Die neueste Generation von Sortiersystemen erkennt problematische Defekte mit hoher Genauigkeit

“Wir wollen eine 100-prozentige Erkennung erreichen, damit die Sortierung letztlich ohne Personal erfolgen kann”, sagt Roland Scheffer von Ellips, wo man sich auf die Optimierung von Sortierprozessen spezialisiert hat. Zusammen mit seinen Kollegen Jody Bakker, Mitchel Bakker und Adriaan Vet gibt er an, dass Ellips kürzlich mittels Einführung des neues Deep-Learning-Moduls TrueAI als Teil der neuen Softwareplattform TrueSort 2 einen weiteren Schritt in diesem Prozess unternommen hat.

Übersichtlichkeit war eine Hauptanforderung bei der Entwicklung der Ellips-Softwareplattform

Mit TrueAI stellt Ellips sicher, dass sogenannte Last-Mile-Defekte erkannt werden.

„Die vorhandene Technologie hat weltweit Mühe, bestimmte problematische Defekte zu erkennen. Diese Defekte können in so vielen unterschiedlichen Formen auftreten, dass es sehr schwerfällt, alle diese Kombinationen zu modellieren und zu berechnen. Die neue Software kann diese Last-Mile-Defekte erkennen, weil sie anhand großer Datenmengen in Kombination mit dem Fachwissen von Bedienern und Qualitätskontrolleuren trainiert wurde.“

Diese Entwicklung war keine einfache Aufgabe, sagt Mitchel. „Das Problem besteht darin, das System mit großen Datenmengen zu optimieren. Je mehr Daten in das System einfließen, desto besser kann es einen bestimmten Defekt erkennen. Dies ist möglich, weil wir weltweit einen großen Kundenstamm haben und Daten zu verschiedenen Saisons und Bedingungen gesammelt haben. Dadurch können wir die Genauigkeit bei der Erkennung von problematischen Defekten auf eine neue Stufe heben.“

SCHWIERIG ZU ERKENNEN

Ein Beispiel für einen solchen schwer zu erkennenden Defekt sind die Risse, die z.B. am Stielansatz von Äpfeln auftreten können. „Diese Risse können in allen möglichen Größen und Farben auftreten, je nachdem, ob der Apfel gerade erst angerissen wurde oder schon einige Zeit offen ist. Der Stängel ist immer etwas im Weg und erzeugt Schatten, und es gibt nur wenige Augenblicke, in denen man mit der Kamera genau in den Stängelbereich schauen kann, um zu sehen, ob es dort einen Defekt gibt“, erklärt Mitchel die Komplexität der Beschädigungen. „Es ist also sehr schwierig, das herauszufinden. Aber mit diesen Techniken ist es möglich. Früher musste der Bediener dafür alle möglichen Parameter einstellen, aber da der Fehler in so vielen verschiedenen Formen auftreten kann, ist es äußerst schwierig, dies durch Menschen justieren zu lassen.“

SOFTWARE UND BETREIBER ZUSAMMEN

Dass die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) auf den Sortierprozess die Zuverlässigkeit erhöht und weniger Mitarbeiter erfordert, bedeutet nicht, dass die Rolle des Bedieners wegfällt. „Der Bediener hat die Kontrolle über die zu sortierende Qualität, aber die früher vom Bediener eingestellten Parameter

Pepper Decore System

TuerAl-Software aus dem Hause Ellips wurde speziell für die Detektion von Fremdkörpern entwickelt

werden jetzt vom System vorgenommen“, sagt Mitchel. „Man will doch das Beste aus beiden Welten, nämlich weiterhin einen Bediener, der das Produkt kennt und weiß, wie man etwas einstellt, kombiniert mit unserer leistungsstarken neuen Toolbox“, fügt Jody hinzu. Sie weist darauf hin, dass es zum Beispiel Fälle geben kann, in denen die Software einen Defekt ‚anzweifelt‘ und die definitive Bewertung der Qualität vom Bediener vorgenommen wird.

DIE NEUE GENERATION VON SORTIERSYSTEMEN

„Das ist die Zukunft, diese Technologie wird der neue Standard sein“, sagt Mitchel. Die Deep-Learning-Software wird derzeit auf Äpfel und Datteln angewandt, und es wird daran gearbeitet, sie auf andere Produkte wie Zwiebeln, Kirschen und Heidelbeeren auszuweiten. Darüber hinaus hat Ellipse in den letzten Jahren Vorbereitungen getroffen, um die bestehenden Systeme mit dem TrueAI-Modul erweitern zu können.

ÜBERSICHTLICH

Simultan zu den Verbesserungen bei der Qualitätssortierung wurde die Softwareplattform unter dem Namen TrueSort 2 überarbeitet. Die neue Softwareplattform bietet Anwendern unter anderem die Möglichkeit, Daten aus dem Sortierprozess in ihrem ERP-System zu verwenden. Außerdem gibt es neue Funktionen wie Dashboards, die Betreiber, Management und Kunden über die Qualität der Produkte informieren. „In jeder Charge sieht man dann zum Beispiel den Prozentsatz der defekten Früchte“, sagt Jody. „Aber auch den Abfallanteil oder der Unterschied in den verschiedenen Klassen. „ Außerdem weist Roland darauf hin, dass die Kunden immer mehr Aspekte messen wollen, so dass auch mehr Messwerte auf dem Bildschirm erscheinen, was der Übersichtlichkeit und Benutzerfreundlichkeit abträglich ist. „Mit TrueSort 2 haben wir für eine Reduktion der Daten auf ein Minimum gesorgt, indem wir sie zur besseren Übersicht in einer logischeren Form gruppiert haben. „

STEUERUNG

Aus den Daten kann der Benutzer bei Bedarf eine Auswahl treffen und ein Produkt durch Gruppierung von Klassen definieren. Dies ermöglicht es auch, direkt nach den Bedürfnissen der (Super-)Märkte zu sortieren. „Pack2Spec stellt sicher, dass die Supermarktspezifikation am Ausgang eingehalten wird. Da wir immer genauer sortieren können, orientieren wir uns auch gut an dem, was auf dem Markt akzeptiert wird“, sagt Roland. „Dadurch wird der Ertrag für den Kunden optimiert und Lebensmittelverschwendung verringert.“ Einer der Nutzer ist der US-amerikanische Apfelanbauer Starr Ranch Growers. Mitchel sagt, dass dort mit einer 12-bahnigen Apfelsortieranlage mit 60 Produktausgängen gearbeitet wird, bei der es auf eine Trennung in verschiedene Qualitäten ankommt. „Unser System hat ihnen die Flexibilität gegeben, mit all diesen Verpackungs- und Qualitätsanforderungen übersichtlich in einer Softwareplattform arbeiten zu können.“ 

mitchel.bakker@ellips.com

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