SubsidieMeestersEcotop 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.
Projectdetails
Inleiding
Er wordt een nieuw AI-software i.c.m. een fysieke rijpcel ontwikkeld waarmee automatisch de atmosfeer en eigenschappen van fruit objectief gemeten en gecontroleerd kunnen worden om energie en voedselverspilling tegen te gaan.
Projectpartners
Met dit project gaan de volgende partners samenwerken:
- Koeltechnische buro De Laat
- Experience Fruit Quality
Doelstellingen
Met behulp van Artificial Intelligence en innovatieve meetapparatuur in een gecontroleerde rijpcel zullen de volgende doelstellingen worden nagestreefd:
- De kwaliteit en rijpheid van tropische vruchten in kaart brengen.
- Aantonen hoe deze planmatig en geautomatiseerd kan worden beïnvloed.
- Dynamische parameters ontwikkelen die snel inspelen op de behoefte van het fruit tijdens het rijpingsproces.
Resultaten
Het doel daarbij is om de tropische vruchten in een rijpcel homogeen te krijgen en de rijpheid en kwaliteit met geautomatiseerde interventies flexibel te kunnen beïnvloeden en te voorspellen. Dit moet leiden tot:
- Minimale verspilling van fruit bij kwaliteitscontroles.
- Een significante energiebesparing.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 286.773 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Koeltechnisch Buro De Laat B.V.penvoerder
- EXPERIENCE DATA B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Sustainability boost Agri&Horticulture using biomonitoringHet project ontwikkelt een geavanceerde ethyleen-sensor voor nauwkeurige monitoring, gericht op het verbeteren van productkwaliteit en het verminderen van voedselverspilling in de transport- en tuinbouwsector. | Mkb-innovati... | € 250.788 | 2023 | 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 |
Cool Control 4.0Het project ontwikkelt het Cool Control 4.0 besturingssysteem voor universele aansturing van koudeinstallaties voor groente- en fruitbewaring, ongeacht locatie of omstandigheden. | Mkb-innovati... | € 239.880 | 2021 | Details |
Tractor Mounted Sensordata and AI Crop Intelligence software integration with Smart SprayerHet project ontwikkelt innovatieve technologieën voor precisielandbouw om telers te helpen gewasbescherming te optimaliseren, kosten te verlagen en de productie te verhogen, met positieve economische effecten in Limburg. | Mkb-innovati... | € 312.900 | 2022 | Details |
FenoFlyDit project ontwikkelt innovatieve drones met AI voor de glastuinbouw om handmatige, arbeidsintensievere gewasmonitoring te vervangen door efficiëntere en nauwkeurigere technologie. | Mkb-innovati... | € 119.490 | 2020 | Details |
Sustainability boost Agri&Horticulture using biomonitoring
Het project ontwikkelt een geavanceerde ethyleen-sensor voor nauwkeurige monitoring, gericht op het verbeteren van productkwaliteit en het verminderen van voedselverspilling in de transport- en tuinbouwsector.
ForeCasting Zachtfruit
Dit project verbetert de forecasting van zachtfruit met technologie, waardoor telers beter kunnen anticiperen op oogsthoeveelheden en -momenten.
Cool Control 4.0
Het project ontwikkelt het Cool Control 4.0 besturingssysteem voor universele aansturing van koudeinstallaties voor groente- en fruitbewaring, ongeacht locatie of omstandigheden.
Tractor Mounted Sensordata and AI Crop Intelligence software integration with Smart Sprayer
Het project ontwikkelt innovatieve technologieën voor precisielandbouw om telers te helpen gewasbescherming te optimaliseren, kosten te verlagen en de productie te verhogen, met positieve economische effecten in Limburg.
FenoFly
Dit project ontwikkelt innovatieve drones met AI voor de glastuinbouw om handmatige, arbeidsintensievere gewasmonitoring te vervangen door efficiëntere en nauwkeurigere technologie.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
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 |
Meten van voedingscomponenten m.b.v. AI op spectral imagesNLresearch onderzoekt de haalbaarheid van een kostenefficiënt proces voor het meten van voedingswaarden in gewassen met behulp van geavanceerde technologieën zoals camera's en AI. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | 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. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
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 |
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.
Meten van voedingscomponenten m.b.v. AI op spectral images
NLresearch onderzoekt de haalbaarheid van een kostenefficiënt proces voor het meten van voedingswaarden in gewassen met behulp van geavanceerde technologieën zoals camera's en AI.
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.
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.