Zes toepassingen van vision en AI in warehousing

Wat volledige automatisering van warehouses vooralsnog in de weg staat, is het oppakken van producten door robots. Een cruciale rol is hierbij weggelegd voor de vision-technologie die in combinatie met artificiële intelligentie (AI) wordt toegepast om producten te herkennen en robots aan te sturen. De Delftse vision-pionier Fizyr liet onlangs samen met robotleveranciers en andere partners zien waarvoor deze technologie nog meer kan worden ingezet.

Door Marcel te Lindert

1 Picking en packing

Dit is het domein waaraan robotleveranciers al jaren werken: het ontwikkelen van robots die orderpickers kunnen vervangen. Het Zweedse Cognibotics heeft een robotarm ontwikkeld die niet uit staal maar uit carbonfiber bestaat. Omdat alle motoren niet in de arm maar in de voet zijn bevestigd, resulteert dat in een 1,8 meter lange robotarm die lichter en sneller is dan de traditionele exemplaren. Cognibotics claimt dat hun robots een bereik van 10 vierkante meter hebben en 2000 producten met een gewicht van maximaal 7,5 kilogram kunnen picken.

Hoe goed deze robot in staat is om producten uit de ene bak op te pakken en in de andere bak af te leggen, wordt bepaald door de vision-technologie van Fizyr. Deze spin-off van de TU Delft levert niet alleen technologie voor het analyseren en herkennen van beelden, maar ook voor het vertalen daarvan naar instructies voor de robot. In de praktijk blijkt dat deze technologie vaak beter – en in ieder geval sneller – dan mensen in staat is om verschillende producten in een bak van elkaar te onderscheiden en in te schatten hoe die het beste kunnen worden opgepakt. Zelfs als die producten deels of geheel transparant zijn.

2 Containers lossen én laden

De markt zoekt al jarenlang naar volautomatische of semi-automatische oplossingen voor het lossen van containers. Tot nu toe is dat vaak nog handwerk, wat betekent dat mensen in slecht verlichte containers continu moeten bukken of reiken om dozen in verschillende vormen en formaten op een telescoopband te leggen. Het van oorsprong Libanese bedrijf Technica heeft een mobiele robot ontwikkeld die in een half uur het werk kan verzetten waar twee mensen normaal gesproken drie uur voor nodig hebben.

De robot heeft een vacuümgrijper inclusief vorken met een breedte van maar liefst 1,2 meter. Omdat de grijper meerdere zuigers bevat, is de robot in staat om meerdere dozen tegelijk op de vorken te trekken en op een afvoerbaan te plaatsen. Volgens Technica kunnen per uur 240 rijen met dozen worden gelost. In een eerste pilot leidde dat tot een snelheid van 2200 dozen per uur. De vision-technologie van Fizyr wordt gebruikt om de inhoud van de container te scannen, de verschillende doosformaten te herkennen en die te vertalen naar instructies voor de robot. Fizyr ziet het ook als de dozen of containerwanden niet helemaal recht zijn en weet hoe de robot in dat geval geïnstrueerd moet worden om de dozen zonder productschade te verwerken. De robot kan ook in omgekeerde richting worden gebruikt om containers te laden.

3 Nog een keer containers lossen

Robotleverancier Yaskawa heeft eveneens een oplossing voor het lossen van containers ontwikkeld. Deze oplossing bestaat uit niet uit één, maar twee robotarmen met vacuümgrijpers die ondersteboven aan een portaalconstructie hangen. Daardoor kunnen de robots langs elkaar heen bewegen, om de beurt een doos oppakken en afleggen op de rollenbaan. Samen zijn beide robots in staat om 1000 dozen per uur te lossen. Dat de robots niet op de vloer staan, heeft behalve de flexibiliteit nog een andere praktische reden: als een doos valt, kan de operator gemakkelijker de container in om die op te pakken.

Wat de oplossing van Yaskawa bijzonder maakt, is dat beide robotarmen met hulp van de vision-technologie van Fizyr kunnen samenwerken. Als een doos bijvoorbeeld te zwaar is voor één robotarm, springt de tweede bij om de doos toch op de afvoerbaan te kunnen leggen. Als de eerste doos van een nieuwe rij ietwat klemt, houdt de tweede robotarm de dozen ernaast tegen. En neem het geval waarin een doos te lang is om alleen aan de voorkant op te pakken. Dan trekt de ene robotarm de doos een klein stukje naar voren, zodat de andere robotarm die langs de zijkant kan vastpakken.

4 Pallets sorteren

Iedereen kent de europallet en misschien de blokpallet, maar het aantal verschillende soorten en maten pallets is zoveel groter. Omdat ze met het blote oog nauwelijks van elkaar te onderscheiden zijn, heeft Ai4Pallets (openingsfoto) met de oplossing van Fizyr een palletsorteersysteem ontwikkeld. Elke pallet wordt met zes 2D-camera’s en één 3D-camera van alle kanten op beeld vastgelegd, waarna de kenmerken worden vergeleken met de 150 soorten industriepallets in de database. Vervolgens worden de pallets per soort gesorteerd voor hergebruik.

Ziet het systeem dat een pallet beschadigd is? Dan gaat de pallet richting de reparatieafdeling. Ziet het systeem dat een pallet nog niet in de database is opgenomen? Dan worden de met vision vastgestelde kenmerken van de pallet gebruikt om een nieuwe soort aan de database toe te voegen. Op dit moment is Ai4Pallets bezig om de database uit te breiden met nog eens 200 soorten Amerikaanse pallets. Uiteindelijk verwacht het bedrijf meer dan duizend soorten pallets te kunnen herkennen en sorteren.

5 Afleggen op een sorter

Een sorteersysteem scheelt veel werk, maar heeft één nadeel: de pakketten moeten vaak handmatig op het sorteersysteem worden gelegd. AWL heeft daarom onder de naam Rosi een robot ontwikkeld die dit werk – het singuleren van pakketten – overneemt. Rosi kan volgens AWL 1700 pakketten per uur oppakken en met een nauwkeurigheid van 99,9 procent afleggen. En niet alleen dozen, maar ook zakken en enveloppen.

6 Voorraad tellen

Dat vision-technologie niet alleen in combinatie met robots hoeft te worden ingezet, blijkt uit het verhaal van een bezoeker. Hij werkt bij één van de grootste fulfilmentcenters van Nederland, dat beschikt over een enorm shuttlesysteem met duizenden voorraadbakken. Eén van de problemen is dat de inhoud van de voorraadbakken regelmatig niet blijkt te kloppen, wat tot verstoringen op de orderpickstations en vertraging in de afhandeling van orders leidt. ‘Het zou ons veel tijd schelen als we met vision-technologie de inhoud van elke voorraadbak kunnen controleren’, aldus de bezoeker.