VISION & ROBOTICS. Verpakken op maat. Mengvorm vraagt flexibiliteit Leven op Mars? Vision en menselijke waarneming

Transcriptie

1 VISION jaargang 2 nummer 1 februari 2010 & ROBOTICS Verpakken op maat Mengvorm vraagt flexibiliteit Leven op Mars? Vision en menselijke waarneming Kom ook naar de beurs op 26 en 27 mei

2 FANUC NO. 1 IN FACTORY AUTOMATION AND ROBOTS. In the yellow world of FANUC Robotics the focus is on speeding up your business, improving your products and reducing your costs. Discover the world s most varied range of robots which provides unbeatable 99.99% reliability. Strengthen your competitive advantage with intelligent automation solutions we have everything you need: Smart. Strong. Yellow. Let s accelerate your business now! 02 FANUC Robotics Benelux Intercity Business Park Genraal De Wittelaan 15 B Mechelen T: +32 (0) F: +32 (0)

3 Colofon Vision & Robotics is hét vakblad over automatiseringsoplossingen voor de maak-, agro-en foodindustrie door specialisten in robotica en visionsystemen. jaargang 2 nummer 1 februari 2010 Vision & Robotics verschijnt zes maal per jaar. Toezending geschiedt op abonnementbasis en controlled circulation. Uitgever Henk van Beek, Fenceworks BV Telefoon: henk@fenceworks.nl Redactie Liam van Koert, Verbal Essence Joanna Hughes, Verbal Essence Telefoon: redactie@visionandrobotics.nl Redactieraad Pieter Jonker, TU Eindhoven en TU Delft Jaap van de Loosdrecht, Computer Vision Lab, NHL Martin van de Have, RAB en ABB Fred Bokhorst, RAB en Ferdar Bas van Wondergem, DVC Hans Lenos, lenosonline.info Wim Hoeks, BrainCenter Vormgeving Laura Willemsen, Grafisch ontwerp Druk 3l drukkerij bv, rotterdam Postadres redactie Postbus 82, 2460 AB Ter Aar christel@fenceworks.nl Abonnementen abonnementen@visionandrobotics.nl Advertentie-exploitatie Henk van Beek, Fenceworks BV Telefoon: henk@fenceworks.nl Aan dit nummer werkten mee Safora S.S. Macdonald-Akrum, Hans Lenos, Fred Bokhorst, Yves De Groote, Wim Hoeks, Bert Stap, Thomas Houterman en Paul Barendse LIAM van koert Mieren Mieren zijn dom. Ze raken de weg kwijt, en laten vaker dan je op het eerste oog zou denken hun voedsel vallen. Toch behoort de mier tot één van de meest succesvolle dierensoorten op aarde. Het geheim achter dit succes? Hun complexe, maar zeer effectieve groepsgedrag. Hiermee weten ze enorme ondergrondse tunnels aan te leggen, snel voldoende voedsel te vinden en zelfs het respect van grote zoogdieren af te dwingen. James McLurkin benadert de robotica op een vergelijkbare manier. En vandaag hing een zaal vol journalisten aan zijn lippen tijdens een persconferentie van SolidWorks World. McLurkin is als roboticaprofessor in hart en nieren vooral bekend van zijn onderzoek naar robotzwermen, en zijn verdiensten op het gebied van kunstmatige intelligentie. Een noodzakelijke combinatie, aangezien de onafhankelijk opererende robotjes met elkaar moeten communiceren en op elkaar moeten reageren, om een succesvol groepsgedrag te kunnen bewerkstelligen. Hij maakt hiervoor gebruik van gedistribueerde algoritmen, en is van mening dat zwermsystemen een unieke berekeningstheorie nodig hebben. En ook speciale hardware als sensoren die de geometrie van het netwerk meten, zijn noodzakelijk voor goedwerkende multirobotsystemen. De vergelijking met mieren is niet toevallig. Zijn inspiratie haalt hij namelijk uit de natuur. Hierbij maakt hij wel een duidelijk onderscheid tussen inspiratie en biologische imitatie. In het eerste geval kijk je hoe de natuur met bepaalde beperkingen omgaat. In het tweede geval probeer je door na-apen hetzelfde voordeel op te doen. Je hoeft niet te snappen hoe het werkt om het te laten werken. In het geval van de mier krijg je de fouten, zoals het verdwalen en voedsel laten vallen, er gewoon bij. Is dit erg? Natuurlijk niet. Bij zwermen is het vooral belangrijk dat het aantal fouten niet harder oploopt, dan dat het algehele algoritme kan stabiliseren. Laat het systeem settelen, en relax. Hoewel McLurkin een rasacademicus is en zich niet met terugverdienmodellen bezighoudt, heeft hij wel een idee over mogelijke toepassingen. Als eerste noemt hij een logistieke oplossing in een magazijn. Mensen staan alleen aan de periferie, en rondrijdende robots rijden driftig in het rond om alle spullen te halen en brengen. Uiteraard hebben zwermen ook de interesse van het leger en de verkeerssector. Maar als meest spraakmakende mogelijkheid noemt hij een marsmissie. Een zwerm van een paar honderd tot duizend minirobots treden gezamenlijk op als verkenner. Ze kunnen in korte tijd een groot gebied in kaart brengen. En pas wanneer iets interessants gevonden wordt, komt het grote robotsysteem met on-board laboratorium in actie. Voor de verpakkingsindustrie, met uitzondering van de logistieke afhandeling, toverde McLurkin helaas geen spannende zwermoplossing uit de hoge hoed. Daarom hebben we gemeend er goed aan te doen er in deze uitgave zelf maar wat meer over te vertellen. Ook de rode planeet komt in deze uitgave op een bijzondere manier aan bod. Column 03

4 NI LabVIEW Grafische programmeersoftware voor test, control en embedded ontwerpen Drivers voor honderden sensoren, van LIDAR tot GPS Functiebibliotheken voor beeldverwerking en -acquisitie FPGA gebaseerde embedded hardware voor drive-by-wire systemen Standaard communicatie inclusief JAUS en Ethernet ondersteuning Multicore algoritmen voor real-time navigatie en besturing RF Medisch Robotica Multicore LabVIEW grafische programmeersoftware en modulaire NI hardware, zoals CompactRIO en PXI, helpen engineers om autonome robotische systemen te ontwerpen. Voorbeelden zijn de onbemande voertuigen, die deelnemen aan de DARPA Grand Challenge. PRODUCT PLATFORM NI LabVIEW grafische en textuele programmeersoftware NI CompactRIO embedded besturingshardware NI LabVIEW Real-Time Module NI LabVIEW FPGA Module >> Kijk wat LabVIEW voor u kan betekenen op ni.com/imagine/robotics Registreer u nu voor NIDays 2010 op ni.com/netherlands/nidays National Instruments Netherlands BV Pompmolenlaan 10 Postbus AC Woerden Tel Fax Chamber of Commerce # Utrecht 2010 National Instruments. Alle rechten voorbehouden. CompactRIO, LabVIEW, National Instruments, NI en ni.com zijn handelsmerken van National Instruments. Andere vermelde producten en firmanamen zijn handelsmerken of handelsnamen van hun respectievelijke bedrijven LV Robotics Ad.indd 1 1/19/10 3:48:25 PM

5 In dit nummer Robots vullen mengverpakkingen voedingsmiddelenindustrie 08 Flexibele cel helpt banketbakker 11 Zie je het zo? 14 Verpakken vergt een scherpe blik 18 Voltooid of niet voltooid? Rubrieken Water op Mars stroomde snel 30 Redactioneel 03 Colofon 03 Nieuws 06 Branche Bulletin Robotveiligheid 33 Productnieuws 38 Adverteerdersindex 40 RAB-column 42 Februari 2010 VISION & ROBOTICS Inhoud 05

6 De robot die de toenemende stroom zwerfafval het hoofd moet gaan bieden, herkent blikjes, flesjes en ander afval op straat en ruimt deze op. Op 18 januari was het eindelijk zo ver. Een functioneel prototype werd in het Horstgebouw gepresenteerd. De autonome zwerfafval opruimrobot houdt de winkelstraten overdag schoon, gewoon tussen het winkelend publiek. Het volledig automatisch werkende apparaat is voorzien van een camera, sensoren, twee grijparmen en een reservoir. De robot maakt gebruik van een borstel met kunststof vingers in plaats van een traditionele borstel, zodat er geen zand en water wordt opgeruimd. Dit vult namelijk onnodig de afvalbak. Daarnaast is de geluidsoverlast, die je tussen het winkelend publiek zoveel mogelijk wilt beperken, door de afwezigheid van borstels en stofzuigsysteem beduidend minder. De oranje machine van zestig bij negentig centimeter hoeft slechts na een paar uur te worden geleegd en opgeladen, als de accu leegraakt. Een multidisciplinair team van bachelor- en masterstudenten industrieel ontwerpen, werktuigbouwkunde, electrical engineering, informatica en mechatronica ontwikkelde de robot. Het proefmodel is onlangs op een beurs gepresenteerd aan mensen uit de afval- en reinigingsbranche. De studenten hopen het apparaat eind 2010 op de markt te kunnen brengen. Afval trekt afval aan, dus door het schoon te houden, gooien mensen minder snel afval op straat. Bij het ontwerp van de robot is ook gekeken naar een aantal sociale factoren. Zo worden de huidige straatvegers niet ontslagen. De robot ondersteunt deze mensen, zodat het werk minder zwaar wordt. De Universiteit Twente en de Technische Universiteit Delft werken samen aan een robotpak, waarmee patiënten met bijvoorbeeld een dwarslaesie weer moeten kunnen lopen. Het prototype van de Mindwalker moet over drie jaar gereed zijn. Dat maakte de Universiteit Twente woensdag bekend. Het is de bedoeling dat patiënten de robotbenen zelf besturen met hersensignalen, welke door een helm worden opgepikt en doorgegeven. De onderzoekers willen het pak dusdanig maken, dat het onzichtbaar kan worden weggewerkt. Lukt dat niet, dan moet het ontwerp zo mooi en stilistisch mogelijk worden. Het is niet de eerste keer dat wetenschappers werken aan een dergelijke constructie, die doet denken aan de sciencefictionfilm Robocop uit Er bestaan al prototypes van looprobots, maar die zijn te groot en te log voor dagelijks gebruik. Het nieuwe pak moet daar echter verandering in brengen. Prototype zwerfafvalrobot gepresenteerd Azor staat voor Autonome Zwerfafval OpruimRobot. In opdracht van Stichting Nederland Schoon, wordt er al enige tijd door een zestal studenten van de Technische UniveR SITeit Twente aan gewerkt. Het project is geïnitieerd door de Stichting Nederland Schoon en wordt ondersteund door Demcon uit Oldenzaal en het Duitse bedrijf Hako. Demcon is een spin-off bedrijf van de TU Twente en is gespecialiseerd in mechatronische ontwerpen. Het Duitse Hako is marktleider in veegmachines. Dit bedrijf zal de robot waarschijnlijk in productie nemen. Robotpak moet mensen uit rolstoel helpen 06 Nieuws

7 Nieuws Green Automation op Automatica 2010 De Duitse robotica- en automatiseringsindustrie werkt hard aan het ontwikkelen van producten en aan het duurzamer maken van productiemethoden. Samen met de VDMA Robotics & Automation en het Fraunhofer Instituut for Manufacturing Engineering and Automation, is Automatica het nieuwe initiatief Green Automation gestart. De automatiseringsindustrie neemt hierbij haar verantwoordelijkheid ten aanzien van milieubeleid serieus, en werkt actief samen om haar visie op een groene wereld in kaart te brengen. Dit is niet alleen een kwestie van een milieuvriendelijk ontwerp van productieprocessen, maar ook van het helpen om grondstofbesparende technologieën algemeen goed te maken, door gebruik te maken van innovatieve robotica en automatisering. Het initiatief zal op Automatica 2010 voor het eerst gepresenteerd worden. Green Automation zal de bijdrage van automatiseringstechnologie aan een duurzame bedrijfsvoering inzichtelijk maken. Automatica 2010 is een internationale beurs voor automatisering en mechatronica. Het evenement zal plaatsvinden in het beursgebouw van München van 8 tot 11 juni Het initiatief Green Automation zal één van de hoofdthema s van dit jaar zijn. Dr. Michael Wenzel, Managing Director van Reis Robotics en voorzitter van het perscomité van Automatica legt uit: Er is een groeiende interesse in de politiek en de samenleving om de consumptie van bronnen op de lange termijn aanmerkelijk in te perken, zonder concessies te hoeven doen aan onze kwaliteit van leven. Deze ontwikkeling stelt de industrie, in het bijzonder robotica en automatisering, voor de uitdaging om productietechnologieën te ontwikkelen voor de productie van groene goederen. We hebben de vraag hiernaar vanuit de markt kunnen vaststellen. Het is dan ook goed nieuws dat Automatica zich dit jaar zal inzetten om groene productietechnologieën beter voor het voetlicht te brengen. ABB Customer Day Met een opkomst van honderdvijftig klanten, waaronder potentiële robotgebruikers en integratoren, mag ABB terugkijken op een geslaagd evenement. De klantendag die eind januari in het Veldhovense Koningshof plaatsvond, bood een podium voor zowel de RAB als de IFR, ging in de breakout-sessies in op sectorspecifieke problemen, en lichtte bovendien een tipje van de sluier van een paar nieuwe ABB producten op. De robotbranche vertegenwoordigend, gingen RAB voorzitter Fred Bokhorst en IFR voorzitter Ake Lindqvist in op de huidige crisis, die ook robotland in de greep houdt. De markt is maarliefst met veertig procent gekrompen. Pas in 2012 zullen we weer op het niveau van 2008 zitten, zo wordt verwacht. Zoals ook aangegeven in een samenvatting van het IFR-rapport, dat in de afgelopen editie van Vision & Robotics is terug te lezen, breekt een tijd aan waar veel mag worden verwacht van humane zorgrobots, militaire robots en reddingsrobots. Voor wat betreft de nieuwe producten deed ABB mededelingen over een tweetal producten. Op de eerste plaats wordt as we speak de IRB 120 aan het portfolio toegevoegd. Dit is, met een payload van drie kilogram en een bereik van 58 centimeter, ook meteen de kleinste robot van ABB. De telg is daarbij ook zeer nauwkeurig en snel: een herhaalde nauwkeurigheid van 0,01 millimeter en een typische pick and place-cyclustijd (een cyclus van 2x2,5 centimeter en 2x30 centimeter) van 0,58 seconde worden beloofd. Het bedrijf ziet voor de IRB120 dan ook een grote toekomst weggelegd in de elektronica- en solarindustrie. Tot slot viel de beurt aan de IRB Met zijn slanke voorkomen en kleine voet wordt hij gezien als de opvolger van de IRB2400. Of je hem nu recht, aan de muur of op zijn kop neerzet, met een payload van twintig kilogram is de robot snel en compact. De IRB2600 wordt aan het einde van dit kwartaal verwacht. Robots gaan wereldwijd van elkaar leren Onder leiding van de Technische Universiteit Eindhoven gaan zes Europese onderzoeksinstellingen een worldwide web voor robots ontwikkelen. Robots in de zorg en de industrie kunnen via deze wereldwijde database van elkaars capaciteiten leren, en zich zo veel sneller nieuwe handelingen eigen maken. In nieuwe omgevingen moeten robots nu nog iedere keer opnieuw het wiel uitvinden, zegt projectleider dr. ir. René van de Molengraft van de faculteit Werktuigbouwkunde van de Technische Universiteit Eindhoven. In project RoboEarth ontwikkelen we een soort worldwide web voor robots, waarin zij elke taak en handeling kunnen opslaan die zij hebben geleerd. Hierdoor hoeven andere robots, waar dan ook ter wereld, deze taken zelf niet meer te leren. Daardoor zullen robots veel sneller nieuwe handelingen leren. Het project, dat onlangs van start ging, duurt vier jaar en heeft een budget van 5,6 miljoen euro. Bijna vier miljoen hiervan komt van de Europese Unie. Andere deelnemers aan het project zijn de Universität Stuttgart, de ETH Zürich, de Universidad de Zaragoza, de Technische Universität München en Philips Applied Technologies. Het team gaat zes demo s maken, die het gebruik van RoboEarth zullen demonstreren, waaronder een robot die in het ziekenhuis de patiënten een drankje kan aanbieden, en een systeem dat zal laten zien hoe de opgedane kennis van robot A de prestaties van robot B aanzienlijk verbetert. Vision & Robotics 2010 In tegenstelling tot voorgaande jaren, zal de beurs Vision & Robotics 2010 dit jaar niet in Nieuwegein, maar in Veldhoven plaatsvinden. De Koningshof zal op 26 en 27 mei het toneel vormen voor tal van interessante lezingen, praktijksessies en natuurlijk exposanten. Organisator Mikrocentrum laat weten dat er, naast de gebruikelijke onderwerpen, extra aandacht uit zal gaan naar zorgrobots. Ook zal er een sterke link worden gelegd tussen onderzoeken die op universiteiten plaatsvinden en de praktische waarde die deze voor bedrijven kunnen hebben. De Robotics Association Benelux zal veel aandacht schenken aan robotveiligheid. De organisatie belooft tot slot een speciale verrassingsattractie, die de bezoeker ongetwijfeld zal weten te waarderen. Nieuws 07

8 Visiongestuurde systemen vereisen meer rekenkracht Robots vullen mengverpakkingen voedingsmiddelenindustrie Een belangrijke ontwikkeling in verpakkingen voor voedingsmiddelen zijn de mengverpakkingen. Dit kan voorkomen als de retail- en transportverpakkingen. Ron Fortman van BluePrint Automation uit Woerden vertelt over de vision-guided (delta) robots, die het bedrijf in eigen beheer ontwikkelt om de afnemers die oplossing te bieden waar zij om vragen. Yves De Groote 08 Grijperselectie Verpakken

9 Mengverpakkingen bieden een brede variëteit en kleine volumes per product. Bij mengverpakkingen ligt een uitdaging voor de verpakkingsketen, inclusief producenten en retailers, evenals voor fabrikanten van verpakkingsmachines. Mengverpakkingen zijn bijvoorbeeld drie verschillende paprika s op een schaal of folie, of een maaltijdpakket met de componenten in verschillende zakjes in een doosje. Verder zijn er de verschillende smaken van een display in een winkel- of consumentenverpakking, bijvoorbeeld verschillende soorten cornflakes, chips of ijsjes. Zo zijn er ook assortimentsverpakkingen met twee lagen verschillende smaken pralines of koekjes. Iedereen heeft wel de nodige voorbeelden in de voorraadkast, of kent ze uit de winkel of horecagelegeneheid. Ook kan een mengverpakking worden toegepast op de transportverpakking. Drijfveren Productmanager Fortman merkt een aantal drijfveren op voor de groei van mengverpakkingen. Als eerste zijn er de logistieke redenen voor de retailsector. Mengverpakkingen bieden de mogelijkheid op in een beperkte schapruimte toch verschillende producten aan te bieden. Ook kunnen de bedrijven zo de logistieke kosten drukken, omdat ze in één verpakking toch meerdere varianten van een product kunnen inkopen, en deze just in time geleverd kunnen krijgen. Op een sterk concurrerende markt, waar iedere cent telt, is dit van steeds groter belang. Bij verse producten is het bovendien belangrijk dat de producten snel verkocht zijn en het versschap aan het einde van de dag leeg is. Wat ook voorkomt is dat retailers in onderhandelingen met producenten nogal eens één smaak extra willen als bonus, waardoor de verpakking een uitzondering kan vormen op het normale aantal. Producenten Mengverpakkingen bieden producenten allereerst onderscheid in het winkelschap, en levert de consument variatie in wat hij uiteindelijk op tafel zet. Zo heeft iedereen zijn eigen smaak in cornflakes of chips. Tegelijkertijd speelt de fabrikant zo in op de fascinatie voor miniaturisatie, benadrukt Fortman. Ook kan hij met minder populaire smaken of zelfs nieuwe al dan niet uit te testen- smaken in de winkel komen. Mengverpakkingen zijn ook uitstekend geschikt voor promotie- of reclameacties: twee plus één gratis. Uitdaging De voornaamste uitdaging bij toepassing van visiongestuurde robots voor het samenstellen van mengverpakkingen, betreft het synchroniseren van de productie, zeker wanneer de productiecapaciteit van de totale lijn hoog ligt. Elke soort product komt via een aparte lopende band aan, die vervolgens samenkomen op de plaats voor het verpakken door de robot. De beeldcamera stuurt hierbij via een snelle ethernetverbinding de robot aan. De tweedimensionale (X-,Y- en Z-) coördinaten, die bepalen hoe het aangevoerde product georiënteerd is, geeft de camera door aan de robot, die vervolgens het product oppakt, in de juiste positie brengt en in de (om)verpakking plaatst. Hiervoor kiest de operator een bepaald recept, dat de samenstelling van de uiteindelijke verpakking bepaalt. Productaanvoer naar de robotsystemen gebeurt met feeders, zoals bijvoorbeeld de Rainbow feeder van het bedrijf zelf. Servomotoren sturen rolletjes aan, die er voor zorgen dat producten zich verplaatsen en er ruimte ontstaat tussen de producten. Dit is belangrijk om opgepakt te kunnen worden door de robot. PC Omdat er gestuurd kan worden op verschillende product- of verpakkingskenmerken, waaronder kleur, oriëntatie, vorm en grootte, voor- en achterkant of boven- en onderkant, vereisen visiongestuurde robotsystemen steeds meer rekenkracht. Deze systemen zijn steeds meer pc-georiënteerd. Dit is een belangrijke trend bij vergaande robotisering. Hierbij speelt ook de steeds hogere twee- of driedimensionale beeldkwaliteit een rol. Die wordt ook steeds meer gebruikt voor kwaliteitscontroles van het product of de verpakking. Beelden kunnen van meerdere zijden van het product worden gemaakt. Fortman benadrukt ook de noodzaak van krachtige processoren, wanneer meerdere robots worden gebruikt op één productielijn. De aangevoerde producten moeten efficiënt worden verdeeld over de robots, waarbij een wisselend aanbod hoge eisen stelt aan de besturing van de robots, die per minuut tot 100 of 150 pick-ups kunnen uitvoeren. Wanneer een robot geen coördinaten doorgegeven krijgt van de camera, doet hij niets, terwijl de band wel leeg moet. De besturing is daardoor bijzonder dynamisch. Iedere milliseconde worden er eventueel nieuwe coördinaten doorgegeven. Eigen ontwikkelingen Wat de ontwikkeling van de robotsystemen betreft, wil Fortman benadrukken dat BluePrint Automation in het bijzonder de ontwikkeling van vision in eigen huis doet. De oplossing voor de behoefte van de afnemer zit namelijk vooral in het visiongedeelte van het systeem en in het oppaktool (de grijper), maar voor de werking van het geheel is het cruciaal dat robot en camera goed communiceren. Geen van beide mag falen. Belangrijkste eisen aan de robot zijn natuurlijk snelheid en duurzaamheid, en de markt biedt dit alles. Robots die in direct contact komen met voedingsproducten moeten hygiënisch zijn ontworpen en goed reinigbaar. Ook deze ontwikkelingen zijn al wel duidelijk zichtbaar op de markt. Beeldtechnologie Probleem bij beeldtechnologie en ook de reden waarom de onderneming zelf investeert in ontwikkeling, is dat de markt versnippert is. Hierdoor Servomotoren sturen rolletjes van de Rainbow feeder aan, die ervoor zorgen dat producten zich verplaatsen en er ruimte ontstaat tussen de producten. Verpakken 09

10 kan er niet altijd geleverd worden wat wordt gevraagd door de afnemer. En daar ontwikkelen en produceren wij uiteindelijk voor, en we willen hier een duidelijke meerwaarde in bieden. Enerzijds zijn er volgens Fortman een paar grote leveranciers van beeldverwerkingstechnologie, en anderzijds zijn er vooral kleinere nicheleveranciers met vijf tot tien medewerkers. De eerste groep levert mainstream producten, die door de gesloten architectuur niet altijd aan kunnen worden gepast aan de behoefte van een klant. De tweede groep levert dan weer nichetoepassingen, vaak erg sectorgericht, en heeft beperkte eigen productieen ontwikkelingsmogelijkheden. Nogal eens gaat het bij deze laatste groep hier om (nieuwe) spin-off bedrijven, die vanuit de universiteiten zijn ontstaan. Vanuit de Verenigde Staten BluePrint Automation zette in 2003 haar eerste stap in visiongestuurde robotisering door overname van een Amerikaans bedrijf. Sinds 2006 ontwikkelt en produceert het bedrijf, dat sinds haar ontstaan in 1980 in totaal meer dan drieduizend verpakkingsinstallaties leverde, ook visiongestuurde systemen in haar Nederlandse vestiging. Het systeem wordt gebouwd op het besturingsplatform van Bosch Rexroth. De markt voor de verpakkingsrobots startte in de tachtiger jaren van de vorige eeuw, maar is pas recentelijk tot grote groei gekomen. Ook deden robots onlangs, na de verpakking- en logistieke afdeling, hun intrede in de voedingsmiddelproductieomgeving, waar de hoogste eisen worden gesteld aan hygiëne. Voordelen van deltarobots Volgens Fortman was 2009 het jaar van de deltarobot voor BluePrint. De installaties waar deze robots gebruikt werden maakte een groei van veertig procent door ten opzichte van het jaar daarvoor. Een groot voordeel van deltarobots is dat de bewegende delen een lage massa hebben. Alle motoren zich bevinden op de vaste wereld. Ook bewegen de motorkabels niet. Ze kunnen dus ook niet breken. Alle armen bewegen via draaipunten die beter zijn af te dichten dan een geleiding. Ze zijn hierdoor beter geschikt voor gebruik boven voedingsmiddelen. Ook worden de massakrachten door stijve driehoeksverbindingen opgenomen (trekdruk) en is de deltarobot daardoor stabiel op hoge snelheid. Verder zijn er geen verborgen onderdelen, waardoor storingen goed voorspelbaar zijn. En ten laatste merkt Fortman op dat de deltarobots relatief goedkoop zijn. Dit biedt de voedingsmiddelindustrie goede vooruitzichten. Door het toepassen van de deltarobot in combinatie met het vision, waardoor de flexibiliteit en het bediengemak van de installatie vergroot wordt, kan de mengverpakking snel en accuraat worden samengesteld. Verpakkingen Verpakkingen beschermen producten tegen bijvoorbeeld stof, vocht en bacteriën. Bovendien zijn verpakkingen handig om producten te vervoeren en te verhandelen, alsmede om productinformatie en reclameuitingen op te vermelden. Er zijn drie soorten verpakkingen. Ten eerste is er de verkoopverpakking, zoals de verpakkingen die in winkels staan. Verzamelverpakkingen zijn verpakkingen die een aantal verpakte producten bevatten. En dan zijn er nog de verzendverpakkingen. Dit zijn verpakkingen om een aantal producten of verzamelverpakkingen te vervoeren. Het overheidsbeleid is erop gericht om verpakkingsmateriaal zo efficiënt mogelijk te gebruiken. Dat betekent dat zo min mogelijk verpakkingsmateriaal wordt gebruikt, dat verpakkingen meermalen worden gebruikt en dat materialen worden hergebruikt. Bron: Ministerie van VROM Verpakken Het verpakken van voedingsmiddelen omvat gewoonlijk drie stappen. De eerste is het primair verpakken, meestal direct na het productieproces. Hier kunnen bij stuksproducten (bijvoorbeeld koekjes of chocolaatjes) deltarobots worden gebruikt om met behulp van camerabegeleiding de producten van een band te pakken, en in de machine te leggen die de eerste verpakking aanbrengt. Dit kan de verkoopverpakking zijn, maar nogal eens gaat om de eerste verpakking (de binnenverpakking) nog een tweede verpakking, de verkoopverpakking in het winkelschap. Ook hierbij is het mogelijk om deltarobots in te zetten. Een volgende stap is bekend als case packing. De retailverpakking wordt in de transportverpakking geplaatst. Omdat het hier om grotere gewichten en afmetingen gaat en de snelheid lager ligt, wordt vaak een tweeassige pick and place-installatie of een delta XL robot toegepast. De laatste verpakkingsstap in een bedrijf betreft het plaatsen van de transportverpakkingen op pallets. Hiervoor is een zware robot nodig met vier vrijheidsgraden. Bron: BluePrint Automation. Deltarobots lenen zich uistekend voor het samenstellen van mengverpakkingen. Servomotoren sturen rolletjes van de Rainbow feeder aan, die ervoor zorgen dat producten zich verplaatsen en er ruimte ontstaat tussen de producten. 010 Verpakken

11 Mobiel, autonoom en indien gewenst ook met vision Paul Barendse Flexibele cel helpt banketbakker De robot begint nu breed ingevoerd te worden in nagenoeg elke industrietak. De metaalsector is met lasrobots één van de eerste industrieën die halverwege de tachtiger jaren gestart is met robotisering. Juist de relatief dure en vakbekwame lasser vervangen door een robot was toen een investering die zichzelf al snel terugverdiende. Nu vijfentwintig jaar verder wordt de robot voor veel meer toepassingen gebruikt dan alleen lassen. De voortgang in de robottechniek en de reductie van de kostprijs hebben er inmiddels toe bijgedragen dat ook andere processen economisch verantwoord kunnen worden gerobotiseerd. Voor zover je bij robots kunt spreken van een starre manier, waarbij de robot permanent in de lijn wordt opgesteld, is de tijd nu rijp voor flexibele oplossingen. Zoveel mogelijk intelligentie in een mobiele en autonome robot, die op diverse plaatsen in het productieproces is in te zetten. Rolan Robotics heeft in samenwerking met Corda banket de Flex- Cel ontwikkeld. Maar hoewel Corda banket de robot inzet voor toepassing in de bakkerijindustrie, is de FlexCel ook zeker geschikt voor vele andere toepassingen. Rolan FlexCel Met het oog op de veranderende behoefte in de markt, heeft Rolan Robotics de Rolan FlexCel ontwikkeld. Deze mobiele robotinstallatie heeft geen vaste plaats in het productieproces, maar kan op diverse plekken aan de lijn worden ingezet. De installatie bestaat uit een Stäubli-robotarm, welke is ingebouwd in een mobiele behuizing. De constructie van roestvaststaal en transparant lexaan is robuust en eenvoudig door het bedrijf te verplaatsen. De robotcel is voorzien van een encoder, zodat on the fly producten van de lijn kunnen worden gehaald. Binnen het snelheidsbereik van de robot, past deze zich automatisch aan de baansnelheden aan. De zijpanelen van de robot kunnen tijdens het interne transport eenvoudig worden ingeklapt, zodat hij nog eenvoudiger te verplaatsen is. De installatie is volledig autonoom. Zo zijn de bedieningsinterface, de robotcontroller en de sensoren geïntegreerd in de mobiele robotcel. Voor de robot kan een keuze gemaakt worden uit diverse robotarmen en grijpers, zodat deze geschikt is voor vele toepassingen, zoals bijvoorbeeld bakkerijen of de vis- en vleesverwerkende industrie. De FlexCel in HE-uitvoering is ook geschikt voor een natte werkomgeving (Humid Environment) en kan met de waterslang worden gereinigd. Uiteraard kan de robot zelf ook een reinigingspistool ter hand nemen om producten te reinigen. De eerste FlexCel voor bakkerijtoepassingen is inmiddels geplaatst bij Corda Banket. Corda Banket Het in Hoorn gevestigde Corda Banket is een banketbakkerij met circa twintig werknemers. Het bedrijf is gespecialiseerd in de productie van gevulde koeken, rondo s, kano s en appelkoeken. De directeur van het bedrijf Co Schilder heeft sinds 1 januari het bedrijf volledig overgenomen van vader Bertus. Tijdens het bedrijfsbezoek spreekt Co Schilder enthousiast over de laatste technische ontwikkelingen. We lopen eigenlijk al vanaf 2005 met plannen rond om de inpakafdeling te automatiseren. Omdat de aanvoerlijn van de bakplaten en de afvoerlijn van de koeken elkaar haaks kruisten, stonden we met vijf man opeengepakt de koeken handmatig over te zetten. Als één van onze eigen ervaren krachten door ziekte of vakantie afwezig was, moesten mijn vader of ik bijspringen. De fysieke ruimte was immers te beperkt om de ervaren werknemer te vervangen door twee tijdelijke en minder ervaren krachten. Omdat De robot pakt acht koeken in één keer deze kruislingse logistiek ons ook beperkte bij eventuele automatisering, hebben we in 2007 de logistiek gewijzigd in parallel lopende aan- en afvoerbanen. Hoewel deze aanpassing technisch niet geheel vlekkeloos verliep, hebben we na verloop van tijd het aantal inpakkers naar twee kunnen reduceren. De volgende stap naar robotisering hadden we toentertijd gedacht te maken met spinrobots (FlexPickers). Dit zou echter betekenen dat we ongeveer zes of zeven FlexPickers nodig hadden om onze productie te kunnen bijhouden. Zowel de kosten van een dergelijke investering als het extra ruimtebeslag vormden voor ons toch een belangrijke obstakel. Ook de vereiste pick and place snelheid met één Praktijk 011

12 Uiteraard kan de robot zelf ook een reinigingspistool ter hand nemen om producten te reinigen. enkele koek was dermate hoog, dat het maar ten zeerste de vraag was of de koeken hierbij onbeschadigd zouden blijven. Hoewel het idee om te robotiseren ons niet losliet, is het daarop een beetje blijven hangen. Totdat mijn vader eind 2009 tijdens een regionale bedrijfsbijeenkomst in contact kwam met Hans Stam, directeur van robotleverancier Rolan Robotics, en het balletje opnieuw is gaan rollen. Na het uitwisselen van wensen en mogelijkheden werd het idee voor de uiteindelijke FlexCel geboren. Rolan Robotics zag naast onze toepassing nog vele andere mogelijkheden, en was bereid extra te investeren in het project. De robot kan optioneel worden uitgebreid met beeldherkenning. Proeftraject Handmatig werd er gewerkt met twee personen op een cyclustijd van 1,25 seconde per handeling, waarbij met twee handen vier koeken worden opgepakt. Aangezien een bakplaat bij het bedrijf een patroon heeft van acht maal vier koeken, lag het voor de hand om uit te gaan van twee robots met elk een grijper voor acht koeken. Omdat de robot nu acht koeken in één keer pakt, heeft deze per vlucht 2,5 seconden de tijd. Co Schilder vervolgt zijn verhaal: Aangezien wij als nuchtere West-Friezen nog steeds de insteek hebben van zien is geloven, zijn we een gesubsidieerd haalbaarheidstraject gestart. Onderzoek naar het type grijper, de cyclustijd en eventuele benodigde aanpassing in het voortraject zijn hierbij aan bod gekomen. In eigen huis heeft Rolan Robotics het eerste concept voor de proefgrijper bedacht. Dit viel niet mee, aangezien het toch een kwetsbaar product is. Met een mechanische grijper beschadig je de koek. Bij gebruik van vacuüm zuig je de toplaag van de koek af, wat bovendien ook te veel verontreiniging in de zuigleidingen zou geven. Uiteindelijk is er een soort combi-oplossing gevonden, waarover ik niet veel kan verklappen. Nadat door Rolan Robotics het prototype voor de grijper gebouwd was, hebben we hier handmatig tijdens productie proefgedraaid. De kennis bij het roboticabedrijf op het gebied van roboti- Voor de toepassing bij Corda Banket werden de volgende functie-eisen gedefinieerd. Vereiste cyclustijd van 1,25 seconde Geschikt voor diverse koektypen Zo min mogelijk sensoren, toeters en bellen Zo zelfstandig mogelijk Compact Eenvoudig te reinigen Eenvoudig en veilig te bedienen Terugverdientijd van maximaal circa drie jaar Met een mechanische grijper beschadig je de koek. Bij gebruik van vacuüm zuig je de toplaag van de koek af, wat bovendien ook te veel verontreiniging in de zuigleidingen zou geven. Uiteindelijk is er een soort combi-oplossing gevonden. 012 Praktijk

13 sering en grijpertechniek, gecombineerd met onze proceskennis, zorgde al direct voor een verrassend goed resultaat. Hoewel de mogelijkheid optioneel aanwezig is, hebben we er bewust voor gekozen om geen vision toe te passen als het niet nodig is. Hier en daar bleken de koeken tijdens transport iets te verschuiven op de bakplaat. Aangezien de robot de voorkant van de bakplaat als referentie heeft, was dat nog een probleem om op te lossen. Door op verschillende punten eenvoudige dempertjes en geleiderails aan te brengen, blijven de koeken nu netjes op hun plaats liggen. Terwijl de bakplaat doorloopt over de lijn, pakt de robot nu on the fly keurig acht koeken tegelijkertijd. Introductie robotcel Na het proeftraject was het aan Rolan Robotics om de rest van de ontwerp eisen in te vullen. De doelstelling om mobiel, compact, functioneel en veilig te zijn, vormde een uitdaging voor het engineeringsteam van het bedrijf. De robot is nu echter uitgerust met een grijper voor de rondo s. De volgende stap is een grijper voor de gevulde koeken. Corda Banket heeft de robot nu acht weken in gebruik. Dit bevalt ons zo goed, dat we inmiddels de opdracht voor een tweede, identieke FlexCel hebben geplaatst bij Rolan Robotics, zo stelt Schilders. Rolan Robotics behoort tot de grote spelers op het gebied van robotsystemen. Het bedrijf heeft de afgelopen twintig jaar een reputatie opgebouwd met de levering van OTC-lasrobots. De laatste tien jaar heeft het bedrijf met de levering van Stäubli- en Fanuc-robotsystemen een transformatie doorgemaakt tot allround robotleverancier. Het bedrijf is daarbij actief in alle markten, en heeft inmiddels meer dan zeshonderd robotsystemen geleverd in de Benelux. Het merk Stäubli is wellicht iets minder bekend dan Fanuc of ABB. Toch is deze Franse producent van robotarmen bezig aan een gestage opmars. Het gestroomlijnde ontwerp is, naast fraai om te zien, ook zeer functioneel. De motoren zijn opgenomen in de constructie van de robotarm, en met een speciale coating wordt een extra gladde afwerking verkregen. De robot is hierdoor eenvoudig schoon te maken. Bij veel andere merken zie je de motoren aan de buitenzijde zitten, of zijn er hoekige kappen omheen gebouwd. Hier blijven altijd resten op liggen. Bij de voor een natte werkomgeving geschikte Stäubli-robot in HE-uitvoering zijn de connec toren aan de onderzijde aangebracht. Stäubli is hierin uniek. De robotarmen zijn uitgerust met de zeer krachtige CS8-besturing. Specificaties van Rolan FlexCel Stäubli-robot, type TX 90 XL Payload van vijf kilogram nominaal - twaalf kilogram maximaal CS8C controller met VAL 3-besturing Programmeerpaneel Bedieningsinterface in RVS behuizing On the fly oppakken van producten RVS mobiele behuizing, uitgevoerd met Lexaanplaat Inklapbare delen voor compact intern transport Grijperwisselsysteem Productgrijper Sensor voor productaanwezigheidsdetectie (bakplaatdetectie) Encoders op aan- en afvoerbanen Optioneel Visiontechniek FlexCel in HE-uitvoering voor natte werkomgeving Praktijk 013

14 Scara- en parallel eerste keuze door hoge snelheid Wim Hoeks Zie je het zo? Maar ik zie het toch zo is waarschijnlijk de meest gemaakte opmerking van aanstaande machine vision gebruikers. Een aanstaande gebruiker met een duidelijk vision probleem is dan ook oprecht verbaasd, dat de oplossing voor zijn probleem niet eenvoudig en goedkoop is. Dat ligt zeker niet aan de gebruiker. Die weet meestal de hele geschiedenis: de plek waar het probleem ontstaat, het effect van het probleem op zijn product, hoe dat effect eruitziet en dat er een oplossing moet komen om zijn klanten te vrijwaren van het probleem. Waarom is het dan niet zo simpel? Figuur 6: Woodland Encounter van Bev Doolittle. 014 Beeldverwerking

15 Figuur 1: Schematische weergave van diverse gebieden in het visuele systeem van een aap [2] vanaf de retina (RGC) tot aan de hippocampus (HC), die betrokken zijn bij het creëren en ophalen van herinneringen. Het antwoord op deze vraag kan op meerdere manieren gegeven worden. We kunnen kijken naar de techniek, dat is maar één kant van de zaak. In dit artikel wil ik vooral de andere kant analyseren, die van de menselijke waarneming. Tenslotte neemt de gebruiker van hierboven zijn waarneming onbewust als referentie. Door deze analyse wil ik je bewust laten worden van de complexiteit, de kracht en de beperkingen van die referentie. Overigens ben ik onder de indruk van de kracht van het menselijke visuele systeem. Om een voorbeeld te noemen: het menselijke oog maakt met één eenvoudige lens een afbeelding met een resolutie, die erg dicht bij het theoretisch maximum komt. Bij een pupilopening van twee à drie millimeter is dat ongeveer één boogminuut. In de waarnemingsleer (perceptietheorie) zijn diverse onderzoekers geweest, die modellen voor de visuele waarneming hebben opgesteld en getracht hebben die modellen te verifiëren met computermodellen. Deze modellen hebben meer dan eens de visiononderzoekers geïnspireerd. Zo komen de theorieën van Marr [1] uit deze hoek. Vaak bleken de theorieën wel waardevol maar niet voldoende, zodat verder onderzoek en snellere computers nodig waren. Dat onderzoek leidde tot complexere model- Figuur 2: Schematische weergave van het menselijke visuele systeem (boven) en een visionsysteem (onder). len voor de menselijke waarneming, waarvan figuur 1) verwijs ik naar de diverse referenties. figuur 1 er maar één is [2]. Elk blokje staat Zowel bij de menselijke waarneming als bij een voor een hersengebied, dat betrokken is bij de visionsysteem kun je niet zonder de belichting. visuele waarneming en waarschijnlijk correspondeert met één of meerdere processen. geoptimaliseerd voor de situatie. Bij de mense- Bij een visionsysteem wordt de belichting vaak lijke waarneming moeten we het doen met het Vergelijking van de hardware beschikbare licht. Hoewel, is dat echt zo? Daar Als startpunt maak ik een vergelijking tussen kom ik later op terug. het menselijke visuele systeem en het stereotype visionsysteem (zie figuur 2) om de over- bij een visionsysteem wordt er een optische Zowel in het menselijke visuele systeem als eenkomsten en verschillen te belichten. Daarna afbeelding door een lens gemaakt op een sensor. In de natuur komen verschillende oplossing zal ik ingaan op de vragen, die daarbij naar boven komen. De theoretische correctheid acht ik voor het maken van een afbeelding voor. Een hier minder van belang dan het begrip. Ik wil je insect gebruikt facet-ogen, in plaats van een het bos laten zien. Voor de bomen (zoals in lens. Er zijn dieren, die weer andere principes gebruiken. Uit biologische studies blijkt echter dat de waarnemingssystemen met een lens de hoogste resoluties halen [3]. Een goede keuze dus. Het optische beeld wordt in de sensor omgezet naar een elektronische representatie. De camera leest de sensor uit en zendt het opgevangen beeld door naar de verwerkingeenheid. Op het eerste gezicht lijkt dat bij de menselijke waarneming ook het geval te zijn. De lichtgevoelige laag in het oog (de retina, zie figuur 3) zet het licht om in elektrochemische signalen. Nadere beschouwing leert echter dat het geen grijswaarde- of kleurinformatie is, die naar de hersenen gestuurd wordt. Welke informatie wordt er dan wel verstuurd? Bij geavanceerde visionsystemen hebben we een snelle camera-linkinterface nodig om Megapixel resolutiebeelden op vijftig Hz over te sturen. Wij nemen de wereld waar in volle resolutie. Wat zou die resolutie dan betekenen in pixels? Volgens het sampling criterium hebben we twee pixels nodig voor de smalste lijn die we kunnen zien. Uitgaande van de hierboven vermelde resolutie van het oog komt één pixel overeen met een halve boogminuut. Het beeld- Beeldverwerking 015

16 Figuur : Doorsnede van het menselijk oog met een detailweergave van de retina (rechts). De lichtgevoelige cellen zijn uiterst rechts weergegeven. veld van een oog omvat een kijkhoek van 140 bij 80 graden. Na enig rekenen volgt dan dat een beeld in onze hersenen overeen komt met 160 Megapixels per oog. Het lijkt erop dat de verversingsfrequentie in het oog hoger is dan vijftig Hz, omdat je onder goede omstandigheden kan zien dat je televisie flikkert. Hoe kan die informatie over een betrekkelijke trage zenuwfiber zo snel naar de hersenen gestuurd worden? Er lijkt hier een flinke discrepantie te zijn tussen de technische en de biologische oplossing. Tot slot worden de beelden verwerkt tot zinvolle informatie. Bij gekalibreerde visionsystemen kan het resultaat in absolute coördinaten en meetresultaten uitgedrukt worden. In het menselijke visuele systeem zit geen meetlat ingebouwd. De resultaten zijn over het algemeen kwalitatief van aard. Dat is juist een sterkte bij inspectie van cosmetische eigenschappen, zoals vlekjes of rotte plekjes op fruit en groente. Helaas wordt dit voordeel voor een deel tenietgedaan door de variatie over de tijd en de snelheid. De variatie in de tijd komt door vermoeidheid, stemmingswisselingen, en doordat de mens vooral vergelijkt met de actuele situatie. Bij inspectie van een slechte partij wordt er niet zoveel afgekeurd dan zou moeten op objectieve normen. Bij inspectie van een goede partij wordt meer afgekeurd dan zou moeten op objectieve normen. Korte termijn terugkoppeling In het bovenstaande hebben we vooral vergeleken op basis van de functionaliteit van de diverse componenten. De componenten afzonderlijk lijken wel vergelijkbaar in functie, maar is dat wel zo? Bij analyse van de opbouw van het oog is te zien, dat in de retina niet alleen lichtgevoelige cellen voorkomen, maar ook cellen die een bewerking doen. Er zijn duidelijke aanwijzingen dat hier randherkenning toegepast wordt. Een randherkenning is veel minder afhankelijk van het absolute lichtniveau. Dat voordeel wordt dus ook in de natuur gebruikt. Anderzijds leidt de dominantie van randherkenning tot fouten bij het inschatten van grijswaardes. Deze fouten zijn waarneembaar bij diverse visuele illusies [4]. De randherkenning varieert afhankelijk van de positie in het oog. In de periferie (ver van de optische as) is de resolutie veel lager dan in het centrum (figuur 4). Toch zien we deze snelle afname van resolutie met toenemende afstand tot de optische as niet bewust. Zoals ik boven al stelde, denken we alles in volle resolutie te zien. Als je iets in detail wilt waarnemen, dan beweegt je oog in die richting en je ziet alle details. De tijd tussen deze beweging en het idee, dat je ergens iets meer vanaf wilde weten, is zo kort dat je het niet merkt. Koch en Ullman [5] hebben een model opgesteld voor het mechanisme, dat achter deze snelle oogbeweging zit: de saliency map. De saliency map is een soort accumulatorplaatje dat gekoppeld is aan je beeldveld, en niet aan Figuur 4: De resolutie van het menselijk oog, terugvertaald naar een objectveld op één meter van het oog. De horizontale as geeft de afstand tot de optische as (centrum van het objectveld) weer. de actuele kijkrichting van het oog. Elk punt in de saliency map codeert de huidige gewenste aandacht voor dat punt. Je ogen worden gestuurd naar het punt dat nu het hoogste scoort. Tegelijkertijd wordt de saliency voor dat punt en zijn directe omgeving op een lage waarde gezet. Alle andere punten krijgen een aanpassing op basis van een plaatje dat eenvoudig te berekenen is uit het binnenkomende beeld. De sterkte van lokale randen, de richtingsverdeling van lokale randen en de kleurverdeling hebben allen invloed op de saliency. Behalve het binnenkomende beeld en de vorige toestand is er nog een invloed vanuit je bewuste of onbewuste voorkeuren. Het duurt enige tijd voordat een positie waar je net naar gekeken hebt weer voldoende gewicht in de saliency map heeft opgebouwd om opnieuw je aandacht te vragen. De waarneming met hoge resolutie gebeurt dus serieel en niet parallel, zoals we in de techniek veelal doen. In het menselijk visueel systeem wordt een beeld van de wereld opgebouwd door veel opnamen (twintig tot vijftig per seconde) tijdens de verwerking aan elkaar te koppelen. Bij elke waarneming of opname speelt de voorgeschiedenis een rol. Per opname is de resolutie veel lager dan de 160 miljoen pixels zoals hierboven berekend. Hoewel er ruim 120 miljoen receptorcellen in de retina zitten, gaan er maar ongeveer een miljoen zenuwfibers naar de hersenen. Er gaat dus veel minder informatie naar de hersenen, dan er door het oog opgevangen wordt. Waar wordt de informatie van al die receptorcellen dan gebruikt? In de periferie van het beeldveld wordt de informatie van veel receptoren gebundeld en door één fiber overgedragen. In de periferie kunnen we daardoor alleen met een lage ruimtelijke resolutie waarnemen (rechts op de schaal in figuur 4). Tijdens het bundelen wordt er een operatie gedaan, die het mogelijk maakt dat de weinige fibers uit de periferie heel sterk reageren op snelle veranderingen in de tijd. Als er een snelle verandering in de periferie van je beeldveld optreedt, dan kijk je daar reflexmatig naar. Volgens sommige biologen is dat een erfenis uit de oertijd. In die tijd duidden zulke snelle veranderingen meestal op een aanvaller en het was dus belangrijk daar snel duidelijkheid over te krijgen. Dit fenomeen is eenvoudig thuis te verifiëren. Kies een proefpersoon en zet die in de buurt van een televisie, die is afgestemd op MTV of een 016 Beeldverwerking

17 ander flitsend programma. Let er wel op dat de proefpersoon zich niet bewust moet zijn van de proef. Ga zo tegenover de proefpersoon staan, dat de proefpersoon die televisie alleen in een ooghoek ziet op ongeveer zeventig graden van de verbindingslijn tussen jou en de proefpersoon. Begin een gesprek en let tijdens het gesprek op de ogen van je proefpersoon. Je zult zien dat de ogen van je proefpersoon telkens onwillekeurig naar de televisie toe draaien. Dit mechanisme verloopt parallel aan het principe van de saliency map. Zo zijn er veel meer processen die min of meer parallel verlopen, en daarmee aanleiding geven aan het complexe schema in figuur 1. Kijken met je handen In voorgaande processen speelt de tijd op een schaal onder de seconde een rol. De tijd tussen een visuele stimulans en je bewuste waarneming van die stimulans is in de orde van 0,1 tot 0,2 seconde. Uit de volgende voorbeelden blijkt dat de tijd op langere tijdschalen ook belangrijk is. Stel dat de gebruiker uit de inleiding zijn product laat zien. Als visionontwerper heb ik altijd de behoefte om het product ook in de hand te houden. En ik niet alleen. In het alledaagse taalgebruik wordt de vraag mag ik ook eens kijken vaak geïnterpreteerd als mag ik het ook vasthouden. Ik noem dat kijken met de handjes. Daarbij gebeuren een paar dingen onbewust. De beweging maakt duidelijk wat precies bij het object hoort en wat niet. Je krijgt daardoor een beter beeld van het object. Een tweede aspect is, dat je het object kunt bewegen ten opzichte van de verlichting. Ook daardoor krijg een beter beeld van het object. Je begint dingen te zien die eerder niet opvielen. Dit is zeer relevant voor spiegelende objecten. In de statische spiegelbeelden van Escher ontstaat alleen de suggestie van spiegeling door de opbouw van het plaatje. Je weet pas zeker dat je met spiegeling te maken hebt, als je het object beweegt en de kleurschakeringen binnen het object bewegen met de dubbele snelheid. Ook hier geldt het principe van gezamenlijke beweging. Alles binnen de contour van het object beweegt tegelijkertijd, en dus hoort het bij dit object. Deze redenering van gezamenlijke beweging is zo sterk dat het heel lang geleden al als een leidend principe werd geformuleerd in de Gestalt wetten van de perceptie [6]. Door het object op deze manier te manipuleren bouw je in je hoofd een model van het object op. Dit model is volledig driedimensionaal zoals in de theorie van Marr [1] al gesteld werd. Dat model in je hoofd blijkt een grote invloed te hebben op wat je ziet. Daarmee kun je manipuleren. Geef mensen een plaatje met stipjes of vlekken en vertel dat er een menselijk gezicht in te herkennen is. De kans is groot, dat ze ergens een gezicht herkennen. Herkennen is dus niet alleen een kwestie van zien, maar ook van een verwachtingspatroon bij de kijker. In figuur 1 zijn er niet alleen paden bottom-up, maar zeker ook top-down. Ook op langere termijn zijn aangeleerde zaken van invloed op je waarneming. De aanstaande visiongebruiker van de inleiding kent zijn producten van haver tot gort. Hij ziet als het ware hoe het product gemaakt wordt en hoe het gebruikt wordt. Daarom maakt hij bijna achteloos onderscheid tussen defecten en toegestane variaties. Tijdens de eerste gesprekken probeer je als visionontwerper dat onderscheid expliciet te krijgen. Een afwijkend object kun je pas als zodanig herkennen als het normale object al eerder getoond werd. Die extra informatie wijzigt je visie op het object. Het lerende aspect in de waarneming gaat veel verder. Oscar van Hoof bespreekt in zijn artikel [7] de complexiteit van het schilderij Woodland Encounter (figuur 6). Mijn stelling is dat voor een interpretatie een lang leerproces nodig is geweest. Er wordt hier ingespeeld op een onbewuste culturele context. Als je de typische Figuur 5: Drie bollen II van M.C. Escher. tekening van berkenbomen niet kent, zul je in het hele plaatje niet veel zien. Ook onze perceptie van de indianencultuur is van belang in de interpretatie van het schilderij. Een ander voorbeeld. Stel je voor dat je een reclameposter in het Chinees te zien krijgt, en daags daarna krijg je die poster weer te zien, mogelijk met andere tekst. Laten we verder aannemen dat de vraag naar de verschillen algemeen gesteld is, zonder speciale aandacht voor de tekst. Alleen degenen die enige systematiek in de Chinese karakters kennen door eerdere opleiding zullen de andere karakters opmerken. Voor anderen zal het letterlijk Chinees zijn. Het mechanisme is dat je de karakters niet kunt onthouden, omdat je ze niet herkent. Uit de vergelijking tussen het menselijk visuele systeem en een visionsysteem blijkt het belang van meerdere waarnemingen over de langere termijn. Daarmee bouw je een uitgebreid beeld op van het te inspecteren object. Deze opbouw is significant anders dan de situatie bij een visionsysteem. Daar moet uit één beeld meteen alle benodigde informatie gehaald worden. Er zijn wel diverse voorbeelden te noemen van visionsystemen, waarbij de informatie uit een serie plaatjes van hetzelfde product gehaald wordt. Voor de meeste systemen geldt echter dat het opnemen van een serie plaatjes met verschillende relatieve posities voor verlichting, object en camera gewoon te duur of tijdrovend is. In de toekomst zal met snellere en goedkopere hardware meer gebruik gemaakt worden van het volgen van bewegende objecten on the fly en daarmee dynamisch een model van het object opbouwen. Dan zullen ook meer lessen uit menselijke visuele waarneming toegepast kunnen worden in dergelijke systemen. Referenties 1. Marr D. (1982). Vision. 2. Felleman DJ, Van Essen DC Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex. Cereb Cortex 1:1-47 Dank aan prof Smeulders (UvA) voor de referentie naar dit overzicht van processtappen in het visuele systeem en.wikipedia.org/wiki/eye 4. Adelson, E.H. Lightness Perception and Lightness Illusions in The New Cognitive Neurosciences, 2nd ed., M. Gazzaniga, ed. Cambridge, MA: MIT Press, pp , (2000) edu/bu 6. Lectures/gestalt.htm 7. van Hoof, O. Machine vision met menselijke trekjes, Vision en Robotics, februari 2009 Beeldverwerking 017

18 Scara- en parallel eerste keuze door hoge snelheid Hans Lenos Sinds de introductie van robots, eerst uitsluitend in de automobielindustrie, voor het automatiseren van repeterende handelingen met zware lasten in de jaren zestig tot zeventig, heeft deze techniek zich geëvolueerd tot brede toepassingen met intelligentere, snellere en goedkopere componenten. Vision- en robottechnieken kunnen worden gebruikt om een verscheidenheid aan complexe taken uit te voeren, waarbij de robot moet kunnen zien om onderdelen te kunnen hanteren, oppakken, plaatsen en sorteren. Een markt die profiteert van deze ontwikkeling, is de verpakkingsindustrie. Dit artikel omschrijft een typische toepassing voor deze industrie. Verpakken vergt een scherpe blik Een blisterverpakking is een plastic verpakking die wordt gebruikt om kleinere producten te verpakken. Blisterverpakkingen zijn in veel winkels te vinden. Deze verpakkingen hangen aan een metalen hanger in de rekken en kunnen gemakkelijk worden gepakt. Een blisterverpakking heeft een hoge attentiewaarde en gebruiksgemak, omdat de consument door het plastic venster goed kan zien wat hij koopt. Ook voedingsproducten zoals chocolaatjes en koekjes worden vaak in blisterverpakking verkocht. De trend is dat de variatie en frequentie van veranderen van de verpakking steeds groter is. Het is niet uitzonderlijk om bijvoorbeeld speciale verpakkingen te maken voor feestdagen, zoals Pasen en Kerst. Het automatiseren van dergelijke verpakkingstoepassingen vereist dan ook flexible systemen, zoals vision en robots. Robots die zien Typische visiongestuurde verpakkingstoepassingen maken gebruik van een robot om een chaotische stroom van materiaal te sorteren, en in bijvoorbeeld een blisterverpakking te plaatsen. Om deze taak uit te kunnen voeren, kijkt een visionrobotsysteem naar de chaos, en herkent de positie en oriëntatie van de onderdelen die gehanteerd moeten worden. Dit vereist intelligente en eenvoudig te gebruiken software en hardware, die naadloos in elkaar geïntegreerd zijn. Adept Technology is een bedrijf dat deze techniek al sinds de jaren tachtig gebruikt en ontwikkelt. Eén of meerdere camera s in het systeem herkennen de onderdelen op een bewegende lopende band. Nadat het onderdeel is herkend, wordt de positie van het onderdeel gevolgd door middel van een encoder die aan de lopende band is bevestigd. Doordat de robot precies weet waar de lopende band zich in de ruimte bevindt, kan deze relatief ten opzichte van de bewegende lopende band bewegen. Hierdoor kan het een onderdeel oppakken met dezelfde instructies die gebruikt worden om een willekeurig ander onderdeel op te pakken. Doordat de bewegingen van de robot volledig softwarematig zijn vastgelegd, is het eenvoudig om te schakelen naar een programma voor een ander onderdeel en een andere verpakking. Eén van de belangrijkste aspecten om robots efficiënt te laten zien, is een nauwkeurige objectherkenning. In het verleden werd eenvoudige blobherkenning gebruikt om de positie en orientatie van een onderdeel te bepalen. Het nadeel van deze methode is dat het hoge deterministische eisen aan de verlichting stelt. Daarnaast is het lastig om elkaar rakende onderdelen goed te herkennen. Deze techniek vereist meer aandacht voor het verenkelen van de onderdelen, voordat de robot deze oppakt. 018 Verpakken

19 Scararobots in een chocoladeverpakkingslijn. Moderne visionsystemen gebruiken tegenwoordig geometrische objectherkenning om de positie en oriëntatie te bepalen. Geometrische objectherkenning analyseert de lijnen en krommingen van de objecten in het beeld. Deze methode kan voor de analyse zwart/wit- of kleureninformatie gebruiken. De methode is minder afhankelijk van veranderingen in de belichting en maakt het eenvoudiger om elkaar rakende onderdelen te herkennen. Opgemerkt moet worden dat een goede belichting, zoals bij iedere visiontoepassing, nog steeds van groot belang is. Moderne visionsystemen en de snellere processoren maken het ook mogelijk om tegelijkertijd inspecties uit te voeren. Hierdoor kan de kwaliteit tijdens de productie worden bewaakt. Door bepaalde gereedschappen van het visionsysteem te gebruiken, kan een goed/niet goed beslissing worden genomen, en kunnen alleen onderdelen worden opgepakt die aan bepaalde criteria voldoen. Integratie van motion en vision Toepassingen in de verpakkingindustrie kunnen erg dynamisch zijn. Toepassingen waarbij robots 100 tot 140 onderdelen per minuut hanteren, zijn geen uitzondering meer. De totale capaciteit van dergelijke productielijnen is circa duizend producten per minuut. De stroom van onverpakte onderdelen en de gevulde verpakkingen lopen door de verpakkingslijn. Hiervoor zijn hoge bandsnelheden nodig. Vaak is de bandsnelheid circa twintig tot dertig meter per minuut. Snelheden van zestig meter per minuut zijn ook al gerealiseerd. De beeldverwerking en bewegingen van de robot(s) moeten elkaar goed aanvullen. Het moment waarop het visionsysteem de afbeelding maakt, moet nauwkeurig worden gesynchroniseerd met de robotcontroller. De robot moet precies de positie van het onderdeel op de band weten. Een variatie van bijvoorbeeld één milliseconde bij een bandsnelheid van één meter per seconde resulteert al in een onnauwkeurigheid van één millimeter. De totale nauwkeurigheid van een systeem is meestal ongeveer één of twee millimeter, wat resulteert in een nauwkeurigheid van een aantal microseconden voor de synchronisatie tussen het visionsysteem en de robotcontroller. Net als ander visionrobotsystemen moet de camera ten opzichte van de robot gekalibreerd worden. Voor verpakkingstoepassingen zoals hier beschreven, moet ook de lopende band ten opzichte van de camera en de robot worden gekalibreerd. Een geïntegreerd visionrobotsysteem voorziet standaard in dergelijke kalibraties, waardoor dit soort handelingen, die belangrijk zijn gedurende de volledige levensduur van de verpakkingslijn, eenvoudig uitvoerbaar zijn. De hierboven beschreven technologie kan op verschillende toepassingen in de verpakkingsindustrie worden toegepast. Een bekend voorbeeld van het gebruik van robots is het verpakken van chocolaatjes en koekjes. Figuur 3 laat een Adept Scararobot zien die chocolaatjes verpakt. Deze specifieke lijn is rond 1990 geïnstalleerd, en is nog steeds in werking. De capaciteit is circa 45 parts per minute. De chocolaatjes worden van een toevoerband opgepakt en arriveren in een willekeurige volgorde. Een visionsysteem bepaalt vervolgens de locatie en oriëntatie, waarna de robot de chocolaatjes oppakt. Vervolgens plaats de robot ieder chocolaatje in een bepaalde opening van de blister op de uitgaande lopende band. Iedere robot heeft twee toevoerbanden, en iedere module kan daarom twee soorten chocolaatjes verpakken. De geboden flexibiliteit is de belangrijkste eigenschap van de methoden voor de fabrikant van de chocolaatjes. Dezelfde module kan ieder moment een ander soort choco- Verpakken 019

20 De Adept Quattro- en Adept Cobra-robots sorteren chocolaatjes. laatje in een andere blisterverpakking plaatsen. Hetzelfde concept is bijvoorbeeld gebruikt voor het toevoeren van shampooflessen van verschillende afmetingen en vormen aan een flessenvulmachine. Het maken van een specifieke toevoerunit voor iedere shampoofles was simpelweg te duur. Op vergelijkbare wijze worden de flessen herkend, opgepakt, negentig graden gedraaid en geplaatst. Robotische kinematica In het verleden zijn Scararobots veelvuldig gebruikt in verpakkingstoepassingen. De laatste jaren verschuift dit meer en meer naar het gebruik van robotsystemen, die speciaal voor dergelijke toepassingen met hoge snelheid en lage draaglast worden benut. De maximale capaciteit voor Scararobots in dergelijke toepassingen ligt rond de zestig tot tachtig parts per minute. Parallelle robotconstructies zijn veel geschikter voor dergelijke toepassingen. Zo heeft een deltarobot met drie parallelle armen en een telescopische as voor de rotatie een capaciteit tot circa 120 parts per minute. Eén van de bekendste robots is de ABB flexpicker. Aanvullend biedt Bosch met zijn SIGPack deltarobot oplossingen met deltarobots voor de verpakkingsindustrie aan. Voor hoge snelheidstoepasingen met vision maakt Bosch SIGPack al vele jaren gebruik van Adept robotcontrollers. Adept Quattro Om de capaciteit nog verder op te voeren naar een capaciteit tot 140 parts per minute, heeft Adept Technology enige jaren terug de Adept Quattro ontwikkeld. Dit is een nieuw soort parallelrobot, vergelijkbaar met de eerder genoemde deltarobot. Deze robot heeft vier armen (vandaar de naam Quattro) in plaats van drie, en geen telescopische as. De vier armen kunnen een slim schanierend platform in de ruimte manipuleren, waardoor ook deze robot vier vrijheidsgraden heeft, zich in X-, Y- en Z-richting kan bewegen en tevens een grijper kan roteren. Vanwege de extra arm presteert deze robot twintig procent efficiënter. Voor een verpakkingslijn met tien robots nemen de versterkers voor de motoren meestal veel plaats in beslag. Adept technology heeft daarom de versterkers al geïntegreerd in de robotbehuizing. Hierdoor kan veel compacter en goedkoper gebouwd worden. Software Om een complete verpakkingslijn met een capaciteit van duizend parts per minute te kunnen aansturen, is een efficiënte omgeving voor het ontwikkelen van software onontbeerlijk. De belasting voor de volledige lijn moet zo gelijkmatig mogelijk verdeeld worden over alle robots in de lijn. Om de capaciteit te maximaliseren, moet ieder robot zo dicht mogelijk bij zijn maximale capaciteit werken, zonder dat er onderdelen gemist worden en niet verpakt worden. Daarnaast moet het zeker zijn dat iedere blisterverpakking volledig gevuld is, en niet het eind van de lijn bereikt met te weinig onderdelen. Alle robots moeten samenwerken zoals in een team. Het schrijven van solide en efficiënte software om dit voor elkaar te krijgen, is zeker geen sinecure. Adept Technology heeft het ACE-softwarepakket om deze taak te kunnen vervullen. Einstein zei al dat alles zo simpel mogelijk moest zijn, maar niet simpeler. Dit geldt zeer zeker voor verpakkingslijnen met meerdere robots. Een mogelijkheid is om één enkel standaard softwareproduct voor de gehele lijn aan te bieden. Een probleem met deze benadering is dat, alhoewel toepassingen vaak erg op elkaar lijken, er toch verschillen zijn tussen de lijnen onderling. Deze verschillen kunnen bijvoorbeeld worden gevonden in een ander ontwerp voor de grijper, in een inspectie die moet worden uitgevoerd, in een rapportage aan een ERP-systeem, in verschillen in de configuratie van de gebruikte lopende banden of in een ander bedieningspaneel. Indien dit allemaal meegenomen zou worden in één enkele standaard oplossing, dan zouden een enorm aantal parameters ingesteld moeten worden. Dit zou resulteren in een te zwaar softwarepakket, of in een pakket dat geen antwoord heeft op de vele kleine verschillen. Adept Technology heeft gekozen voor een andere benadering: het standaardiseren op een lager niveau, en in plaats van een top to bottom benadering een bottom to top benadering voor de ontwikkeling te nemen. Dit voorkomt dat een te complex systeem ontstaat, en wordt enkel hetgeen geboden dat gemeenschappelijk is. Voorbeelden van elementen in dit systeem zijn lopende banden, grijpers, communicatie met PLC s of IPC, veldbussen en camera s. De elementen die lijnen niet gemeenschappelijk hebben, kunnen dan door de machinebouwer zelf worden geprogrammeerd. De verschillende elementen kunnen met elkaar verbonden worden op een hoger niveau dat ook aanpasbaar is. Het systeem is volledig open, zodat de bestaande elementen naar wens kunnen worden aangepast. Deze unieke benadering presenteert een systeem dat wel simpel is, maar niet te simpel. 020 Verpakken