Prosjektnummer
Automatisk singulering og kvalitetssortering i produksjonslinje for hel laks
Linjen leverer et fullt 3D-skann av en sløyd laks, som kan roteres i alle retninger og inneholder all informasjon om ytre egenskaper i en oppløsning som er tilstrekkelig for å gjennomføre automatisk klassifisering ut fra definerte krav, og med en hastighet som skal tilfredsstille behovet for en fullskala produksjonslinje.
For å legge til rette for måling av kvalitet, ble det utviklet et system for ensretting og singulering av fisk slik at fiskene leveres enkeltvis med hodet først frem til målestasjon.
Resultatene fra prosjektet er tatt i bruk av teknologibedrifter som har konstruert en produksjonslinje i full skala ved et norsk slakteri. Linjen vil være operativ i løpet av 2016.
-
A-Sluttrapport: Automatisk singulering og kvalitetssortering i produksjonslinje for hel laks
SINTEF Fiskeri og havbruk. Rapport nr A27678. 11. mai 2016. Av Harry Westavik, Morten Bondø, Aleksander Eilertsen og John Reidar Mathiassen.
-
Presentasjon: Singulering, orientering og kvalitetssortering i produksjonslinje for hel laks
SINTEF Fiskeri og havbruk. Foredrag på FHFs havbrukssamling 14. oktober 2015. Av Harry Westavik, John Reidar Mathiassen og Øystein Sture.
I ettertid har det vært gjennomført møter mellom Avanti Engineering og SINTEF hvor forslag til FoU-løp er laget. Forslaget går ut på å utvikle et helhetlig konsept for automatisk singulering og orientering hel laks i ulike posisjoner gjennom produksjonsprosessen frem til pakking. I tillegg skal det utvikles et konsept for for automatisk kvalitetssortering basert på ytre kvalitetsparametere. Det forutsettes at inspeksjon av indre kvalitetsparametere (bukinspeksjon) fortsatt gjøres manuelt. Som et resultat av de diskusjonene ble det besluttet å søke om et FHF-finansiert forskningsprosjekt. Etter hvert er Marine Harvest, Eggesbønes, og SeaSide AS blitt involvert i dette prosjektet på grunn av bedriftenes allerede pågående prosjekt, som er finansiert av Regionalt forskningsfond. Det pågående prosjektet omhandler lignende, men komplementerende problemstillinger som det prosjektet beskrevet i dette dokumentet. Således kan det trekkes komplementerende erfaringer mellom de to prosjektene. I tillegg er foredlingsbedriftene Marine Harvest, Herøy, involvert på grunn av behov som sammenfaller med Nova Sea sine behov.
Å utvikle konsept for automatisk orientering, singulering og sortering av hel laks basert på ytre kvalitetsparametere.
Delmål
• Å sannsynliggjøre at arbeidsoppgavene kan automatiseres i industriell skala
• Å bedre lakseindustriens konkurransedyktighet med tanke på reduserte produksjonskostnader og bedre dokumentasjon av produktkvalitet.
Endring i prosjektinnretning i 2015: Nye mål
Hovedmål
Å få utviklet og implementert et system i den nye linjen hos Nova Sea for automatisk kvalitetssortering av hel sløyd laks i ulike graderingsklasser basert på ytre egenskaper som:
• Sår
• Deformasjoner (korthale, pukkellaks, ryggradsskade)
• Kjønnsfarge
Delmål
1. Å ferdigstille bygget laboratorierigg for 360-graders belysning og avbildning av hellaks.
2. Å integrere 3D-maskinsyn for kalibrert 3D-avbildning i 360 grader.
3. Å utvikle algoritmer for 3D rekonstruksjon av laks, med overlagt farge og lysspredning.
4. Å utvikle algoritmer for å hente ut egenskaper relatert til sår, deformasjoner og kjønnsfarge.
5. Å utvikle algoritmer for klassifisering av laks basert på egenskaper.
6. Å lage et grafisk brukergrensesnitt (GUI) med skjermbilde og betjeningspanel.
7. Å gjennomføre billedopptak i 3 faser med den nye linjen for å utvikle en robust innstilling av klassifiseringsalgoritme for kvalitetssortering av Nova Sea sin laks.
8. Å overføre kunnskap til utstyrsleverandører.
Et system utviklet for automatisk kvalitetssortering av hel laks hos Nova Sea vil være basisen for å benytte denne teknologien hos en hvilken som helst slakteribedrift for sortering av hel laks basert på bedriftens egne kvalitetsstandarder og eventuelt spesielle kundekrav.
Dette forskningsprosjektet skal øke kompetansen og minimere økonomisk risiko hos brukerbedriftene og teknologileverandørene for å realisere konseptene. Det antas at et slakteri kan frigjøre 9 operatører (2+1, 4+2) i arbeidsoperasjonene singulering, orientering og sortering. Imidlertid bør det sannsynligvis settes inn 2 ekstra operatører for manuell bukinspeksjon ved etterrensing og muligens en operatør til å overvåke nytt system. Det vil si en total besparelse på 6 operatører. Ved å redusere antall manuelle håndteringer av fisken vil dette bidra til å redusere risikoen for uønsket kontaminering av produktene. Ved automatisk sortering basert ytre egenskaper og manuell inspeksjon av bukhulen etter sløying, vil det være mulig å skille ut superior fisk på et tidligere trinn i prosessen. Slakteriet kan da gjennomføre en optimalisert allokering av fisk til de videre produksjonstrinnene. Gjennom økt kunnskap om, oversikt over og dokumentasjon av råstoffet som prosesseres til enhver tid, kan det legge et grunnlag for bedre planlegging, prosessoptimalisering og forbedret oppfølging av produksjonsprosessene. Automatisert kvalitetssortering skal gi sikrere og ensartet sortering med muligheter for bedre tilpasning av produktkvaliteten til den enkelte kundes krav.
Prosjektet skal gjennomføres som 4 arbeidspakker:
AP 1: Brukeraspekter
I denne arbeidspakken vil ulike brukerne som er knyttet opp mot de aktuelle arbeidsprosessene bli kartlagt. Arbeidspakken vil bestå av følgende aktiviteter: Analyse av brukere, arbeidssituasjoner og den kontekst som oppstår mellom operatører og teknologi.
AP 2: Modul for orientering og singulering
Singulering og orientering er nødvendig for at laksen skal kunne kjøres gjennom sløyemaskinene. Arbeidet med å utvikle modul(er) for singulering og orientering deles inn i følgende aktiviteter: Teknologiforundersøkelse og utarbeidelse av kravspesifikasjon, utarbeidelse av morfologitabeller for delfunksjoner og delløsninger. Konseptgenerering og valg av helhetlig konsept. Deretter gjennomføres detaljering og prototypebygging før utprøving og dokumentering av “Proof of concept”.
AP 3: Modul for automatisk kvalitetssortering
Basert på kravspesifikasjoner utarbeidet i AP2 skal det konstrueres en laboratoriemodell for bruk innenfor arbeidspakke 3 som videre vil bestå av bruk av laboratoriemodell hos brukerbedriften for innsamling av datamateriale fra ordinær produksjon. Basert på datainnsamling skal maskinsynalgoritmer utvikles og verifiseres.
AP 4: Prosjektadministrasjon
Følgende aktiviteter vil inngå i prosjektadministrasjonen:
• Prosjektledelse inkludert økonomisk og faglig ledelse av prosjektet.
• Møter med styringsgruppen.
• Rapportering, framdriftsrapporter både økonomisk og faglig, samt sluttrapportering.
Endring av prosjektinnretning i 2015: Ny plan for gjennomføring
Beskrivelse av trinn for delmål, inklusive interaksjon med SeaSide og Avanti Engineering. Oppnåelse av hovedmål skjer via oppnåelse av alle delmål, og hvert delmål har en tilhørende aktivitet med plan for gjennomføring.
Aktivitet 1
Bygge labrigg for 360 graders belysning og avbildning
Prototyp laboratorierigg med 3 høyhastighetskamera, 3 lasere, og 2 LED-striper i “tunnelkonfigurasjon” skal monteres og alle komponenter skal elektronisk synkroniseres med transportørenkoder.
Aktivitet 2
Integrere 3D-maskinsyn for kalibrert 3D-avbildning
3D-maskinsyn, med beregning på GPU, skal integreres med laboratorieriggen slik at det gis synkroniserte og kalibrerte 3D-bilder, fargebilder og laserspredningsbilder fra 3D-kamera til PC.
Aktivitet 3
Utvikle algoritmer for 3D-rekonstruksjon av laks
Det skal utvikles algoritmer som konverterer kalibrerte 3D-bilder fra 3D-kamera til én 3D-rekonstruksjon av laks i egnet koordinatsystem. Fargebilder og laserspredningsbilder vil projiseres oppå 3D-rekonstruert laks i det samme koordinatsystemet.
Aktivitet 4
Utvikle algoritmer for å hente ut egenskaper
Det skal utvikles algoritmer for å hente ut egenskaper fra 3D-rekonstruert laks. Dette omfatter geometriske egenskaper for å fremheve forskjell i deformiteter, fargeegenskaper for å fremheve kjønnsmodenhet og laserspredning for å fremheve sår.
Aktivitet 5
Utvikle algoritmer for klassifisering av laks
Det skal utvikles algoritmer for å klassifisere laks som enten er superior eller ordinær/produksjon, basert på de uthentede egenskaper.
Aktivitet 6
Lage et grafisk brukergrensesnitt (GUI) med skjermbilder og betjeningspanel
Det skal lages et betjeningspanel for operatør som skal bruker i opplæringen av systemet.
Aktivitet 7
Gjennomføre billedopptak i 3 faser
Det skal gjøres billedopptak i 3 faser, for gradvis opptrening av algoritmer for klassifisering av laks. Trening av klassifikator gjøres ved en enkelt knapp som trykkes av operatør/inspektør stasjonert ved utsorteringsklaff.
Aktivitet 8
Overføre kunnskap til relevante utstyrsleverandører
Kunnskapen om hvordan 360-riggen monteres opp, hvilke optiske komponenter som inngår og elektronisk synkronisering, skal overføres til utstyrsleverandør slik at den kan få innsikt i og overta teknologien med hensyn til konstruksjon av en industriell skanner. Kunnskap om 3D-maskinsynbibliotek, GPU-kode, egenskapsuthenting og klassifisering skal overføres til utstyrsleverandør og/eller programvareselskap slik at de kan overta programmering av en industriell skanner.
• holde foredrag i to av FHFs faggruppemøter
• utarbeide en kortfattet resultatrapport
• lage et populærvitenskapelig sammendrag
• publisere artikkel i et vitenskapelig tidsskrift
-
A-Sluttrapport: Automatisk singulering og kvalitetssortering i produksjonslinje for hel laks
SINTEF Fiskeri og havbruk. Rapport nr A27678. 11. mai 2016. Av Harry Westavik, Morten Bondø, Aleksander Eilertsen og John Reidar Mathiassen.