{"id":9821,"date":"2025-07-03T14:23:27","date_gmt":"2025-07-03T12:23:27","guid":{"rendered":"https:\/\/ai-matters.eu\/user-story-aan-de-slag-met-bin-picking-binnen-ai-matters-hoe-nfb-coating-de-toekomst-in-stapt-met-ai-en-robotica\/"},"modified":"2025-10-01T12:40:25","modified_gmt":"2025-10-01T10:40:25","slug":"user-story-aan-de-slag-met-bin-picking-binnen-ai-matters-hoe-nfb-coating-de-toekomst-in-stapt-met-ai-en-robotica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ai-matters.eu\/nl\/user-story-aan-de-slag-met-bin-picking-binnen-ai-matters-hoe-nfb-coating-de-toekomst-in-stapt-met-ai-en-robotica\/","title":{"rendered":"Aan de slag met bin-picking binnen AI-MATTERS: hoe NFB Coating met AI en robotica de toekomst instapt"},"content":{"rendered":"\n
NFB Coating’s ervaring:<\/div>
<\/path><\/svg><\/path><\/svg><\/path><\/svg><\/path><\/svg><\/path><\/svg><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\n
<\/div>\n\n

Arbeid wordt steeds duurder en moeilijker te vinden. Voor bedrijven als NFB Coating is dat een harde realiteit. \u201cGeavanceerde technologie is geen luxe meer, maar pure noodzaak,\u201d zegt Richard Kok, Managing Director. Samen met Affix Engineering stapte het bedrijf in een AI-MATTERS experiment, gefaciliteerd door Brainport Industries, om BIN-picking met kunstmatige intelligentie te verkennen. Dankzij de ondersteuning vanuit AI-MATTERS kon NFB laagdrempelig testen of slimme robots metalen onderdelen zelfstandig kunnen oppakken en sorteren. De eerste resultaten? Veelbelovend. <\/strong><\/p>\n\n

\u201cDit kan wel eens d\u00e9 oplossing zijn om minder afhankelijk te worden van schaarse arbeid en onze concurrentiekracht te behouden.\u201d<\/strong><\/p>\n\n

<\/div>\n\n

NFB Coating is gespecialiseerd in het lakken van metalen onderdelen voor uiteenlopende sectoren, zoals de automotive, landbouw en medische industrie. \u201cDoordat we veel repeterend werk doen, liggen er volop kansen om te automatiseren,\u201d vertelt Richard. Via een service in het kader van AI-MATTERS , gefaciliteerd door Brainport Industries in samenwerking met Affix Engineering, onderzocht het bedrijf hoe AI en robotica kunnen helpen om onderdelen automatisch van een pallet te halen en op te hangen \u2013 een techniek die bekendstaat als bin-picking. <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n
<\/div>\n\n

De samenwerking tussen Affix Engineering en NBF Coating is niet nieuw. Eerder ontwikkelde Affix al een Vision-toepassing voor visuele inspectie bij NFB. Danny de Greef van Affix Engineering: \u201cDie technologie bleek breder inzetbaar dan gedacht. Zo groeide het idee om opnieuw naar robotisering te kijken.\u201d Waar eerdere pogingen strandden door technische beperkingen, maakt de combinatie van Vision en AI nu w\u00e9l het verschil. De robot herkent niet alleen hoe een onderdeel ligt, maar ook waar de haak zit \u2013 zelfs als die iets verbogen is of maar 1 mm dik. Bovendien vindt dit proces door nieuwe technologie\u00ebn veel sneller plaats. Zo kunnen onderdelen nauwkeurig en snel worden opgepakt \u00e9n opgehangen. <\/p>\n\n

Aan de slag met een Proof of Concept<\/strong><\/h2>\n\n

Als onderdeel van het AI-MATTERS experiment hielp Affix Engineering NFB Coating bij het uitwerken van een concrete use case. \u201cWe startten met een proof of concept voor twee volumeproducten,\u201d vertelt Danny. \u201cHierbij ontwikkelden we twee bin-pickingoplossingen, die gebruik maken van twee compleet verschillende methoden om de onderdelen in de bak te benaderen en te herkennen. Zo konden we laten zien wat technisch mogelijk is, zonder dat NFB direct grote investeringen hoeft te doen.\u201d <\/p>\n\n

In het eerste geval moesten kleine metalen onderdelen aan rekken gehangen worden. Hierbij zijn twee verschillende methodes getest om onderdelen in volle bakken te herkennen en op te pakken, waarbij AI, 3D-vision en deep learning een centrale rol speelden. De teams ontwierpen en simuleerden een grijper, optimaliseerden deze met Twin Pick-software en testten de oplossing met echte robots. Ook ontwikkelden ze een slimme plaatsingsstrategie met behulp van een compacte 3D-camera en een adapter om onderdelen nauwkeurig op rekken te hangen. De proof of concept toonde aan dat de oplossing technisch haalbaar is, al moeten er nog enkele uitzonderingssituaties en nauwkeurigheidseisen verder worden uitgewerkt. <\/p>\n\n

<\/div>\n\n
\n
\n
\n
\"\"
Metalen onderdelen uitgelicht voor deep learning-herkenning<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\"\"
Eerste test met 3D CAD Matching<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n
\n
\"\"
Simuleren van een volle bak met de Twin Pick<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Pickpunten op de voor- en achterkant van het product<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n
<\/div>\n\n

Naast kleine onderdelen onderzocht NFB Coating ook een bin-picking-oplossing voor grotere metalen stukken, die nu nog handmatig uit bakken worden gehaald en op rekken worden geplaatst. De uitdaging zat in het gewicht, de nauwe plaatsing van de onderdelen \u00e9n de beperkte ruimte op het rek, wat nauwkeurige detectie en plaatsing vereist. Met behulp van een 3D-puntenwolk werd bepaald welke onderdelen vrij lagen en als eerste opgepakt konden worden, op basis van hoogteverschillen. De grijper werd ontworpen om zich te richten op bestaande gaten in het onderdeel, zodat er stevig en precies kon worden vastgepakt. Een eerste prototype met 3D-geprinte vingers en een pneumatisch systeem toonde aan hoe een krachtigere versie in de toekomst het zware werk veilig en betrouwbaar kan overnemen. <\/p>\n\n

Lagere kosten, betere arbeidsomstandigheden<\/strong><\/h2>\n\n

Dankzij AI brachten Affix Engineering en NFB Coating de picktijd significant terug. Dat maakt het proces niet alleen veel sneller, maar ook economisch interessant. <\/p>\n\n

Tegelijkertijd biedt de automatisering ook voordelen op het gebied van arbeidsveiligheid. \u201cVooral bij zwaardere producten helpt het om de fysieke belasting voor medewerkers te verminderen. Zo snijdt het mes aan twee kanten: lagere kosten \u00e9n betere arbeidsomstandigheden,\u201d vult Danny aan. <\/p>\n\n

Lage drempel om te experimenteren<\/strong><\/h2>\n\n

De steun vanuit AI-MATTERS speelde een sleutelrol. \u201cHet verlaagt de drempel om te experimenteren,\u201d zegt Richard. \u201cAls je dit op eigen kracht doet, ben je veel geld kwijt zonder te weten of het werkt. Nu hebben we een stevige basis om op door te bouwen.\u201d <\/p>\n\n

Inmiddels ligt er een eerste kostenberekening op tafel. \u201cDie ziet er veelbelovend uit. We zitten nu in het offertestadium en bekijken hoe we dit praktisch kunnen inrichten.\u201d Daarbij kijkt NFB ook naar zaken als de aan- en afvoer van rekken, nachtelijke inzet van robots en de omvang van het project. \u201cHet moet werkbaar, maar ook niet te groot worden, anders komt het alsnog niet van de grond,\u201d aldus Richard. <\/p>\n\n

Blik op de toekomst: van test naar praktijk<\/strong><\/h2>\n\n

De eerste stap is gezet. De technologie werkt, de haalbaarheid is aangetoond, en de wil om door te pakken is er. Richard: \u201cWe zijn dichterbij dan ooit om \u00e9cht werk te maken van robotisering.\u201d <\/p>\n\n

De samenwerking binnen AI-MATTERS gaf NFB Coating een frisse blik op automatisering en de praktische toepassing van AI. \u201cAls je ziet dat iets \u00e9cht werkt, durf je er ook in te investeren,\u201d zegt Richard. \u201cWe moeten dit soort kansen grijpen om onze arbeidskosten te verlagen en toekomstbestendig te blijven.\u201d <\/p>\n\n

Danny benadrukt hoe belangrijk het is dat er binnen het programma voldoende tijd en middelen zijn. \u201cBij veel subsidies is het moeilijk om echt iets concreets te realiseren. AI-MATTERS biedt ruimte om een oplossing neer te zetten die ook echt werkt in de praktijk.\u201d <\/p>\n\n

Volgens hem komt de fabriek van de toekomst steeds dichterbij. \u201cDit soort trajecten helpen bedrijven de noodzakelijke stappen op weg naar de toekomst te zetten.\u201d<\/em><\/p>\n\n

<\/div>\n\n

Is jouw organisatie klaar om AI te omarmen?<\/strong><\/h2>\n\n

\ud83d\udc49<\/strong> Ontdek hoe AI-MATTERS u kan helpen uw innovatiekracht kan versterken en AI toe te passen met vertrouwen.<\/a><\/p>\n\n

<\/div>\n\n

<\/p>\n\n

\n