VIAS Bedrijfsbezoek Greenvision. 15 maart 2012, Erik Pekkeriet

Maat: px

Weergave met pagina beginnen:

Download "VIAS Bedrijfsbezoek Greenvision. 15 maart 2012, Erik Pekkeriet Erik.pekkeriet@wur.nl"

Alexander Vedder
8 jaren geleden
Aantal bezoeken:

1 VIAS Bedrijfsbezoek Greenvision 15 maart 2012, Erik Pekkeriet

2 Programma 15:00 Ontvangst met koffie/thee 15:15 Korte algemene introductie Greenvision Vision principes 15:30 Rondleiding langs diverse praktijkopstellingen 16:30 Achtergronden beeldverwerking + discussie 17:00 Borrel Toepassingen Uitdagingen

Rondleiding langs diverse praktijkopstellingen 16:30

3 Greenvision Supervisory Board Executive Board Life long learning IAC, WBS Statutory Tasks Units Plant Sciences Group Animal Sciences Group AF Sciences Group Environmental Sciences Group Social Sciences Group Polytechnic VHL 16 university chairs 10 university chairs 18 university chairs 17 university chairs 20 university chairs Leeuwarden Deventer Velp Plant Research International PPO Animal Sci Fishery Sci Greenvision Imares Applied Res Food & Biobased research Alterra (incl. ILRI & ISRIC) LEI

university chairs 18 university chairs 17 university chairs 20 university chairs Leeuwarden Deventer Velp Plant Research

4 Team >14 onderzoekers en projectmanagers Elektronica, agrotechnologie, kunstmatige intelligentie, technische informatica, werktuigbouw, technische natuurkunde 2 assistent onderzoekers Inleen krachten (zzp) High Tech eigen werkplaats (centraal) Intensieve samenwerking met machinebouwers

technische natuurkunde 2 assistent onderzoekers Inleen krachten (zzp)

5 Opdracht GreenVision is het expertise centrum van Wageningen UR voor beeldverwerking. De missie van GreenVision is het bieden van concrete beeldverwerkingsoplossingen voor producten met grote natuurlijke variatie in de agro- en foodsector.

6 Wageningen UR Green vision Van de Zedde / Pekkeriet

Huidige werkvelden in vision Uitwendige kenmerken Vision 2D Phenotypering High-speed oplossingen Hemming/ Nieuwenhuizen Low cost oplossingen

7 Huidige werkvelden in vision Uitwendige kenmerken Vision 2D Phenotypering High-speed oplossingen Hemming/ Nieuwenhuizen Low cost oplossingen (Smartcam/Smartphone) Vision 3D Occlusion strategieën (filmen) Stereo vision, TOF, Laser triangulation, volumetric Intersection Vision in motion Van Henten / Hemming

(Smartcam/Smartphone) Vision 3D Occlusion strategieën (filmen) Stereo

8 2D Phenotypering Phenotypering Hoogte, breedte volume Aantal, hoogte en grootte van bloemen Kleur RHS calibratie van bladeren en bloemen Aantal scheuten en scheutdikte Bladstand Hemming / Otten Plantalyser

RHS calibratie van bladeren en bloemen Aantal

9 High Speed Hemming/ Nieuwenhuizen

10 Low-cost / smart-cam Hemming / Polder / Van Tuyl / Van Evert

11 3D stereovisie Hemming z z

12 3D Time of Flight (TOF) De techniek Tijd van lichtpulsen wordt gemeten per pixel Resultaat = diepteprofiel Zeer snel Compact systeem Hemming / Van Henten 3D Visiontechniek

13 3D Lasertriangulatie Golbach Pekkeriet Van de Zedde

14 3D Volumetric Intersection Veel handmatige plantmetingen in veredeling Bewegende en draaiende planten zijn moeilijk te meten in VI Lage kosten maar high speed toepassing was nodig Geen 3D segmentatie van plantonderdelen voorhanden De Visser

meten in VI Lage kosten maar high speed toepassing was

15 Huidige werkvelden in vision Interne kenmerken Röntgen Multispectrale analyse Fluorescentie Polder

16 Röntgen Pekkeriet / Golbach

17 Multi/hyper spectral imaging / NIR zwart/wit camera (1 band) kleuren camera (3 banden) spectraal camera (4-300 banden) Polder / Van de Zedde

18 NIR en inhoudsstoffen

19 Meetopstelling Spectrale Beeldanalyse Polder

20 Multi/hyper spectral imaging / NIR Lycopene B-cartene Meuleman Lutein Chlorophyll-a Polder

21 Chlorofyl Fluorescentie Probleemstelling Chlorofyl Fotosynthese Huidige chlorofyl sensoren zijn puntmetingen Beperkte sensoren beschikbaar om rijpheid te detecteren Beperkte sensoren beschikbaar om fotosynthese capaciteit te meten Beperkte sensoren beschikbaar om stress en ziektes te meten Jalink / Van der Schoor

22 Absorption Fluorescence Fluorescentie eigenschappen van chlorofyl a a Laser Detector b a fluorescenc b Chlorofyl-a Golflength (nm)

23 Pulsed LED lightning (induction curve) Jalink / Van der Schoor

24 Meetopstellingen Jalink / Van der Schoor

25 Meetopstellingen Jalink / Van der Schoor

26 Robots in de praktijk Van de Zedde

27 Rondleiding

28 Showcases Marvin Fluorescentie toepassingen Snijrozen oogstrobot Crops PicknPack

29 Marvin 3D Volumetric Intersection Koenderink / Van de Zedde / otten

30 3D Volumetric Intersection Koenderink / Van de Zedde / Otten Belichtingskast 11 camera s Diffuse lichtcondities

31 Resultaat 3D Volumetric Intersection Segmentatie voor eenvoudige 3D plantkenmerken Blad oppervlak, internodiën lengte, groeipunt grootte, aantal bladeren Hoge snelheid- Analyseren van 5 plants/s Inputs for nieuw onderzoek en ontwikkeling

32 Resultaat 3D Volumetric Intersection Koenderink / Van de Zedde / Otten

33 Uitdagingen voor de toekomst Automatische groei model/recept calibratie met volumetric intersection Resources - Klimaat Meting - Volumetric Intersection De Visser Automatische Modellering Groei prestaties Groei condities/limieten

34 Chlorophyll fluorescence Krachtige sensor Sensor detecteert fotosynthese capaciteit van planten Sensor detecteert rijpheid van fruit, groenten en bloemen Sensor detecteert kwaliteit van fruit, groenten en bloemen Sensor detecteert stress and ziektes van planten Jalink / Van der Schoor

35 Voorbeeld 1.Sensor detecteert fotosynthese capaciteit

36 Voorbeeld 2. Sensor detecteert rijpheid van fruit

37 Voorbeeld 3. Sensor detecteert rijpheid van bloemen

38 Voorbeeld 4. Sensor detecteert kwaliteit

39 Voorbeeld 4. Sensor detecteert plant stress

40 Voorbeeld 5. Sensor detecteert ziekte Phytophthora op aardappelblad Fluorescence Water control Maximum fluorescence Pathogen Efficiency of photosynthesis Calculated infected area (grey colour)

41 Voorbeeld 5. Sensor detecteert stress 2 drops of pesticide

42 Voorbeeld 6. Zaadkwaliteit Zaadkwaliteit Fluorescentie techniek Spectrale analyse X-ray

43 Uitdagingen voor de toekomst

44 Snijrozen oogst robot 3D Stereo Vision in motion

45 Robots dicht bij de praktijk Van de Zedde / Otten / Hemming

46 Crops Stereo Radar Vision in motion Multispectrale beeldanalyse

47 Running Hemming / Bac / Bontsema / Van Tuyl / Pekkeriet CROþS Clever robots for crops (FP7-NMP-2009-LARGE-3)

48 PicknPack Flexible robotic systems for automated adaptive packaging of fresh and processed food products

49 KBBE : Automation in food packaging systems Food industry is facing: high numbers of food products and varieties and packaging types small batches and small runs need for operational flexibility Fresh and processed food Convenience and hygiene is important Integration of advanced technologies within robotics In-line quality control Intelligent management, ensuring traceability

50 PicknPack concept

51 PicknPack concept

52 KBBE : Automation in food packaging systems Flexibel Automatisch omstellen en inleren naar andere producten Adaptieve User interface Adaptief gebruik maken van data in de productieketen/lijn Zelflerend, automatische classificatie (NN, Fuzzi Logic, Datamining)) Feedback principes

53 Thank you for listening

Vergelijkbare documenten

PicknPack. Gert Kootstra, Wageningen UR. gert.kootstra@wur.nl

PicknPack. Gert Kootstra, Wageningen UR. gert.kootstra@wur.nl PicknPack Gert Kootstra, Wageningen UR gert.kootstra@wur.nl EU project: PicknPack FP7 project automation in food packaging systems 14 partners (onderzoeksinstituten en bedrijven) 14 M (9 M subsidie) Coördinatie