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Unsere Stärken sind exakt auf Kundenwunsch zugeschnittene Systeme, die sich in bereits bestehende Produktabläufe integrieren lassen. Bei unseren Kunden, die auch aus der Agrarindustrie und dem produzierenden Gewerbe sind, dreht sich vieles ums Automatisieren. Dabei helfen wir Lösungen zu finden, wie Produktionsprozesse automatisiert werden können oder wie eine automatisierte Qualitätskontrolle eingeführt werden kann.
Gerade in der Landwirtschaft ist es anspruchsvoll, Bildverarbeitungsaufgaben zu lösen. Hier muss man sich neben den Herausforderungen der Erkennung von natürlichen Objekten, auch Problemen der Umgebungs- und Umweltbedingungen, wie z.B. Sonnenlicht und Verschmutzungen stellen. Gleichzeitig ist auf eine robuste und platzsparende Unterbringung der Kamera und der Recheneinheit auf der Erntemaschine zu achten. Ein herkömmlicher Industrierechner wird den Anforderungen nicht gerecht und lässt sich oftmals nicht in die Fahrerkabine unterbringen. CLK hat sich diesen Herausforderungen gestellt und ein robustes embedded Kamerasystem entwickelt, das sich platzsparend und kostengünstig in Erntemaschinen integrieren lässt.
Mit diesem System lassen sich modernste Deep-Learning-Netzen, Aufgaben wie Qualitätsbewertungen oder die Bestimmung von Verlusten erfolgreich umsetzen. Der wirtschaftliche Nutzen des Systems liegt darin, das die auf dem Feld gewonnenen Ergebnisse via CAN-Bus oder Ethernet an das Kundensystem, zur weiteren Bearbeitung und Auswertung, übertragen werden.
Unser CLK- System kommt bereits erfolgreich in Erntemaschinen für Zuckerrüben für die Qualitätsbestimmung zum Einsatz. Die Anwendung: Während der Fahrt werden die Werte für Verletzungen, Grün- und Erdanteil der Zuckerrüben bestimmt und via CAN-Bus an die Maschinensteuerung übermittelt. Durch den Einsatz unseres Systems ist die Erntemaschine in der Lage, das Ernteergebnis zu optimieren und auch Treibstoff einzusparen.
Neben den embedded Installationen verfügt CLK auch über stationäre Anlagen, zum Beispiel in der Zuckerfabrik, wo die ankommenden Rübenlieferungen durch Kameras dokumentiert und für die weitere optimale Verarbeitung bewertet werden.
Zudem lassen sich in vielen Fällen, durch unser Know-How im Bereich Robotik, auch solche Aufgaben lösen, wie das kameragesteuerte Sortieren von Mohrrüben für die Verpackung. Dabei handelt es sich um Sonderanlagen, die aus einer Kombination von Bildverarbeitung und Robotik bestehen. Wir statten den Roboter dafür mit einem neuen Sinn aus, indem wir ihm die Bildverarbeitung an die Hand geben – was ihn zu einem "sehenden" Produktionsmittel macht.
Das System „Möhrenpicker“ führt eine visuelle Kontrolle von Möhren nach Länge, Breite, Krümmung, Farbe und Fehlstellen durch und entscheidet, welche Möhren mit einer Geschwindigkeit von 60 Picks/Minute, in die Endverpackung abgelegt werden. Der spezielle ABB-Flexpicke ist mit einem individuellen Vakuumgreifer und einer Industriekamera mit Beleuchtung ausgerüstet. So ist es möglich, Handling-, Bearbeitungs- und Verpackungsprozesse zu automatisieren, ohne die Lebensmittel zuvor exakt positionieren zu müssen.
Exemplarisch dafür steht unsere Entwicklung eines "Spinatroboters“ zur schnellen und hochpräzisen Inspektion in der Spinatverarbeitung. Zuerst erkennt ein multispektrales Kamerasystem, durch eine Kombination mit Höhendaten, die Fremdkörper auf dem Förderband. Danach werden die Fremdkörper von einem Roboter ausgeschleust. Aus dieser Entwicklung kann durch die CLK eine kundenspezifische Lösung erstellt werden. Darüber hinaus entwickeln wir unser Portfolio ständig weiter und treiben so die Automation und die Fremdkörperkontrolle durch optische Systeme und Künstliche Intelligenz voran.
Für das EUREGIO-Projekt ‚Gesundes Gewächshaus‘ (Gezonde Kas) haben wir ein System entwickelt, das die Photosynthese-Aktivität von Tomatenpflanzen feststellt. Die Messung der Photosynthese-Aktivität gibt eine Indikation des Stressniveaus der Pflanze, welches ein erhöhtes Risiko von Botrytis (Schimmelpilz) anzeigt.
Bei der Zuckerrübenkontrolle werden geerntete Zuckerrüben vor der weiteren Verarbeitung bewertet. Anhand einer 3D-Aufnahme werden die Rüben auf einem Förderband erkannt. Bei der darauffolgenden 2D-Farbkontrolle wird zuerst nach grünen Stellen am Rübenkopf gesucht. Danach wird kontrolliert, ob an der Rübe noch Blätter sind, die bei der Ernte nicht abgeschnitten wurden.
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