BFP automation is actief sinds 2010. Er zijn veel op maat gemaakte instrumenten gebouwd door de jaren heen voor de drank-, verpakkings-, hout- en de agrarische industrie, dit zowel voor productieomgevingen, laboratoria en R&D als onderzoekcentra. Helaas weerhouden klanten als AB InBev, BP, Solvay en anderen ons ervan onze ontwerpen te delen, omdat we gebonden zijn aan een geheimhoudingsovereenkomst die we uiteraard respecteren.
Voor machinebouw doen we al bijna 10 jaar beroep op onze vaste partners CTRL-Matic en Cloud-Consulting.
De 3D FruitSorter bestaat uit een 3D lasercamera die een gevulde punnet met aardbeien classificeert op basis van de gemeten diameter. De 3D visualisatietechniek is in staat om een kwalitatief hoogwaardig beeld te maken dat goed verwerkbaar is met de visietools waaruit een sortering kan gerealiseerd worden volgens de sorteringsklassen:
Groot 2A: aardbei diameter > 35mm
Groot A: aardbei diameter tussen 31-35mm
Klein: aardbei diameter kleiner dan 31mm
De Vision-unit voert de diametermeting uit op aardbeien die zich aan de bovenkant van de punnet bevinden. Hiervoor worden meerdere combinaties van visiealgoritmes ingezet. Het resultaat van de classificatie wordt via een Profinet verbinding naar de bovenliggende besturing gecommuniceerd zodat het eindresultaat in een SQL-database kan geregistreerd worden.
Synchroon met de scanning wordt het bruto gewicht bepaald en via barcodes haalt men specifieke parameters uit het registratiesysteem zoals het type punnet met bijhorend tarra-gewicht, het experimentnummer, het objectnummer en de herhaling. Afhankelijk van de TakeAside-parameter markeert de inline printer een punnet alvorens die afgeleid wordt naar de sorteerbaan voor onderzoek of nazicht.
De 3D-verplaatsingssensor combineert GigE Vision en laserstripverlichting om informatie te genereren over driedimensionale objecten die niet gemakkelijk kunnen worden gegenereerd door camera's die tweedimensionale beelden verkrijgen. Elke sensor projecteert een driehoekig laservlak op een object terwijl het in zicht komt. Op die manier wordt een matrix van hoogtemetingen opgebouwd waarmee de software in staat is om een 2D- en 3D beeld te creëren. De hoogtemeting stelt het systeem in staat om aardbeien/vruchten van elkaar te onderscheiden, wat met 2D camera’s niet lukt wegens te weinig kleurcontrast.