Moet een oogstrobot alle vruchten in de kas plukken? Voor de beantwoording van die vraag hangt het af hoe snel de paprika oogstrobot Sweeper voor de praktijk beschikbaar komt. Momenteel kan hij onder ideale omstandigheden krap 65% van alle vruchten aan de plant oogsten. Voor een betere prestatie moeten teeltsysteem en rassenkeuze naar de robot toe groeien.
In de industrie zijn robots heel gewoon. Voor transport, verwerking en gewasbehandeling (zoals spuiten) op tuinbouwbedrijven zijn er ook aardig wat modellen voorhanden. Maar oogsten is bij uitstek de lastigste klus voor een robot. “Weinig is voorspelbaar aan een tuinbouwgewas en het blijft niet op zijn plek wanneer je het aanraakt. De mens is daar beter voor uitgerust dan een robot”, zegt Jos Balendonck van Wageningen University & Research, coördinator van het project Sweeper, wat staat voor: Sweet Pepper Harvesting Robot.
Bol van innovaties
Maar geschikt personeel voor de tuinbouw is schaars, zeker waar het gaat om repeterend werk in hete en vochtige omstandigheden. “Telers vragen expliciet om automatisering van dat repetitieve werk. De oogst is overgebleven als grote uitdaging”, ziet Balendonck.
Een internationaal consortium heeft de afgelopen jaren gewerkt aan de ontwikkeling van een oogstrobot voor paprika. Met de keuze voor dit gewas hebben de partners bewust de uitdaging opgezocht, want bij dit gewas komen de vruchten in vluchten en hangen ze vaak verstopt in het dikke bladerpakket. “Tomaat en komkommer zijn eenvoudiger voor een robot”, erkent hij. “Sterker nog: twintig jaar geleden hadden we al een werkende oogstrobot voor komkommer. Maar de markt was daar toen nog niet op ingesteld. Nu is dat duidelijk anders. We hebben paprika gekozen om de benodigde technieken naar een veel hoger plan te tillen. De Sweeper staat werkelijk bol van de innovaties.”
Bionica
Belangrijke innovaties liggen op het gebied van het snijmechanisme, de detectie van de vruchten en de snelheid van handelen.
“Bij het snijden hebben we geleerd van hoe een mens dat aanpakt; dat heet bionica. De camera kan tegelijkertijd kleurbeelden en 3D-beelden genereren, dat is een belangrijke vooruitgang. Maar de informatie van de sensoren is nooit 100% accuraat, zeker niet als het gewas beweegt tijdens het snijden. Een mens lost dat op door min of meer op gevoel te snijden. De robot imiteert dat proces: hij schat in waar het steeltje zal zitten en beslist ter plekke waar te snijden. Daar zit een enorme innovatiestap”, vertelt Balendonck.
De robot wordt getraind door ‘deep learning’: de robot krijgt duizenden (gemodelleerde) situaties voorgeschoteld en leert daarvan hoe hij het snijmechanisme achter de vrucht krijgt en hoe hij bladeren kan omzeilen. Als er te veel blad voor de vrucht hangt, slaat hij die over.
Teeltsysteem aanpassen
Bij de detectie is de doorontwikkeling van de visiontechniek slechts een van de componenten. “Een heel slimme vinding is dat we de camera schuin omhoog naar de vruchten laten kijken. Dan omzeil je het probleem van te veel blad, dat het zicht op de vrucht belemmert. Bovendien kan de robot op deze manier beter de rijpheid beoordelen. Als het kontje van de paprika gekleurd is, is de vrucht oogstrijp”, vertelt de onderzoeker. De beoordeling van de kleur is altijd constant omdat de machine werkt met zeer fel flitslicht, feller dan zonlicht. Zo kan de robot altijd onder gestandaardiseerde omstandigheden ‘kijken’.
Als je de robot inzet in een gangbare praktijksituatie (zoals bij De Tuindershoek in IJsselmuiden, een van de projectpartners) weet hij 22% van de rijpe vruchten te oogsten. Als je blad plukt en de vruchtclusters uitdunt, loopt dat op tot 50%. De conclusie uit zulke testen is dat het beter is om het teeltsysteem aan te passen, namelijk naar een enkele rij met een korte plantafstand. De praktijk hanteert nu een dubbel rijsysteem. De helft van de vruchten hangt dan aan de voorkant en is in principe bereikbaar. De andere helft hangt aan de achterkant. Bij een enkele rij kan de robot de rij van beide kanten plukken. Wanneer je dan ook nog blad plukt en clusters dunt, loopt de prestatie op naar 65%.
Totaalconcept
Om die nog hoger te krijgen, moeten er stappen worden gezet op het gebied van rassenontwikkeling en teeltsysteem. Het Proefstation voor de Groenteteelt in Sint-Katelijne-Waver heeft zich beziggehouden met de formulering van eisen op dit terrein. De ideale paprika heeft een goede zichtbaarheid en benaderbaarheid door raseigenschappen als lange internodiën, weinig clustering, lange vruchtstelen, kleine bladeren, eventueel gecombineerd met teeltmaatregelen waaronder bladplukken en vrucht dunnen. Hoe meer de veredeling erin slaagt om robotgeschikte rassen te ontwikkelen, hoe minder handwerk er nodig zal zijn.
“Hoe hoog de efficiëntie zou moeten zijn, is onderwerp van discussie met de telers in de begeleidingsgroep. Zij zouden het liefst 100% zien, maar dat is nu niet bereikbaar. Op zijn minst moeten ras en teeltsysteem naar de robot toe groeien; dat zal nog enkele jaren duren. Maar voor de economische rentabiliteit moet je niet naar maximale prestaties kijken, maar naar een totaalconcept waarin robot en mens samenwerken. Dan kan het ook heel interessant zijn zonder dat je die 100% haalt”, zegt Balendonck. Het project eindigt op 1 november. De resterende tijd wordt gebruikt om de exploitatie door te rekenen.
Veel complimenten
De projectcoördinator ziet drie mogelijke vervolgtrajecten: “Als je mikt op (bijna) 100% prestatie, dan moeten veredelaars, teeltdeskundigen en robotdeskundigen de koppen bij elkaar steken. Dan is er over vijf jaar een oplossing. Een tweede traject is dat de fabrikant het huidige prototype doorontwikkelt tot marktintroductie. Dat duurt een stuk korter. Het derde traject is vertaling van alle deeltechnieken naar andere (gemakkelijker te oogsten) groenten; het gaat dan bijvoorbeeld om de sensing- en visiontechnieken en de aansturing van de plukarm.”
Afgelopen maanden is de robot twee keer gedemonstreerd, in IJsselmuiden en Sint-Katelijne-Waver. Balendonck: “De bezoekers waren onder de indruk van de vooruitgang en we kregen veel complimenten dat we het aandurfden hem live voor publiek te laten werken in plaats van een film te presenteren. De belangstelling vanuit het bedrijfsleven is groot.”
Het project Sweeper om een oogstrobot voor paprika’s te ontwikkelen, wordt gefinancierd door het onderzoeks- en innovatieprogramma Horizon 2020 van de Europese Unie. De ontwikkeling vindt plaats door een consortium van wetenschappelijke instituten en bedrijfsleven. De partners zijn: Wageningen University & Research, Proefstation voor de Groenteteelt, Umea University Zweden, Ben-Gurion University of the Negev Israel, Bogaerts Greenhouse Logistics, Irmato en De Tuindershoek.
Samenvatting
Eind van het jaar loopt het ontwikkelingstraject van de paprika-oogstrobot Sweeper af. De stand van zaken: onder gangbare praktijkomstandigheden oogst hij 22% van de rijpe vruchten. Bij een enkele-rij-systeem, blad plukken en vrucht dunnen loopt dat op tot 65%. Door andere rassen en teelt kan dat nog verder oplopen. De projectpartners staan voor de keuze: doorontwikkeling tot een veel betere prestatie of alvast een introductie in de praktijk.
Tekst: Tijs Kierkels. Foto’s: Project Sweeper.
