Автоматизированный инспектор качества

Автоматизированный инспектор качества

Новое поколение роботов не только видит разницу между перцем и томатом, но и может упаковать готовый к употреблению салатный набор из различных ингредиентов, который сопровождается соусом в отдельной упаковке.

Цепочка поставок продовольствия все больше и больше ориентируется на различный ассортимент продуктов и упаковку этих продуктов для конечного пользователя. Большая часть отбора продуктов, сортировки и упаковки по-прежнему выполняется вручную, поскольку современное поколение роботов имеет ограниченные функции для обслуживания актуальных потребностей рынка.

Вагиненген Университет (Wageningen University & Research) является лидером в разработке роботов для агропромышленного и пищевого секторов экономики. Университет разрабатывает датчики, системы компьютерного зрения и технологию роботизирования для интегрального контроля качества и обработки продуктов.

Одной из последних исследовательских разработок университета в такой быстро растущей области постоянных фундаментальных и прикладных исследований, как агропродовольственная индустрия, является подготовка роботов для проверки качества. Гибкая и разнообразная автоматизация может приносить дополнительный доход и снижать затраты отрасли.

Усовершенствование современного компьютерного видения и технологий глубокого обучения — это главные направляющие будущего поколения роботов. Они смогут выбирать правильные продукты на конвейере и захватывать этот продукт с помощью гибких рычагов. В то же время, роботам делегируется новая функция инспекции качества. Для этого робот будет использовать систему различных навыков, таких как измерения с видимым светом, с помощью «нормальных» цветных камер, которые могут использоваться для определения формы, сорта и размера продуктов. Внутренняя квалификация качества может быть определена путем неразрушающего обнаружения качества при помощи невидимого света, например, близким инфракрасным светом (NIR) или рентгеновской томографией.

Мы представляем новое поколение роботов с самообучающимся мозгом, который обучается на практических примерах и обладает обратной связью (так называемый метод «правильных ошибок»). Аномалии в продуктах, такие, как томаты с мелкими пятнами или треснувшей кожурой, будут отпечатываться в памяти робота в виде примера для сравнения этих дефектов и оценки новых изображений. Эти разработки открывают новые возможности для сортировки продуктов с естественным изменением формы, таких как «виноградные томаты» и перец. Умные сортировочные машины уходят от стандартной формы и работают в режиме интегрального контроля качества. Каждый продукт будет измеряться отдельно и без ограничения параметров выборки. Новые роботы позволяют сразу определить качество внутреннего продукта благодаря измерению близким инфракрасным светом.

С помощью роботов улучшается прозрачность в цепочке агропроизводства. Данные о качестве продукции и производственном процессе будут автоматически сохраняться и распределяться между партнерами по цепочке поставок и потребителем. Роботы также могут быть адаптированы к индивидуальному потребителю. Роботы передают детальную информацию о качестве и сроке хранения партии свежих продуктов. С помощью этой информации производители продуктов питания смогут принимать решения о том, как обеспечить наилучшие условия хранения, какой рынок является лучшим для этого продукта и какой будет наилучшая цена.

Такие роботы легко применяются на рабочих местах со стрессовым режимом работы или в местах с тяжелыми физическими условиями труда, как, например, работа в теплицах, где влажность и температура не подходит для длительного пребывания человека. Кроме того, роботы делают более точную или повторяющуюся работу на рабочем месте, где необходимо использовать множество объектов. В этих условиях роботы делают меньше ошибок. Такой подход к выбору применения рабочих кадров и роботов помогает сократить временных работников и создать для постоянных сотрудников новые задачи.

Если говорить о дизайне будущего поколения роботов, то надо отметить, что для нового поколения используется только одно устройство-аппарат, которое может вырабатывать множество решений. Это означает, что нет необходимости иметь большое количество оборудования. Роботы могут быть всем в одном: оператором, визуализатором, менеджером по селекции, сборщиком данных и, возможно, даже учителем!

Материал предоставлен журналом «Агро-Инновации», Нидерланды

Фото: Вагенинген Университет и «Арго-Инновации»

Поделиться статьей:

Возможно, вам это будет интересно:

Рекорды племенного завода «Раздолье»

Рекорды племенного завода «Раздолье»

В 2019 году АО «Племенной завод «Раздолье» отметил свой 75-й юбилей. На протяжении всего этого времени в развитие старейшего племенного предприятия, которое находится в Приозерском районе Ленинградской области, вкладывали знания, силы и энергию несколько поколений сотрудников, настоящих профессионалов своего дела. Как общими усилиями удалось из рядового хозяйства сделать племенной завод с высокой продуктивностью молочного скота и европейским уровнем культуры производства, нам рассказала директор АО «Племенной завод «Раздолье» Зоя Васильевна Никонова.

Российский разработчик инженерного программного обеспечения поддержит Национальную премию им. А.А.Ежевского

Российский разработчик инженерного программного обеспечения поддержит Национальную премию им. А.А.Ежевского

Премия вручается студентам 2-4 курсов бакалавриата и 2-5 курсов специалитета высших учебных заведений за достижение высоких результатов в учебе и исследованиях, связанных с разработкой и конструированием современных сельскохозяйственных машин, оборудования, узлов и агрегатов для растениеводства и кормопроизводства.

Консервант для регионов «рискованного силосования»

Консервант для регионов «рискованного силосования»

Частые ливни в период заготовки кормов в Северо-Западном и других «дождливых» регионах нашей страны несут за собой серьезные трудности для агрономов. По рекомендациям ФНЦ «ВИК им. В.Р.Вильямса», содержание сухого вещества в заготавливаемой тимофеевке должно составлять не менее 30%, для люцерны этот показатель еще выше – не менее 38%, чего достичь на практике не всегда удается.

Раз в неделю мы отправляем дайджест с самыми популярными новостями.