Drie jonge agro-ondernemers presenteren aardappelsorteermachine
Beschadigde of zieke aardappels handmatig uit de oogst verwijderen is een arbeidsintensief en complex karwei. Flikweert Vision Technologies ontwikkelde een aardappelsorteermachine die het sneller en beter kan.
In het Zeeuwse Ouwerkerk startten nog geen drie jaar geleden de neven Martijn en Lars Flikweert de onderneming Flikweert Vision Technologies. Martijn had gestudeerd aan de Aeres Hogeschool in Dronten en Lars aan de universiteit van Wageningen. Later voegde ook Stefan, de broer van Martijn en werktuigbouwkundige, zich bij het bedrijf.
Martijn en Lars hadden een helder doel: praktische oplossingen ontwikkelen die de agrarische sector verduurzamen en automatiseren. Nu presenteert het drietal een aardappelsorteermachine die op basis van vision en artificial intelligence (ai) automatisch de aardappels sorteert. Om de benodigde snelheid en flexibiliteit te realiseren, deed Flikweert een beroep op Festo voor de cilinders, de besturing en het bussysteem. Het eindresultaat is een machine die tot tien ton aardappels per uur kan verwerken.
Betrouwbaar herkennen
De drie werkten de afgelopen jaren aan een machine die automatisch aardappelen kan sorteren. In de meeste agrarische bedrijven gebeurt dit nog handmatig om de partij aardappels zo schoon mogelijk te maken en hiermee de hoogste waarde te geven. Bij het sorteren worden vooral kluiten aarde, stenen en zieke of beschadigde aardappels verwijderd. Een arbeidsintensieve en dure aangelegenheid die bovendien verre van perfect is omdat aardappels met minder zichtbare aandoeningen vaak worden doorgelaten. Zeker wanneer de sorteerder nog minder ervaren is.
Automatiseren was volgens de mannen van Flikweert haalbaar door gebruik te maken van visiontechnologie in combinatie met ai. Daarmee kun je met behulp van camera’s de aardappels in korte tijd aan alle kanten bekijken en een groot aantal beelden genereren die worden beoordeeld door ai. Hiermee zijn de aardappels met ritnaalden (een wormpje dat kleine gaatjes in de aardappel maakt), schurft, beschadigingen, vormfouten, groeischeuren en groen te onderscheiden, maar ook eerdergenoemde modderkluiten, stenen en andere soorten vervuiling.
Martijn Flikweert: ‘Door vooraf eerst voldoende aardappels te meten en zo data te verzamelen, kun je het ai-systeem zo intelligent maken dat het deze afwijkingen betrouwbaar herkent. En hoe meer data je daarna blijft verzamelen, hoe beter het systeem wordt. Uiteindelijk kun je hierdoor ook hele vuile partijen aardappels zodanig opschonen dat een praktisch waardeloze partij is te upgraden naar een partij met waarde. Partijen die tot de helft vuil bevatten zijn nog te redden.’
Elke aardappel vijf keer
De drie mannen zetten hun kennis en vaardigheden in bij de ontwikkeling van een prototype. Martijn en Lars deden het concept met betrekking tot vision en ai, Stefan ging aan de slag met de machineconstructie. Het basisidee was om aardappels via een rollenbaan de machine in te brengen. Hierdoor worden ze voldoende van elkaar gescheiden voordat ze onder het visionsysteem komen. Daar worden ze zodanig gedraaid dat de camera’s elke aardappel vijf keer zien. Deze beelden worden door de software gecombineerd en beoordeeld op kwaliteit.
Op basis van de klanteisen trekt de software uiteindelijk een conclusie waarbij twee uitkomsten mogelijk zijn: goedkeur of afkeur. In het laatste geval wordt de aardappel – of de vervuiling – met behulp van een pneumatisch aangedreven lepel uit de stroom verwijderd.
Martijn: ‘Toen het machineconcept op papier stond, werd het tijd om een prototype te bouwen. Voor de aandrijving van de lepels zijn we bij een technische groothandel uitgekomen. Hier kwamen we voor het eerst in aanraking met componenten van Festo en uiteindelijk met het bedrijf zelf. Een prima gang van zaken aangezien in Delft net dat stukje extra kennis en ervaring beschikbaar is dat wij zelf nog niet hebben.’
Snelheid en flexibiliteit
Een van de belangrijkste bottlenecks om op te lossen in het ontwerp is de snelheid en flexibiliteit waarmee de machine moet reageren op de conclusie van de visionsoftware. Martijn: ‘De aardappels worden realtime beoordeeld. Als het nodig is, moet een lepel direct worden aangestuurd om de aardappel uit de stroom te verwijderen en op een onderlopende transportband te duwen. Een pneumatische cilinder bedient deze lepel. Die moet de informatie dus snel ontvangen en meteen reageren. We werken met 42 lepels en 42 cilinders en wisten dat we dit met een ventieleiland konden doen, maar hoe exact, dat was ons niet duidelijk.’
In samenwerking met Festo is uiteindelijk een oplossing gerealiseerd met CPX-E, een overkoepelende besturing die met haar motioncontroltechnologie specifiek is ontworpen voor handling. De communicatie met de vision-pc gebeurt met Ethercat.
Wanneer de visionsoftware bepaalt dat een aardappel uit de stroom moet worden verwijderd, wordt deze conclusie vertaald naar de juiste opdracht richting de plc. Deze stuurt via de geïntegreerde CPX-AP-I twee VTUG-eilanden aan die op hun beurt weer gekoppeld zijn aan 42 DSNU-cilinders.
Bijna onbeperkt opschalen
De CPX-AP-I is onderscheidend in deze oplossing. Dit gedecentraliseerde i/o-systeem is namelijk in staat om de i/o van de ventieleilanden in het veld direct met elkaar te verbinden zonder de noodzaak de afzonderlijke componenten van een veldbusnode te voorzien. Martijn: ‘Met deze specifieke oplossing kunnen we de gewenste snelheid en flexibiliteit realiseren die nodig is in deze sorteermachine. Maar de oplossing is ook eenvoudig te monteren en biedt de mogelijkheid om bijna onbeperkt op of af te schalen wanneer dit nodig is; de besturingsarchitectuur zelf blijft volledig behouden. Bovendien scheelt het montage van extra componenten die je wel nodig zou hebben wanneer de ventieleilanden wél via een IO-Link-master zouden worden gekoppeld. In deze oplossing hebben we per ventieleiland te maken met één voedingskabel en één buskabel waaraan we cilinders kunnen koppelen. De kwaliteit van de perslucht wordt bewaakt en op peil gehouden via de luchtverzorgingsunit.’
‘Festo ondersteunde ons bij de selectie van de compressor en het dimensioneren van het pneumatische systeem voor de sorteermachine’, gaat Martijn Flikweert verder. ‘Ze hebben ons binnen twee dagen bekend gemaakt met de benodigde Codesys-programmeeromgeving en hoe wij deze aan hun computer kunnen koppelen. Dat was onder meer nodig om hun deep learning-model in te zetten bij het sorteerproces. De aansturing van de lepels werkt nu optimaal samen met het visionsysteem.’
Martijn zegt daarmee ook alle mogelijkheden te hebben voor in de toekomstige generaties machines. ‘We hadden geen ingewikkelde constructies via accountmanagers; gewoon bellen, direct contact, overleggen en doorgaan. We hebben echt het idee dat we zelfstandig verder kunnen. De eerste tien machines staan inmiddels bij hun nieuwe eigenaar en een tweede serie is nu in de maak.’
Dit artikel is tot stand gekomen in nauwe samenwerking met Festo.
