Assemblageprocessen en diensten van producenten van hightech systemen worden in Noordwest-Europa gekenmerkt door een hoge variatie aan producten en oplossingen met laag volume. Productieautomatisering, flexibilisering en optimalisatie zijn essentiële processen om kleinere series te produceren en tegelijkertijd de grote verscheidenheid aan producten en diensten te realiseren. Om arbeidproductiviteitsverbeteringen mogelijk te maken worden apparaten steeds vaker uitgerust met visionsystemen voor pick-and-place toepassingen, kwaliteitscontroles, objectlokalisaties en objectherkenning. Waar voorheen identificatie van producten aan de hand van barcodes werd gedaan, worden vision systemen tegenwoordig gekoppeld aan robotische systemen zoals grijpers en zelf-navigerende platformen. Vision systemen zijn in staat om nauwkeurig en betrouwbaar defecten te herkennen, producten te lokaliseren en in te meten, waar menselijke inspectie niet volstaat.
Ondanks deze productiviteitsverbeteringen in automatisering, kleven er nadelen aan het gebruik van vision systemen, met name wanneer er veranderingen optreden in het productieproces. Vision systemen zijn uitermate gevoelig voor onvoorspelbare veranderingen in de omgeving zoals belichting, schaduwvorming, oriëntatie van producten en optische variaties in bijvoorbeeld natuurlijke producten. In dergelijke gevallen herkent het vision systeem de producten niet en moet een engineer de nieuwe situatie evalueren, het systeem opnieuw kalibreren en de software herprogrammeren.
Er zijn nog veel vragen en onzekerheden rondom de mogelijkheden en beperkingen van vision. Om machines en robotische systemen in een productieomgeving goed te laten aansluiten is het belangrijk te kunnen doorgronden hoe licht op verschillende materialen werkt (verstrooiing, absorptie, transmissie), welke kleur licht het beste toegepast kan worden (zichtbaar, infrarood, UV), welke camera's en lenzen het meest geschikt zijn (2d of 3d) en welke algoritmes ontwikkeld moeten worden (computer vision of AI).
Het doel van het onderzoek is om middels verschillende casestudies kennis op te bouwen om toekomstige ontwikkeltrajecten naar robuuste vision oplossingen in productie automatisering sneller te kunnen doorlopen en technische risico's te beperken.
In drie ontwikkeltrajecten gaan studenten, onderzoekers en engineers van Voortman gezamenlijk onderzoek doen naar de verschillende factoren en variabelen van vision systemen. Met te ontwikkelen prototypes en proof-of-concept opstellingen wordt nieuwe kennis opgebouwd en de werking van bepaalde principes aangetoond.
Partners
