Mehr als 30 Prozent des für nordamerikanische Verbraucher geernteten Obstes und Gemüses werden aufgrund von Schönheitsfehlern bereits vor Auslieferung in die Geschäfte entsorgt. Ein Apfel ist zu klein, ein Pfirsich hat die falsche Farbe oder eine Gurke ist unförmig.
Mangelhafte Produkte, die in die Supermärkte gelangen, können meistens nicht verkauft werden und werden entsorgt. Angesichts der immer höheren Kosten für Lebensmittel und des globalen Versorgungsmangels, sollte es im Interesse der Erzeuger, Verpackungsbetriebe, Händler und Konsumenten sein, dieser Verschwendung Einhalt zu gebieten.
MAF Roda Agrobotic ist ein französisches multinationales Unternehmen, das Systeme zum Sortieren, Verpacken, Reinigen und Palettisieren für frisches Obst und Gemüse entwickelt und herstellt. MAF Roda unterstützt die Verpackungsbetriebe dabei, die Produktivität zu erhöhen und nur Produkte zu verarbeiten, die den Vorgaben an Größe, Form, Farbe und Zustand entsprechen.
Ausmessen und Sortieren der Früchte
MAF Roda entwickelt und fertigt verschiedene Typen von sogenannten Sizers. Das sind Förderbänder mit einem oder bis zu zehn parallelen Bändern und einem oder bis zu 64 Ausgängen, die verschiedene Arten von Früchten, von Cherrytomaten bis hin zu Melonen, verarbeiten können. Pro Band werden 10 bis 15 Früchte pro Sekunde verarbeitet. Die Anzahl der verschiedenen Kategorien, nach denen die Maschine sortieren kann, variiert je nach Anzahl der Ausgänge.
Eines dieser Systeme ist das GLOBALSCAN, ein komplexes, voll automatisiertes Vision System, das Früchte sortiert, wenn sie sich entlang des Sizers bewegen. Mit diesem System können Früchte gemäß genau festgelegten Qualitäts- und Farbkriterien sortiert und verpackt werden. Minderwertige Früchte werden sofort aus dem Produktionsprozess genommen, was wiederum die Bearbeitungs- und Verpackungskosten reduziert.
Das Visionsystem integriert hochauflösende, proprietäre Doppelsensor-CMOS-Kameras (eine Farb- und eine Infrarotkamera pro Band), Erfassungsboards und LED-Beleuchtung. Von jeder sich vorwärts bewegenden und sich drehenden Frucht werden 20 Farb- und 20 Infrarotbilder aufgenommen und somit 100 % der Oberfläche erfasst. Das Vision System kann die Größe optisch bestimmen (Umfang oder maximaler Durchmesser, Volumen), kann nach Farben sortieren (acht verschiedene Kriterien) und äußerliche Beschädigungen der Frucht erkennen.
Die Bilder werden dann unter Verwendung der Matrox Imaging Library (MIL) verarbeitet. Mittels Binarisierung und Blob-Analyse erfolgt die Trennung der Früchte vom Hintergrund und die Bestimmung von Größen wie Feret-Durchmesser und Ausdehnung. Für die Verarbeitung der Farbinformation werden die HLS (Farbe, Helligkeit, Sättigung) Farbraumkonvertierung und statistische Funktionen verwendet. Mittels mathematischer Faltung und anderer spezifischer Algorithmen werden Stiele und Kerne erkannt und Früchte aussortiert, die eine beschädigte Haut oder schwarze Punkte oder Schorf haben.
Das System verfügt über eine intuitiv bedienbare Anwenderschnittstelle mit 3D-Display, über die Operatoren in Echtzeit Qualitäts- und Sortierparameter einstellen können. Für spätere Anwendungen können die Parameter auch gespeichert werden. Mit GLOBALSCAN werden die erfassten Daten analysiert und Statistiken über Erzeuger, Anbaugebiete, Felder oder Fruchtarten erstellt. In diesen Statistiken sind die Daten der aktuell verarbeiteten Charge hinsichtlich Größe, Gewicht, Durchmesser, Farbe und Qualität ersichtlich.
Von der Stange oder Marke Eigenbau?
Vor der Verwendung von MIL haben die Ingenieure von MAF Roda ihre eigene Bildverarbeitungsbibliothek in C entwickelt, einschließlich Optimierungen unter Verwendung von MMX/SSE-Befehlssätzen. Anfangs machte man sich Sorgen darüber, dass eventuell Abstriche an der Leistung hingenommen werden müssen, wenn die Anwendungsentwicklung mit einer handelsüblichen Bibliothek wie MIL erfolgt, weil diese Werkzeuge für allgemeine Anwendungen und nicht für MAF Rodas eigene Funktionen entwickelt wurden.
„Wir sind froh darüber, dass die Funktionen von MIL sehr schnell und leistungsfähig sind. Jetzt können wir mehr Zeit in unsere eigentliche Arbeit investieren und die MIL-Funktionen verwenden, ohne Zeit für das Schreiben eigener Funktionen zu verschwenden. Außerdem ist die Stabilität der Matrox Imaging Library sehr gut“, erläutert Michel Rodière, Electronics Department Manager. „MIL hat definitiv unsere Produktivität verbessert. Im Vergleich zu unserem früheren Arbeitsaufwand konnten wir mit MIL unsere Programmierzeiten verkürzen. Außerdem ist der Code von MIL einfacher zu lesen und zu verstehen, wenn mehrere Programmierer am gleichen Projekt arbeiten.“
Ausblick
MAF Roda hat die Matrox Imaging Library (MIL) 8 Ende 2007 bewertet. Die erste Produktionsmaschine hatte im November 2008 ihr Debüt. Mittlerweile wird MIL 9 eingeführt, um von der Unterstützung für .NET development und 64-Bit Windows zu profitieren. Außerdem beabsichtigt man, die in MIL 9 verfügbaren Werkzeuge für die Farbanalyse zu verwenden.
Matrox Imaging, Dorval, Quebec, Canada www.matrox.com/imaging/de/
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