Die Anwendung künstlicher Intelligenz soll viele manuelle Arbeitsschritte beim Sortieren von Pflanzkartoffeln überflüssig machen. Durch den Einsatz von Kameras ermöglicht Flikweert Vision Technologies aus Ouwerkerk, Zeeland, die weitgehende Automatisierung der Sortierung von schwer sortierbaren Partien nach Qualität. Die erste Version des kompakten QualityGrader, der 3,3 Meter lang und 1,2 Meter breit ist, wird derzeit auf dem Ackerbaubetrieb Quaak Potato in Scherpenisse ausgiebig getestet. “Der Schwerpunkt liegt auf der Optimierung der Qualitätsbeurteilung und der Trennung zwischen guten und schlechten Kartoffeln.’

Automatisierung bei Speisekartoffeln

Als die Sortiersaison für Pflanzkartoffeln zu Ende ging, entschied sich Flikweert, die Maschine für die Sortierung von Speisekartoffeln einzusetzen. Dass Quaak Potato sich nun für den Kauf von drei QualityGradern entschieden hat, zeigt, dass der Unternehmer von dem Mehrwert überzeugt ist. Drei Sortiertische sind durch die QualityGrader des jungen Unternehmens aus Ouwerkerk ersetzt worden. Es wird geschätzt, dass jede Maschine etwa 10 Tonnen Kartoffeln pro Stunde sortiert. “Damit können wir etwa einen Anhänger pro Stunde verarbeiten, was der gewünschten Kapazität entspricht”, sagt Martijn Flikweert.

Vorteile der künstlichen Intelligenz in der Landwirtschaft

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft war ein Ziel. Nach ihrem Abschluss beschlossen Martijn Flikweert und sein Cousin Lars Flikweert, Flikweert Vision Technologies im Jahr 2019 zu gründen. Beide kommen aus dem Ackerbau und haben Agrotechnik & Management in Dronten bzw. Biosystemtechnik in Wageningen studiert. “Wir haben gesehen, dass künstliche Intelligenz in einem Sektor, in dem noch viel Handarbeit geleistet wird, von großem Wert sein kann. Schließlich wird in der Landwirtschaft mit Naturprodukten gearbeitet, die durch saisonale Veränderungen und Wetterbedingungen beeinflusst werden. Es sind diese Schwankungen bei Naturprodukten, die uns davon überzeugt haben, dass künstliche Intelligenz einen erheblichen Mehrwert schaffen kann.”

Übernehmen Sie das Lesen

Ursprünglich dachten Lars und Martijn Flikweert an die Sortierung von Rosenkohl, doch dann verlagerten sie ihren Schwerpunkt auf Kartoffeln. Um auf der Grundlage der entwickelten Software die optimale Sortiermaschine zu finden, wurde Stefan Flikweert, Martijns Bruder, in das Projekt einbezogen. “Stefan, der Maschinenbau studiert hat, hat die Entwicklung und Konstruktion des QualityGrader übernommen”, sagt Martijn.”

“Unser Ausgangspunkt war, einem Pflanzkartoffelanbauer zu helfen, der mit seinem vorhandenen Sortiergerät zufrieden ist, aber weniger Zeit im Sortierraum verbringen möchte. Was musste der QualityGrader also können? Wir haben uns bewusst für eine Sortierung auf der Grundlage der Qualität entschieden. Bei den derzeitigen Anbietern optischer Sortiermaschinen sehen wir oft, dass sich diese Maschinen auf die genaue Größenbestimmung konzentrieren. Das ist sicherlich wertvoll, aber wir glauben, dass viele Züchter vor allem die Lesearbeit automatisieren wollen. Das war der Grund für die Entwicklung einer kompakten und erschwinglichen Maschine, die einen Großteil der Lesearbeiten übernimmt.”

Erkennen von Schorf, Schäden, Wachstumsrissen und Schimmelfehlern

Zunächst wurde ein Prototyp mit einer gebrauchten Rollenbahn und einer Reihe von Schießschalen dahinter entwickelt. “Durch die kritische Betrachtung des Prototyps haben wir viel gelernt, sowohl in Bezug auf die Software als auch auf die Mechanik.” Mit den Verbesserungen, die sich aus dem Prototyp ergaben, wurden Zeichnungen für den ersten QualityGrader angefertigt. Da es in der Region mehrere Erzeuger mit vielen Pflanzkartoffeln gab, die stark von Schorf befallen waren, lag der Schwerpunkt auf der Erkennung von Schorf.

Die Schwierigkeit, Schorf zu erkennen, markierte laut Martijn Flikweert auch die Grenze der Möglichkeiten der optischen Sortiermaschine. “Wenn wir Schorf erkennen können, können wir auch Beschädigungen, Formfehler und Wachstumsrisse erkennen, dachten wir. Das hat sich bewahrheitet, und da wir uns jetzt hauptsächlich auf Konsumkartoffeln konzentrieren, können wir neben Schorf nun auch andere Mängel genau erkennen.

Generierung von Daten

Die optische Sortiermaschine ist mit drei Industriekameras ausgestattet, die die Kartoffeln lesen. “Die Länge der Maschine wird benötigt, um die Kartoffel richtig vor der Kamera zu positionieren”, sagt Dr. K. Der Algorithmus wird immer genauer, je mehr QualityGrader installiert werden. “Wir erstellen einen Datensatz. Beispiele von Kartoffeln mit verschiedenen Mängeln führen zu einem Bewertungsformular. Dieses Formular dient als Algorithmus für die Bewertung jeder einzelnen Kartoffel.” Jede Kartoffel wird fünfmal aus verschiedenen Blickwinkeln fotografiert. Die Software bestimmt dann, welche Mängel vorhanden sind oder fehlen. “Dieses System befindet sich noch in der Entwicklung, aber das hängt vor allem davon ab, dass mehr Daten erzeugt und verarbeitet werden. Dies wird zu einer konstanteren, genaueren und robusteren Bewertung führen.” Kunststoffschaufeln an der Rückseite der Sortiermaschine trennen schließlich schlechte von guten Kartoffeln.

Der Benutzer bestimmt letztlich die gewünschte Genauigkeit der Auswahl. “Diese kann auf jede Partie zugeschnitten werden. Zum Beispiel auf Basis von Exportzielen oder Losklassen. Verschiedene Fehler können separat eingestellt werden. Wenn ein Benutzer auch kleinere Fehler erkennen möchte, sollte der Schwellenwert für Fehler herabgesetzt werden.”

Vorteile des QualityGrader

Das Interesse an dem QualityGrader ist inzwischen so groß, dass mehrere Landwirte ihn nach Vorführungen gekauft haben. “Wir hoffen, in diesem Jahr sechs oder vielleicht sogar mehr QualityGrader installieren zu können”, sagt Martijn Flikweert ehrgeizig. Der Hauptvorteil liegt natürlich in der Arbeitsersparnis beim Lesen. “Im Moment gibt es Leute, die nicht einmal jede schlechte Kartoffel aussortieren. In der Praxis nimmt die Aufmerksamkeitsspanne der Menschen im Laufe des Tages ab. Das führt zu Qualitätsunterschieden und unterschiedlicher Verarbeitungskapazität. Wie viel Prozent der Kartoffeln derzeit vom QualityGrader richtig sortiert werden, ist schwer zu sagen. Das hängt derzeit von der Charge und den gewünschten Einstellungen ab. Das ist auch der Grund, warum unser ganzes Augenmerk in der kommenden Zeit darauf liegt, die Genauigkeit der Entscheidungen zu verbessern und die Auswirkungen von Chargenunterschieden auf die Leistung zu minimieren.”

“Für unsere Zielgruppe, den durchschnittlichen Pflanzkartoffelanbauer und Kartoffelverarbeiter, der mit der derzeitigen Größensortierung zufrieden ist, aber weniger Zeit im Sortierraum verbringen möchte, wollen wir eine erschwingliche Maschine anbieten.” Martijn Flikweert betont, dass sich die Bemühungen von Flikweert Vision Technologies vorerst ganz auf die optische Sortiertechnologie konzentrieren. “Wir wollen eine spezialisierte Lösung für die Leseautomatisierung entwickeln und verfeinern. Wenn mehrere Züchter mit dem Betrieb eines QualityGraders zufrieden sind, hoffen wir, die Produktion weiter ausbauen zu können. Letztlich liegt die Komplexität in der Software. Die anfängliche Trennung muss so optimal wie möglich sein. Obwohl wir hier bereits große Fortschritte gemacht haben, streben wir nach noch mehr Robustheit und Zuverlässigkeit.”

Ursprünglicher Artikel: Arable.co.uk