SubsidieMeestersAI-driven Software for Quality Control (AIQC)
HDG Survey Group onderzoekt de haalbaarheid van een AI-oplossing voor het automatiseren van quality control inspecties van fruit en groente om efficiëntie te verhogen en menselijke fouten te verminderen.
Projectdetails
Inleiding
Quality control inspecties van fruit en groente worden momenteel nog steeds vrijwel volledig handmatig uitgevoerd door gespecialiseerde inspecteurs. Hierdoor is het een tijdsintensief proces met potentie voor automatisering.
Doel van het project
HDG Survey Group wil daarom de haalbaarheid onderzoeken van een automatiseringsoplossing voor quality control inspecties, waarbij een gedeelte van de handmatige metingen kan worden uitgevoerd door een AI-applicatie.
Functionaliteit van de AI-applicatie
Deze applicatie kan met behulp van fotomateriaal verschillende eigenschappen van het fruit/groente meten en de kwaliteit beoordelen op basis van verschillende indicatoren.
Voordelen van automatisering
Hierdoor kan het quality control proces veel efficiënter worden ingericht, vindt er een kwalitatief betere beoordeling van de commodities plaats, en worden menselijke fouten voorkomen.
Toepassingsmogelijkheden
Daarnaast zijn er ook bredere toepassingsrichtingen, zoals in de landbouw.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- HDG Survey Group B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Geautomatiseerd en geoptimaliseerd teeltproces aardbeienBirds.ai ontwikkelt een AI-gestuurde softwareapplicatie voor automatische beeldanalyse van aardbeien, om bederf te verminderen en voedselverspilling in de zacht-fruitketen te voorkomen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Intelligent systeem voor het positioneren en selecteren (kwaliteit en sorteren) van fruit en zadenZTI onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurd robotsysteem voor het selecteren en positioneren van fruit en zaden met behulp van deep learning en vision technieken. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Automatic Quality Approval SystemOntwikkel software die de geschiktheid van grondstoffen voor fabrieksverwerking bepaalt op basis van vooraf gedefinieerde testresultaten. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Gewas Monitoring met VisionHet project automatiseert gewasmonitoring met computer vision en AI, waardoor kwekers dagelijks volledige analyses kunnen uitvoeren zonder dure arbeidskrachten, voor optimale teeltbijsturing. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Fruitteelt Monitoring - Lekker Fruit KijkenHet project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurde GPS-camera om fruittelers te helpen bij het monitoren van boomgaarden, wat kosten en milieu-impact vermindert. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Geautomatiseerd en geoptimaliseerd teeltproces aardbeien
Birds.ai ontwikkelt een AI-gestuurde softwareapplicatie voor automatische beeldanalyse van aardbeien, om bederf te verminderen en voedselverspilling in de zacht-fruitketen te voorkomen.
Intelligent systeem voor het positioneren en selecteren (kwaliteit en sorteren) van fruit en zaden
ZTI onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurd robotsysteem voor het selecteren en positioneren van fruit en zaden met behulp van deep learning en vision technieken.
Automatic Quality Approval System
Ontwikkel software die de geschiktheid van grondstoffen voor fabrieksverwerking bepaalt op basis van vooraf gedefinieerde testresultaten.
Gewas Monitoring met Vision
Het project automatiseert gewasmonitoring met computer vision en AI, waardoor kwekers dagelijks volledige analyses kunnen uitvoeren zonder dure arbeidskrachten, voor optimale teeltbijsturing.
Fruitteelt Monitoring - Lekker Fruit Kijken
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurde GPS-camera om fruittelers te helpen bij het monitoren van boomgaarden, wat kosten en milieu-impact vermindert.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | Mkb-innovati... | € 286.773 | 2023 | Details |
Ontwikkeling van plant selecteermachine o.b.v. visiontechniekenMachinnova BV en Globe Plant BV ontwikkelen een volautomatische selecteermachine voor jonge kiemplanten met 99% nauwkeurigheid en een capaciteit van 15.000 planten per uur, ter verbetering van efficiëntie en precisie in de tuinbouw. | Mkb-innovati... | € 152.950 | 2018 | Details |
AgridetectiveHet project "Agridetective" ontwikkelt een AI-gestuurde inspectierobot voor het snel en kosteneffectief detecteren en bestrijden van zieke tulpen, met potentieel voor andere gewassen. | Mkb-innovati... | € 147.210 | 2020 | Details |
Project ACROHet project 'Analyse CROps' ontwikkelt AI-gestuurde software voor gewasherkenning uit luchtbeelden, om nauwkeurige teeltadviezen te bieden voor precisielandbouw. | Mkb-innovati... | € 200.000 | 2016 | Details |
GroundBot & SkyscoutHet project ontwikkelt een autonoom inspectie- en bewerkingssysteem voor de landbouw door drones en robots te combineren met AI, gericht op efficiëntie en duurzaamheid. | Mkb-innovati... | € 280.700 | 2019 | Details |
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
Ontwikkeling van plant selecteermachine o.b.v. visiontechnieken
Machinnova BV en Globe Plant BV ontwikkelen een volautomatische selecteermachine voor jonge kiemplanten met 99% nauwkeurigheid en een capaciteit van 15.000 planten per uur, ter verbetering van efficiëntie en precisie in de tuinbouw.
Agridetective
Het project "Agridetective" ontwikkelt een AI-gestuurde inspectierobot voor het snel en kosteneffectief detecteren en bestrijden van zieke tulpen, met potentieel voor andere gewassen.
Project ACRO
Het project 'Analyse CROps' ontwikkelt AI-gestuurde software voor gewasherkenning uit luchtbeelden, om nauwkeurige teeltadviezen te bieden voor precisielandbouw.
GroundBot & Skyscout
Het project ontwikkelt een autonoom inspectie- en bewerkingssysteem voor de landbouw door drones en robots te combineren met AI, gericht op efficiëntie en duurzaamheid.