SubsidieMeestersGeautomatiseerd 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.
Projectdetails
Inleiding
De zacht-fruitketen staat bekend om de kwetsbaarheid en de korte houdbaarheid van de producten, waaronder aardbeien. Door menselijke kwaliteitsbepaling en inconsistente verwerking in het huidige proces, komen onrijpe en bedorven producten in de keten terecht. Dit resulteert in verspilling en hoge kosten omdat het product niet aan de kwaliteitseisen voldoet.
Doel van het project
Birds.ai beoogt een softwareapplicatie te ontwikkelen die automatische beeldanalyse (computer vision) kan toepassen op het teeltproces van aardbeien.
Technologieën en methoden
Op basis van de volgende technologieën en methoden wordt de applicatie ontwikkeld:
- Artificial intelligence
- Machine learning
- Algoritmiek
Resultaten
Er wordt aardbei-herkenningssoftware, een voorspellingsmodel en algoritmen ontwikkeld waarmee de staat van de aardbei en het optimale oogstmoment kan worden bepaald. Hierdoor kan de juiste aardbei aan de juiste keten worden toegewezen, waardoor bederf en daarmee voedselverspilling wordt tegengegaan.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2021 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Birds.ai B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
AI-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. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Aardbeiplanten sorterenHet project ontwikkelt een slimme sorteer machine voor aardbeiplanten die efficiënt sorteert, meet en behandelt zonder chemicaliën, om arbeidsproblemen op te lossen en plantwaarde te verhogen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
AI waste reducer Vermindering verspilling in sierteelt door big data en AIDit project ontwikkelt een AI-gestuurd forecastmodel en webapplicatie om de vraag naar versproducten te voorspellen, waardoor verspilling vermindert en kostenbesparingen voor retailers worden gerealiseerd. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Ontwikkeling van een volautomatische plukrobot voor aardbeien (zacht fruit)HAVU onderzoekt de haalbaarheid van een volautomatische plukrobot om het personeelstekort in de aardbeienteelt op te lossen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Detectie ziekten en plagen aardbeienteeltHet project onderzoekt de haalbaarheid van een camerasysteem voor vroegtijdige detectie van ziekten en plagen in de aardbeienteelt. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
AI-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.
Aardbeiplanten sorteren
Het project ontwikkelt een slimme sorteer machine voor aardbeiplanten die efficiënt sorteert, meet en behandelt zonder chemicaliën, om arbeidsproblemen op te lossen en plantwaarde te verhogen.
AI waste reducer Vermindering verspilling in sierteelt door big data en AI
Dit project ontwikkelt een AI-gestuurd forecastmodel en webapplicatie om de vraag naar versproducten te voorspellen, waardoor verspilling vermindert en kostenbesparingen voor retailers worden gerealiseerd.
Ontwikkeling van een volautomatische plukrobot voor aardbeien (zacht fruit)
HAVU onderzoekt de haalbaarheid van een volautomatische plukrobot om het personeelstekort in de aardbeienteelt op te lossen.
Detectie ziekten en plagen aardbeienteelt
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een camerasysteem voor vroegtijdige detectie van ziekten en plagen in de aardbeienteelt.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
SIGEN: Het slimme teeltsysteem voor zachtfruit telersSIGEN ontwikkelt een slim teeltsysteem dat ziekten en plagen bij zachtfruit sneller detecteert, waardoor telers efficiënter kunnen produceren. | Mkb-innovati... | € 350.000 | 2021 | Details |
Smart Harvest & Information SystemGearbox Innovations ontwikkelt een Smart Harvest & Information System voor rozen- en gerberakwekerijen om oogstsnelheid te verhogen, personeel sneller op te leiden en productievoorspellingen te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 350.000 | 2020 | Details |
ForeCasting ZachtfruitDit project verbetert de forecasting van zachtfruit met technologie, waardoor telers beter kunnen anticiperen op oogsthoeveelheden en -momenten. | Mkb-innovati... | € 569.133 | 2021 | Details |
’De vruchten plukken’ van autonoom telenDit project ontwikkelt een beslissingsondersteunend systeem voor autonoom telen in de glastuinbouw, gericht op optimale oogstopbrengst. | 1.1 - Het ve... | € 880.773 | 2023 | Details |
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 |
SIGEN: Het slimme teeltsysteem voor zachtfruit telers
SIGEN ontwikkelt een slim teeltsysteem dat ziekten en plagen bij zachtfruit sneller detecteert, waardoor telers efficiënter kunnen produceren.
Smart Harvest & Information System
Gearbox Innovations ontwikkelt een Smart Harvest & Information System voor rozen- en gerberakwekerijen om oogstsnelheid te verhogen, personeel sneller op te leiden en productievoorspellingen te verbeteren.
ForeCasting Zachtfruit
Dit project verbetert de forecasting van zachtfruit met technologie, waardoor telers beter kunnen anticiperen op oogsthoeveelheden en -momenten.
’De vruchten plukken’ van autonoom telen
Dit project ontwikkelt een beslissingsondersteunend systeem voor autonoom telen in de glastuinbouw, gericht op optimale oogstopbrengst.
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.