日本食品處理機器人與農業機器人的最新發展應用趨勢

歐萬整合技術服務有限公司 王孝裕

本篇文章主要目的是檢視今日與未來，日本食品產業在機器人上的應用，日本這個國家的大小相當於美國的加州，總人口約一億三千萬，可以說是一個人口密度相當高的國家。日本人的飲食文化相當多元，也因此食品產業在日本的經濟中扮演相當重要的角色。食品產業本身需要大量的勞動人力，由此可見未來短缺的勞力將是一個非常大的問題。然而，機器人在日本食品產業的應用目前相較於歐洲國家仍超前許多，儘管如此，機器人在食品上的應用只佔了所有應用的1%，可見尚有許多問題有待克服，以下的文章介紹目前日本針對食品產業在機器人上的開發與努力。

1. 農業發展

日本包含超過7000個大大小小的島嶼，超過三分之一不適合耕種，日本每年從海外進口約60%的食品，依此估算該國的食物自給率(food self-sufficiency ration)，其相較於其他主要國家是非常低的，為了嘗試穩定日本的食物自主供給能力，日本農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, MAFF)努力提升國內的農產値。另一個關鍵的問題在於勞力的短缺，1990年日本的農業勞動人口約1760萬，預估在2020年將減少至725萬，而日本同時也是人口老化最快速的國家，預測在2020年超過65歲的勞動人口將由1990年的20%增加至35%，因此農業自動化絕對在未來的發展是有必要性的，即使其並非是一項簡單的任務。

然而，許多農場無法負擔巨額的投資進行如此規模的自動化，有鑑於此，為了協助這些農業單位，由日本農林水產省和私人單位所成立的國家農業食品研究組織(National Agriculture and Food Research Organization, NARO)，開始對日本的農業與食品業進行問題的追蹤以尋求解決方案。由生物科技研究先進組織(The Bio-oriented Technology Research Advancement Institution, BRAIN)與NARO其他研究單位開始共同主導一項有關採取尖端科技(如機器人、資訊科技、導航技術)的次世代農業發展計畫，為了讓這些發展能夠在未來大量的商業化，以下分別就這些機器人進行介紹：

▪ 自動化的機器人牽引機

機器人牽引機的發展開始於20年前，BRAIN發展了一套自動化的機器人牽引機如圖一所示，該設備採用商業性32HP自動簽引機做為平台，其包含導航系統、主要控制器以及車輛控制系統。在導航系統方面，其具有三種模式可供選擇，分別為光學引導模式、GPS和電磁引導模式，使用者可以根據工作狀況自由選擇；由電腦控制駕駛機構、前後上下運動、速度、剎車等動作。這些無人化的操作都可以達到和人為操控一樣的效率以及精準性。

圖一 BRAIN機器人牽引機

▪ 稻米種植機器人

國家農業食品研究組織正在發展一種稻米種植機器人，能將稻秧自動的種植在稻田中，這項技術的困難度在於如何以不同的中心點位置進行精準筆直的排列，該單位使用RTK-GPS(Real-Time Kinematic GPS)來處理上述問題。機器人所裝載的電腦能控制駕駛機構、齒輪改變、工作離合器等動作。該機器人則是根據傳統的稻米種植裝置所設計，透過由RTK-GPS所獲得的定位資訊以及結合陀螺儀與位移計的姿態感測器，機器人在沒有任何時間延遲的情況下能利用姿態感測器量測旋轉以及傾斜角度。該機器人能在一小時內完成一畝的稻米種植。

▪ 農藥噴灑機器人

目前大約有3000台農藥噴灑機器人被用來取代有害的傳統灑藥方式，BRAIN在1993年開發了一台「果園無人化噴灑器-Yanmar」並於市場上進行銷售，這台機器人是由安裝於果園地底下的電磁纜線所引導，目前市面上在溫室內所使用的噴灑機器人通常也是採用纜線引導技術。

▪ 稻田除草機器人

為了要去除稻田中的雜草，Gifu資訊技術機構開發了除草機器人用來去除稻田中的雜草，如圖二所示。因為燃料引擎的使用是一個頗具爭議的經濟議題，所以該機器人改採用電子裝置來取代燃料引擎，稻秧必須利用機器人來將其平均以間隔300mm的距離筆直的種植在每條預定的直線上，其同時要避免傷害到稻米本身，所以機器人撥動土壤後，給與土壤施壓並將雜草翻動出來，機器人以450mm/seconds速度前進，其導航系統採用RTK-GPS。

圖二稻田除草機器人

▪ 草莓收割篩選機器人

BRAIN和SI Seiko共同開發了一款草莓收割篩選機器人，如圖三所示，由於感測以及辨識的困難度，要達到完全百分之百的無人化篩選是不可能的，因此本套機器人是採用人機協同合作的策略，晚上由機器人篩選大部分的草莓，等到白天的時候再由工人篩選剩下的草莓，本機器人的視覺感測器包含三組彩色攝影機以及五組含有偏光鏡的LED圖像光線，由左右兩側的攝影機拍下照片後進行處理以辨識成熟的紅草莓，選定的草莓由立體影像系統進行量測，該機器以每篩選一個耗費9-12秒的時間進行，當操作環境的光源是穩定的狀態下，收割機器人的準確性是相當高的。

圖三 草莓收割篩選機器人

▪ 番茄採割機器人

番茄是日本最具文化代表性的水果之一，BRAIN已經開發了一款專用於溫室的採收機器人，該機器人包含了視覺感測器、末端效應器以及管線軌道。機器人的操作器是使用六軸的多關節手臂，末端效應器有四個手指用來進行抓取動作，機器人能夠抓取番茄後將其扭轉脫離枝葉，機器人的辨識方法是以鹵素燈照射在番茄農作物上，透過兩台CCD攝影機拍攝照片後，進行影像處理，將背景與番茄做影像分離，此時，反白的目標物(番茄)會產生中心點做為抓取的定位點；目前機器人成功抓取的機率約為50-70%，從辨識到採割的間隔時間約為15秒，目前有關番茄或柳橙的採收機器人尚有Okayama與其他大學共同主導開發計畫。

▪ 嫁接機器人

嫁接是指將兩種或多種的植物透過膠接方式結合為一種植物。BRAIN/Izeki目前正共同發展自動嫁接機器人與推動其商品化，目前此技術已能穩定的產出高品質的蔬果以及應用到60%的小黃瓜、西瓜、茄子以及番茄上，嫁接機器人有兩種操作方式，一種是完全自動化；另一種則是半自動化，半自動化的方式其根莖與藤蔓必須要自己手動，切斷、膠接與結合則是機器人執行；全自動化則是從頭到尾都是由機器人負責完成，目前大約有500 台的機器人主要是採用半自動化操作。

▪ 植物工廠

植物工廠如圖四是一種針對高品質蔬果所開發的設備，該設備能夠以人工的方式穩定的控制整個耕種的環境條件，例如溫度、光線、濕度、二氧化碳集中度等栽種條件，植物工廠能讓蔬果能以相較於傳統室外栽培的兩到四倍的速度生長，除此之外，植物工廠還採取了多層架的栽種方法，此種方法能夠發揮小空間內將產量極大化的效果，目前全日本大概有50座的植物工廠正在運行中，栽種的植物包含：萵苣、草藥、番茄、草莓等等，日本政府希望能夠在2011年將這50座植物工廠的產能提升到三倍以上。植物工廠能夠鋪設一個讓機器人更有利於普及化的應用環境在未來的農業發展。植物工廠接下來更朝向與化學產業以及LED/太陽能面板等企業共同合作，Mitsubishi Chemical Industries 開發了第一座植物工 廠以貨櫃的形式運送到卡達。

圖四、植物工廠

▪ 農夫動力支援服裝

東京農業技術大學以經發展了一款專門用於農夫使用的動力支援服裝，如圖五所示，該服裝可有效降低農夫的工作施力，服裝硬體架構本身是採用輕量的ABS材質所設計並搭載超音波馬達在所有的肩部、肘部與膝部，角度與壓力感測器能夠偵測農夫的運動狀況並且由超音波馬達產生力量以支援農夫，如果是常態性的動作更可透過程式預編與重複動作的方式來達成任務，目前該產品的重量為18KG，對於大部分的人而言還是太重，所以目前研究團隊希望能將重量降低到到6KG左右。

圖五 農夫動力支援服裝

▪ 釣烏賊機器人/牡蠣穿線機器人

對於漁業用戶，目前也有一種專門的機器人被使用中，舉例而言像是釣烏賊機器人，該機器人外觀是一支釣魚竿並且能模仿漁夫維妙的釣魚技巧吸引烏賊上鉤，不過，真正用在漁業的機器人現在還非常少見。除了釣烏賊機器人外，日本的Ooga公司也開發了一款組裝機器人應用在牡蠣養殖業上，牡蠣一開始是養殖在鞋子般大小空間的地方，等到長大一點後才轉移到扇貝中，這個過程需要將扇貝鑽孔然後穿線，使的每串線上平均分配到數個扇貝，由於每個扇貝上鑽孔的位置都是隨意的，因此CCD視覺感測器能夠自動辨識孔的位置，然後再由3軸的機器人抓取扇貝後進行穿線的動作；傳統上，一個技術純熟的員工每天可以穿100-150條線，每條線有80個扇貝，如果安裝機器人後，產值約能提升三倍左右。

2. 食品加工與搬運業

在食品完成的搬運作業中，例如裝箱、打包等作業是食品產業應用機器人最廣的領域，過去，日本機器人的製造商並沒有在這塊領域上投入太多的發展，而在國外的其他公司，像是ABB、Adept和Bosch則是以投入這塊領域並且深耕以久。然而，自從金融風暴雷曼事件衝擊後，許多的機器人主要市場如電子和汽車產業都相繼呈現需求衰退的趨勢，日本機器人廠商對於新市場的發展普遍採取悲觀態度，唯一新的爆發性成長出現在並聯式機器人(Delta型)，Fanuc、Kawasaki、Murata和Sanmei等公司開始展開與投入在有關此類型機器人高速取放應用的技術開發，圖六為Fanuc M-3iA/6S由輸送帶上取出高溫殺菌袋並且整齊的排列在另一個輸送帶上，機器人內建的視覺感測器能即時偵測殺菌袋的位置與方位，這些應用過去是針對類似像糖果或是巧克力這種比較硬以及附有包裝紙的商品，不過現在以經能夠應用在抓取軟性以及易破碎的食品運送作業了。

圖六 Fanuc M-3iA/6S食品取放生產線

2010年在東京舉辦的食品機械展FOOMA2010，參觀者已經見識到這些能抓取軟性產品的並聯式機器人，Rheon為目前食品機械的領導廠商，這次搭配FANUC430i展示一套蛋糕自動生產線系統，由機器人負責將半完成的蛋糕抓取後放置到烤箱內，該機器人採用自製特殊的夾爪，能夠抓取任何彈性或是軟性材質的物品，更能進一步自動更換夾爪以進行其他如放置堅果或其他點綴物在蛋糕上，Rheon表示使用機器人最大的優勢不僅是能抓取易碎或是軟性物體，更能執行快速的周邊作業例如點綴蛋糕等，該系統能夠以每分鐘完成60個蛋糕抓取與裝飾作業。

Baba Iron Works則是展示靈巧的壽司抓取機器人，該機器人結合Denso的操作器以及SQUSE的仿真氣動手，如圖七所示，此手臂允許兩種模式操作，一種為離線模式，另一種為可透過空氣流動調整控制抓取力量的模式，該公司同時展示三明治製造系統，該系統結合MOTOMAN MH5機器人，此款機器人具有獨特像鍋鏟的夾爪，該夾爪由Furukawa Kikou所設計開發，其能夠將起司與火腿挖出後放置在三明治中間，此種令人驚艷的高度靈敏技巧背後隱藏複雜的技術，該公司甚至宣稱能夠處理乳狀或是油狀的物體，像是美乃滋或乳狀起司等並且維持其完成後的完整性。

(a)

(b)

圖七 仿真氣動手致動器與壽司抓取機器人

Mayekawa Manufacturing公司是產業冷凍機械、瓦斯壓縮機與食物處理機的領導廠商，該公司開發了全世界第一台冷凍豬腳自動切割與去骨機器人HAMDAS-R如圖八所示，該機器人被運送到荷蘭最大的食品廠商VION，在去骨的作業中需要相當高度的技巧，但目前要聘用有經驗的員工有一定的困難度，該公司曾經成功的開發與行銷雞肉去骨系統，架構在此成功的經驗，該公司再度挑戰高難度的豬腿去骨系統，本系統特殊的技術在於能自動完成切割作業，其刀具能精準的延著骨頭進行切割讓肉和骨頭能容易的分離，此方法有效的取代了過去需要依賴技術純熟的員工才能完成上述的作業。因為HAMDAS-R平均的基本大腿骨切割線是預設的內定值，去骨系統偵測進入到系統中的左邊和右邊大腿骨時，會量測整個長度並且轉移這些數據到控制器中，根據這些數據，系統會自動修改原先預設的內定值到新的教導點上當作目標物的參考值，本系統Mayekawa使用了四組Staubli RX-160HE六軸的垂直多關節機器人，Mayekawa同時也開發了能夠處理每個教導點用來自動去骨的三維切割線模式，整個過程簡單來說，就是由第一組機器人從傳輸帶將豬腿取出並放到HAMDAS-R轉換系統，而其他三組機器人開始進行切割去骨的動作直到整個豬腿骨肉分離，該系統一個小時能夠處理500隻豬腿，因為沒有人的手會碰觸到豬肉，所以整個公共衛生與安全問題能夠有效的大幅改善。

圖八 冷凍豬腿自動切割與去骨機器人

3. 零售業的機器人

自從1990年日本岡山縣引進R2D2機器人作為服務生後，樂來越多的廠商開始陸續引進機器人，最近，曼谷的Hajime餐廳雇用了四隻Motoman雙軸機器人來當成他們吸引顧客的招牌，顧客可以直接在機器人身上的觸控式面板直接點菜，機器人隨即開始動作，機器人會將菜自動端到客戶的桌上，如圖九所示，並且收拾空盤子，同時還會跳舞娛樂大家。

圖九 餐廳服務機器人

Aisei是一家工廠自動化設備業者，在名古屋與其他城市的Famein湯麵餐廳連鎖店的開幕中，展示了高靈敏度的機器人產品，該設備採用兩台Fanuc機器人作為主廚和助理，如圖十所示，根據客戶的喜好烹飪出各式各樣的湯麵給客戶。

圖十 湯麵料理機器人

在FOOMA展覽中，一家機器人系統整合業者Toyo Riki展示了大阪燒機器人，該機器人能將客戶口述的菜單名稱直接以標準化的廚房器皿做成大阪燒呈現在客戶面前。

4. 未來的展望

整體而言可以將上述的幾個產業歸納如下結論：

▪ 食品處理應用即將會呈現快速的成長，根據NEDO(the New Energy and industry Development Organization)的市場預測，有關食品處理機器人的研發投入將從42億日圓在2010年增加到179億日圓，2025年將提高到1432億日圓，日本的機器人製造商將在由汽車與電子領域後，將主要投入挹注到此塊領域。他們同時也會強化對中小企業的支援能力，食品機械製造業者目前也正努力研發有關軟性材質的處理技術以強化機器人的進階能力，所有上述這些努力都將使食品產業在機器人的應用上更加成長迅速。

▪ 對於農業機器人而言，儘管許多研究和發展都已經完成，還是必須依賴日本如何將這些機器人成功的轉移到產業運用上並發揮規模經濟，不過這尚需要花一些時間。

▪ 零售業對於機器人的引進將持續的提供大眾有趣的宣傳題材，但對機器人產業而言並沒有太大的實質意義。

參考資料:

BRAIN http://brain.naro.affrc.go.jp

Fuji Heavy Industries www.fuji.co.jp

Fanuc www.fanuc.co.jp

Furukawa Kikou http://furukawakikou.co.jp

Mayekawa Manufacturing

Company

www.mayekawa.co.jp

NARO http://narc.naro.affrc.go.jp

Prof. Toyama www.tuat.ac.jp/,toyama

Rheon www.rheon.com

SCUSE www.scuse.co.jp

Yaskawa Electric www.yaskawa.co.jp

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