Uitdagingen op de arbeidsmarkt zijn van alle tijden, maar sommige sectoren hebben er meer last van dan andere. De agro is een van die branches waar het extra moeilijk is om voldoende personeel te vinden. Het werk is fysiek zwaar en eentonig, en de lonen liggen laag, waardoor buitenlandse arbeidskrachten meer regelmaat dan uitzondering zijn. Omdat ook die handen elk seizoen lastiger te vinden zijn, is het een sector die staat te springen om automatisering en robotisering. De omgeving maakt het echter lastig, want het gaat om natuurproducten die zich moeilijk laten voorspellen. Bovendien worstelen systeembouwers met weersinvloeden die de nauwkeurige werking van hun machines regelmatig in de weg staan.
Bij Wageningen University & Research weten ze dat personeelstekorten een belangrijke drijver zijn voor innovaties in de landbouw. ‘Maar boeren zijn ook gewoon continu bezig om hun bedrijfsvoering te optimaliseren’, benadrukt Jan Kamp, Research Manager Product- en gewasinnovaties aan de WUR. ‘Ik zie toch vaak dat ontwikkelaars een denkfout maken en hun technologie te veel pushen. Uiteindelijk gaat het er altijd om dat er een goed businessmodel achter zit.’
Toegepast onderzoek
Ook grotere maatschappelijke trends zijn belangrijke motoren achter agrarische innovaties. ‘Nederland is simpelweg te vol; kijk maar naar de stikstofcrisis. We lopen overal tegen de grenzen aan dus er moet gewoon wat gebeuren. Aan de andere kant worden regelgevingen steeds strikter, over bijvoorbeeld het gebruik van hulpstoffen. We moeten toe naar zo veel mogelijk circulair werken’, aldus Kamp.
Technologieën zoals sensoren en artificial intelligence zijn een deel van het antwoord op de vraag hoe boeren bijvoorbeeld met minder hulpstoffen toe kunnen en hoe ze in een vroeger stadium ziektes kunnen herkennen. Het zijn vraagstukken waarover Kamp en zijn collega’s in Wageningen zich in hun toegepaste onderzoeken dagelijks buigen. Die precisielandbouw is niet nieuw, weet Kamp. ‘Veertig jaar geleden toen ik in deze sector begon, waren we al bezig met technieken om de situatie op akkers lokaal te beoordelen. Een boer moest destijds nog zelf over zijn veld lopen, maar er waren al wel allerlei adviesprogramma’s, gekoppeld aan weerstations. Allemaal nog behoorlijk krakkemikkig met piepende modems. Maar ook toen was het devies: spuit alleen als het nodig is. De technieken zijn natuurlijk stapje voor stapje verbeterd, maar in de kern doen we nog hetzelfde.’
Ziektes herkennen
Een van de WUR-projecten die Kamp na aan het hart gaat, draait om ziekteherkenning bij pootaardappelen. Niet gek als je weet dat zijn broers aardappeltelers zijn. De besmettelijke Erwinia-bacterie kan een serieus probleem zijn. ‘Dus die wil je zo snel mogelijk op het spoor zijn zodat je besmette planten vroegtijdig kunt verwijderen’, verduidelijkt Kamp.
Zo’n vijftien jaar geleden begon hij op eigen initiatief een onderzoek. Dat eerste houtje-touwtje systeem inmiddels is uitgegroeid tot een groot project waarbij ook een commerciële machinebouwer nauw betrokken is. ‘Want we hebben wel verstand van de techniek - de AI en de sensoren die ervoor nodig zijn – maar we zijn niet goed om een product in de markt te zetten en een heel serviceapparaat op te tuigen’, beseft Kamp.
Jan Kamp, Research Manager Product- en gewasinnovaties aan de WUR
Afstandssensor
Oorspronkelijk werkte het systeem met een hyperspectraalcamera en machine learning, maar dat bleek in de praktijk te langzaam te werken. ‘Door de snelle opkomst van AI hebben we daarom de switch gemaakt naar gewone RGB-camera’s. Die zijn ook een stuk goedkoper’, vertelt Kamp. De beelden gaan door AI-algoritmes die de WUR zelf ontwikkelde. ‘Het werkt nu goed, tenminste, voor een beperkt aantal rassen en een beperkt aantal locaties. Nu is het zaak de grenzen uit te breiden.’ Een mogelijke verbetering om de ziektes eerder te herkennen is om toch weer hyperspectraalcamera’s te gebruiken en zo vast te stellen welke frequentiebanden dit mogelijk maakt.
De Wageningse onderzoekers zijn tegen verschillende praktijkproblemen aangelopen. ‘Het is goed dat we het systeem op het veld hebben getest’, lacht Kamp dan ook. Het algoritme bleek het namelijk soms heel goed te doen en soms een heel stuk minder. ‘Toen we daar beter op gingen letten, bleek dat de beelden prima te analyseren waren als de zon achter de wolken zat. Maar in het volle licht werden de contrasten zo scherp dat we veel misten. We denken nu na over hoe we dat praktisch kunnen oplossen door bijvoorbeeld het zonlicht met een zonnescherm te dempen.’
Zitten er nog andere sensoren in dit systeem? ‘Nog niet’, antwoordt Kamp. ‘Maar ik schat dat het wel wenselijk wordt om bijvoorbeeld een afstandssensor in te bouwen. Dan zou je de camera op een vaste afstand tot de bovenkant van de planten kunnen positioneren en dat laten matchen met de focusafstand en de scherptediepte van de camera.’
Flowmetingen
Een andere toepassing waar sensoren een belangrijke rol spelen is bij stroommetingen. Zo zitten er op maaidorsers modules die de flow registreren. Simpel met een plaatje waar de graankorrels tegenaan tikken. En ook op giertanks zitten nauwkeurige stroomsensoren. ‘In het kader van circulaire landbouw wordt de mest van veebedrijven uitgereden op de akkers van de buurman’, weet Kamp. ‘Op zo’n tank is het van belang om realtime de samenstelling te meten zodat je weet welke en hoeveel stoffen je in grond stopt.’ Dat gebeurt nu met een NIR-sensor maar dat werkt nog niet perfect. ‘Als je namelijk niet goed hebt gemengd, heb je momenten met een dikkere of juist een dunnere fractie. Dat levert verkeerde waarden op.’ Er is al veel onderzoek aan gedaan maar een oplossing is er nog niet. Zoals wel vaker geldt ook nu: ‘Zolang er niks beters is, moeten boeren dit maar gebruiken.’
Trekkrachtsensor
Een trend die zeker niet aan de landbouw voorbijgaat, is robotisering. In combinatie met beeldherkenning en AI zijn er legio mogelijkheden. ‘Op dit moment zijn de oplossingen nog niet erg slim’, vertelt Kamp. ‘Neem een schoffelmachine die met platte messen net onder het oppervlak het onkruid afsnijdt. Je kunt er prima voor zorgen dat je netjes tussen de rijen bieten doorrijdt, en de cultuurplanten niet worden geraakt. Maar als er bijvoorbeeld een dikke graspol aan het schoffelmes blijft haken, dan gaat het systeem bulldozeren en worden ook bijvoorbeeld de bieten uit de grond gedrukt.’
Ontwikkelingen die in staat zijn om het geleverde werk van een robot te controleren, staan nog in de kinderschoenen. ‘Stap 1 is om te kijken wat er achter de machine te zien is, en te identificeren wanneer het is mis gegaan. Stap 2 is om slimme acties te bedenken waardoor de robot het probleem zelf kan oplossen en er niet iedere keer een mens naar de robot in het veld hoeft te lopen om in te grijpen.’
Opnieuw, met een camera en AI is er een oplossingsrichting. Maar het kan wellicht veel eenvoudiger via een weerstandsmeting. Kamp: ‘Een trekkrachtsensor die een seintje geeft als het signaal over een bepaalde grens heengaat. Dat zou een trigger kunnen zijn dat er wat aan de hand is. Zo kun je de controle wellicht in verschillende lagen opbouwen.’
Boerderij van de toekomst
Controle is in precisielandbouw sowieso noodzakelijk. Kamp vertelt het verhaal over een autonoom systeem dat zieke tulpen detecteert en verdelgt met een spotsprayer. ‘Het werkt doorgaans prima, ook omdat alle hardware niet in contact komt met de bloemen of de grond en er dus geen verstoringen plaatsvinden. Over slechte tulpen werd netjes een beetje spuitmiddel gespoten. Maar toen de spuitdop ging lekken, druppelde dat spuitmiddel ook op de gezonde tulpen. Dat heeft die kweker heel wat schade gegeven.’ Een niveaumeter in de tank of een andere vorm van controle had dat wellicht kunnen voorkomen.
Maar de inzet van robotica in de landbouw is niet zo simpel als het wellicht lijkt, wil Kamp maar zeggen. ‘Ik zie nog behoorlijk wat bottlenecks, bijvoorbeeld in de routeplanning. Kijk, op een egale, rechthoekige akker lukt het wellicht nog wel want dan laat je die robot mooie rechte lijnen rijden. Maar wat als het veld niet vlak is, of niet rechthoekig? En het wordt helemaal een uitdaging als je de overstap wilt maken naar strokenteelt zoals we hier op de Boerderij van de Toekomst doen.’
Toch heeft Kamp hoge verwachtingen van robots op de akker. ‘Er gaat zeker wat veranderen, maar het zal ook langzaam gaan. Er zijn nog veel technologische stappen te zetten. Desondanks verwacht ik dat veel boerenbedrijven, zeker die in de biologische sector, over een jaar of tien een of meerdere robots hebben rondrijden, met alle bijbehorende technologie.’ Maar, benadrukt hij nog maar eens: ‘Dat gaat wel een hele uitdaging worden.’
Welke technologieën zijn geschikt voor de agrarische sector?
De ontwikkelingen in de agrarische sector gaan hard. Daardoor zoek je als OEM naar een direct integreerbaar eindproduct, dat waterdicht is én tegen vervuiling kan. Nou, dat komt goed uit. Wij hebben ze voor je op een rijtje gezet.
Ontdek de belangrijkste 5 sensortechnologieën voor de agrarische sector.
