Nytt system for vasking av fiskefabrikker

Systemet for robotisert vasking av lakseslakteri som ble utviklet gjennom de to doktorgradsavhandlingene hos Optimar er spesielt designet for tøffe forhold med høy fuktighet og sterke kjemikalier.
   Optimar er et selskap som satser på kunnskap og innovasjon. Et ønske om å skape verdi for kundene og hele fiskerinæringen har gjort det naturlig å knytte til seg ekspertise som kan skape det neste store i sjømatnæringen.
Siden 2016 har derfor to ansatte, Emil Dale Bjørlykhaug og Lars Giske, jobbet med sine doktorgradsavhandlinger på arbeidsplassen sin gjennom forskningsprosjektet «Robotisert vasking av lakseslakteri».
   Dale Bjørlykhaug disputerte nylig med sin avhandling om robotisert vasking av fiskefabrikker, med det klingende navnet «Robotic cleaning of fish processing plants – Kinematics, vision, and optimization using artificial intelligence».
Utviklet nytt system
   – Sammen med mine kollegaer i Optimar har jeg utviklet et system som er spesielt designet for tøffe forhold med høy fuktighet og sterke kjemikaler. I systemet benyttes maskinsyn-teknologi og kunstig intelligens, hvor genetiske algoritmer optimaliserer prosessen, forteller han.
   Etter doktorgradsavhandlingen har Bjørlykhaug jobbet med blant annet artsgjenkjenning av fisk og robotisert bløgging.
   – Jeg liker at Optimar er så fremoverlent når det gjelder maskinsyn-teknologi, og jeg synes det er veldig spennende å få være med å utvikle helt nye produkter, svarer han på spørsmål om hvordan det er å jobbe i selskapet.

Robotisert vasking
Lars Giske jobbet med det samme forskningsprosjektet, og har levert doktorgradsavhandlingen «Robotic Cleaning of Fish Processing Plants – virtual tools, hygienic design and prototyping».
   – Vi fikk ideen om å gjøre noe på robotisert vasking i 2014, da jeg jobbet i SeaSide ved siden av masterstudier. Vi søkte om finansiering gjennom BIA-programmet til NFR, og våren 2015 startet prosjektet. Selv fikk jeg innvilget støtte til å ta doktorgrad i bedrift gjennom NFR sitt IPHD-program for nærings-PhD, og startet som doktorgradsstipendiat i SeaSide i januar 2016, sier han.
Tett samarbeid med NTNU
   – NTNU skulle utdanne en doktorgradsstudent i prosjektet, og vi i Optimar jobbet sammen med NTNU for å finne en passende kandidat. Bjørlykhaug begynte å jobbe i prosjektet gjennom masteroppgaven sin våren 2016 i et integrert PhD-løp, der masteroppgaven blir en del av arbeidet som doktorgradsstudent ved NTNU. Etter den var levert, jobbet han fulltid på NTNU som doktorgradsstipendiat, 100 prosent dedikert til og finansiert av dette prosjektet, forteller Giske.
Det har vært en liten gruppe som har jobbet med prosjektet, med i hovedsak Giske fra Optimar, Bjørlykhaug fra NTNU, begges veiledere fra NTNU, Ola Jon Mork og Olav Egeland, samt Trond Løvdal fra Nofima.

Bygget prototyper
Mens Bjørlykhaug har fokusert mye på robotikk-delen av prosjektet, som betyr maskinsyn, maskinlæring og programmering, har Giske sett nærmere på prototypebygging og design – og hvordan man kan realisere prosjektet og muliggjøre installasjon i eksisterende fabrikker.
   – Vi er altså begge tilknyttet det samme forskningsprosjektet, men har levert individuelle avhandlinger med litt ulikt fokus. Når det er sagt, har vi samarbeidet om flere forskingsartikler, som utgjør mye av avhandlingene, forklarer forklarer Giske som i dag jobber som Research Manager i R&D-avdelingen til Optimar.