kon detecteren, 3d-beelden maakte, hun kleur en vorm beoordeelde en de rijpe exemplaren lossneed. De robot plukte ongeveer een derde van alle rijpe paprika’s en deed daar gemiddeld negentig seconden over. Een aardige score, maar nog een eind verwijderd van de eisen van paprikatelers. Menselijke plukkers kunnen het namelijk in zes seconden.

Met Wageningen University & Research als projectcoördinator zetten onderzoekers en ontwikkelaars uit België, Israël, Nederland en Zweden begin 2015 een vervolgproject op. Dit Sweeper-consortium krijgt financiële ondersteuning van het Horizon 2020-programma en de Topsector Tuinbouw & Uitgangsmaterialen. Onlangs gaf Sweeper de eerste live demonstratie van zijn plukrobot in de commerciële kas van De Tuindershoek in IJsselmuiden. Het nieuwe apparaat oogst 62 procent van de rijpe gele paprika’s in gemiddeld 24 seconden.

De Sweeper-robot oogst 62 procent van de rijpe paprika’s in gemiddeld 24 seconden.

De Sweeper-robot is ontworpen om te werken in een teeltsysteem met enkele plantstengels op een rij, en een gewas zonder clusters en met weinig bladbedekking voor de vruchten. De proeven werden echter uitgevoerd in een commerciële kas met een dubbelrijteeltsysteem. ‘Het huidige teeltproces is gebaseerd op een maximale opbrengst per vierkante meter’, vertelt Jos Balendonck, projectleider van Sweeper. ‘Logisch ook, maar er is dus geen rekening mee gehouden dat je met een robot oogst. Soms staan er stammen achter elkaar, zodat onze robot niet overal bij kan. Of de paprika’s hangen in clusters bij elkaar en dan past ons snijmechanisme er niet tussen.’

Om die 62 procent te halen, is het gewas eerst voorbewerkt: clusters werden deels met de hand geoogst en storende bladeren werden verwijderd. ‘In een ultiem systeem verwachten we dat de kassen anders zijn ingericht’, aldus Balendonck. ‘Het gewas moet geoptimaliseerd zijn voor robotoogst. Dat betekent dat ook veredelaars een klus hebben. Ondenkbaar is dat niet. In hun assortiment liggen zaadjes die bijvoorbeeld weinig clusters opleveren of andere bladeren hebben.’

Businesscase

Balendonck staart zich niet blind op de eis van zes seconden. ‘Om te beginnen, heeft onze robot slechts vier uur downtime per dag. Dat is al heel veel winst ten opzichte van een menselijke plukker. Maar het zou best kunnen dat je ook een sterke businesscase hebt als onze robot de helft van de paprika’s oogst en de mens de rest doet. Als de robot tachtig of negentig procent plukt, hangt er bijna niets meer en wordt de mens inefficiënt. De resultaten van de eerste praktijktests gebruiken we nu als input voor onze economische rekenmodellen.’

De helft van de huidige cyclustijd wordt opgeslokt door het afleggen van de geplukte paprika in het kratje. Het kernproces, het plukken, gaat in zo’n twaalf seconden. ‘Een menselijke plukker doet veel acties parallel’, weet Balendonck. ‘Terwijl hij de ene paprika afsnijdt, scant hij al naar een volgende. En terwijl hij de afgesneden paprika weglegt, loopt hij alvast een stukje door. Onze robot doet alles sequentieel. En al die stappen kosten veel denkwerk. Je ziet de robot af en toe even stilstaan. Er gebeurt dan ogenschijnlijk niets, maar de deep learning staat hard te rekenen. Als je zaken parallel kunt doen, gaat de snelheid rap omhoog.’

Om de paprika’s in de kas goed te detecteren, heeft de Sweeper kleurenbeelden en een dieptekaart nodig.

De businesscase blijft leidend. Als daaruit blijkt dat de robot toch honderd procent van de paprika’s moet plukken, moeten de robotontwikkelaars op alle gebieden stappen zetten. Ook de veredelaars hebben dan hun taak en de kasindeling moet worden geoptimaliseerd. ‘Wellicht moeten de rijen dichter bij elkaar waardoor we minder ruimte hebben voor onze robotbasis’, zegt Balendonck. ‘Dat is echt multidisciplinair ontwerpen. De tijd is er rijp voor. En dan gaan we die zes seconden echt wel halen.’

Flitsen

Het oogstproces begint bij de detectie van de paprika. Daarvoor heeft de Sweeper kleurenbeelden en een dieptekaart nodig. ‘Dat wilden we in één camerasysteem, maar toen we begonnen, was er nog niet veel op de markt’, herinnert Balendonck zich. ‘We vonden uiteindelijk een Zweeds bedrijf dat een camera in ontwikkeling had die time of flight combineerde met kleurenopnames.’

De lichtcondities in de kas vormden een uitdaging. ‘Je moet in elke situatie kunnen werken, of het nou zwaarbewolkt is, in de volle zon of juist met tegenlicht. Je moet dus je eigen flitslicht meenemen dat het zonlicht volledig naar de achtergrond drukt. We doen dat met ledlampen die we kort laten flitsen. De shutter hoeft dus slechts kort open te staan, waardoor we nauwelijks zonnestralen vangen. Met een extra filter voor de camera dempen we dat stoorlicht nog verder. Daardoor overflitsen we de zon en hebben we onder alle omstandigheden dezelfde beeldkwaliteit.’

De plukkop is uitgerust met een serie ledlampen die het wisselende zonlicht overflitsen. Zo is de beeldkwaliteit altijd hetzelfde.

De camera kijkt enigszins van onderen naar de paprika’s. Dat heeft als voordeel dat er minder bladeren in de weg zitten. Bovendien rijpen paprika’s eerst aan de zijkant, en pas later aan de onderkant. Als de camera dus veel geel ziet, weet het systeem dat hij de paprika kan oogsten. Balendonck: ‘We halen een detectiescore van 89 procent.’

Pacman

Als de Sweeper-robot de rijpe paprika eenmaal heeft gelokaliseerd, moet hij hem van de goede kant benaderen. Om hem goed te kunnen lossnijden, moet de paprika voor de stam hangen. Dat levert vaak een complexe aanvliegroute op omdat de robotarm slechts beperkte beweegruimte heeft en hij bovendien moet manoeuvreren rond bladeren die in de weg hangen.

Om hem goed te kunnen lossnijden, moet de paprika voor de stam hangen. Dat levert vaak een complexe aanvliegroute op omdat de robotarm slechts beperkte beweegruimte heeft.

‘We weten de positie van de paprika op een centimeter nauwkeurig’, vertelt Balendonck. ‘Om netjes te kunnen snijden, moet het preciezer. Ons concept is erop gebaseerd dat we met de mechanica de toleranties wegregelen.’ Het mes gaat met een veilige marge over de paprika heen. Met een diabolo duwt de kop dan tegen de stam. Die is zo flexibel dat hij zichzelf centreert. De kop drukt nog een beetje door om de stam te fixeren zodat het snijden soepel gaat.

In het Sweeper-project wilden de ontwikkelaars gebruikmaken van visual servoing, waarbij de grijperkop wordt aangestuurd op basis van de camerabeelden. Die benadering botste met het grijperconcept uit het Crops-onderzoek. ‘We hadden daar een pacmanconstructie die de paprika’s van de steel af beet’, verklaart Balendonck. ‘Die grijper werd echter veel te groot en te complex als we hem zouden aansturen met een camera. We hebben van alles geprobeerd, maar uiteindelijk moesten we dat concept overboord gooien.’

De klankbordgroep van telers adviseerde om de focus te leggen op het doorsnijden van het steeltje. ‘Een mooie, cleane cut, dicht bij de stam. De rest is peanuts, dachten zij. Bogaerts Greenhouse Logistics, het bedrijf dat de technologie straks in de markt gaat zetten, was dezelfde mening toegedaan.’ In een tijdsbestek van een jaar ontwikkelden de projectpartners een nieuw concept met een klein trillend mes dat de steeltjes van bovenaf doorsnijdt. De losse paprika’s vallen in een hark met lange vingers. ‘Tot onze eigen verrassing werkt dat heel goed.’

Komkommers

De Sweeper is nu geschikt voor gele paprika’s. Kan hij ook rode of zelfs groene? ‘De detectie gaat op basis van kleur, dus rode of oranje paprika’s moet geen probleem zijn’, verwacht Balendonck. ‘Groen is ingewikkelder. We hebben in het verleden een komkommerplukmachine gebouwd. Omdat komkommers voor 99 procent uit water bestaan, keken we met spectrale banden naar het gewas en konden we zakken water registreren. Dat zal voor paprika’s minder goed werken, dus we moeten daar vertrouwen op machine learning. We hebben het nog niet geprobeerd, maar ik verwacht dat het wel zal lukken.’

In een tijdsbestek van een jaar ontwikkelden de projectpartners een nieuw snijconcept met een trillend mesje dat de steeltjes van bovenaf doorzaagt.

Sowieso is de technologie uit de Sweeper-robot herbruikbaar voor oogstsystemen van andere groentes en fruit. Hij bestaat uit allerlei modules die stuk voor stuk exporteerbaar zijn. Denk aan de deep learning-algoritmes, het snijgereedschap en de Ros-software voor de aansturing van de robotarm. ‘Die technologie kun je net zo goed gebruiken voor tomaten, komkommers of courgettes’, stelt Balendonck.

Het Sweeper-project eindigt officieel op 1 november. ‘De wetenschappelijke uitdaging is nog niet klaar’, zegt Balendonck. ‘We willen graag verder. Vooral in het multidisciplinaire karakter van de ontwikkeling is een belangrijke rol weggelegd voor WUR. Er is een aantal onderzoeksrichtingen die we graag nog verder willen uitdiepen. Om te beginnen, willen we met de huidige robot en de huidige teeltmethode een interessante businesscase uitdenken. Ten tweede willen we voor de lange termijn een robot bouwen die alle paprika’s plukt. Ten derde is het de bedoeling om de ontwikkelde technieken ook voor andere gewassen te gebruiken. En ten slotte willen we graag meer functies integreren in het systeem. Monitoring is heel belangrijk voor telers. Je kunt in de plukrobot ook allerlei detectoren inbouwen die bijvoorbeeld registreren hoeveel paprika’s er morgen rijp zijn of welke stammen speciaal moeten worden bespoten. Die informatie heeft een hoge toegevoegde waarde.’ Of er een vervolgproject komt, wordt de komende maanden duidelijk.

AGENDA

Events

Precisiebeurs

14 november - 15 november

Veldhoven

Benelux RF Conference

28 november

Nijmegen

Trainingen

Design principles for precision engineering

26 november - 30 november

Eindhoven

Outsourcing development & life-cycle management

28 november - 29 november

Eindhoven

Topbanen
Ministerie van Defensie

Word technicus bij Defensie

Ministerie van Defensie

Nederland

Ministerie van Defensie

Officier Elektronica

Ministerie van Defensie

Nederland

Murrelektronik B.V.

Accountmanager Zuid-Oost Brabant (M/V)

Murrelektronik B.V.

Zuid-Oost Brabant

Techwatch

Techwatch | bv | Novio Tech Campus | Transistorweg 7-H | 6534 AT Nijmegen
T. +31 (0)24 - 350 3532 | info@techwatch.nl

Copyright ©  2018 Mechatronica&Machinebouw - All Rights Reserved

×