food-automation-vision-ai
Pick-and-place proces

AI en Robotica voor een flexibel pick-and-place proces

arrow left
overview icon
arrow right

Een voedingsproducent zocht naar manieren om een handmatig proces te automatiseren. Door een divers assortiment aan producten met variërende product-eigenschappen was het vinden van een efficiënte en flexibele oplossing een uitdaging. Om te onderzoeken hoe Vision AI en robotica hierin konden bijdragen, werd QING ingeschakeld voor een haalbaarheidsstudie.

Opdracht
Pick-and-place proces
Vraagstuk
Automatiseren van een divers pick-and-place proces
Toegepaste tools en expertises:

Vision AI
Food Automation
Simulatie



Diversiteit als uitdaging

Het huidige pick-and-place proces wordt volledig handmatig uitgevoerd: het verplaatsen van producten van een krat naar een verpakking. Dit zorgt voor een hoge arbeidsintensiteit en beperkte schaalbaarheid. Een geautomatiseerde oplossing moet voldoen aan de volgende eisen:

  • Compact ontwerp met minimale impact op de bestaande productielijn.
  • Omgaan met ongeordende en diverse producten in een krat.
  • Mogelijkheid om nieuwe producten snel en eenvoudig aan het systeem toe te voegen.

De grootste uitdaging was de diversiteit van de producten. Verschillende vormen, texturen en oppervlakken vroegen om een flexibele en nauwkeurige aanpak.

De aanpak

QING voerde in het Development Lab een haalbaarheidsstudie uit om te onderzoeken hoe Vision AI en robotica het pick-and-place proces kunnen automatiseren.

De stappen in het proces:

  1. Productsegmentatie en oriëntatie: vision AI werd ingezet om producten in ongeordende kratten te detecteren en hun oriëntatie te bepalen.
  2. Ontwikkeling van grijpers: verschillende grijpers, waaronder zuignappen, werden getest om de juiste balans tussen grip en flexibiliteit te vinden, ook voor complexe of kwetsbare producten.
  3. Simulaties: door simulaties kregen we inzicht in optimale situaties en ruimtegebruik voor robots in een productieomgeving.
  4. Prototyping: fysieke oplossingen werden ontwikkeld en getest in het Development Lab van QING.

“Met het huidige vision AI-model kan de klant diverse producten geautomatiseerd verwerken. Nieuwe producten kunnen eenvoudig aan het systeem worden toegevoegd, waardoor het steeds flexibeler wordt en klaar is voor de toekomst.”

Bram van Riessen, Software engineer bij QING

Een toekomstbestendige oplossing

Het haalbaarheidsonderzoek leverde waardevolle inzichten op:

  • Vision AI kan producten effectief segmenteren en oriënteren, zelfs in chaotische kratten.  
  • Flexibele grijpers bieden een solide oplossing voor diverse productvormen, met aanpassingsmogelijkheden voor complexere items.
  • Schaalbaarheid: Het systeem is eenvoudig uit te breiden naar nieuwe producttypes, waardoor het toekomstbestendig is.

Ontdek de Mogelijkheden

Benieuwd hoe Vision AI en robotica jouw productieprocessen efficiënter en consistenter kunnen maken? Neem contact met ons op en ontdek hoe we samen jouw uitdagingen kunnen oplossen.

No items found.