Nieuws over Artificial Intelligence:

Gastspreker bij Dataweek

Dataweek en agrofood.

Vorige week was het Dataweek in Den Bosch. In het Stadskantoor Wolvenhoek was een professionele studio gebouwd waar de opnames werden gemaakt die live werden uitgezonden. Deze zijn ook terug te kijken via youtube.

Voor degenen die het dus nog niet hebben gezien, is het interview onderaan dit blog terug te vinden.

Vanuit Centillien was Gerard Kanters gevraagd om te komen praten over het onderwerp data en agrofood. Dat is een samentrekking van de agrarische sector en de voedselverwerkende industrie.  Eigenlijk beslaat het de hele keten van grond tot mond, dus ook de distributie en supermarkten. 

Tijdens het interview beperkten we ons tot de agrarische sector en de industrie. Onze inbreng ging over de mogelijkheden die computer vision kan bieden aan deze sectoren. Videobeelden zijn namelijk ook data en eigenlijk heel bijzondere data omdat die de wereld letterlijk in beeld brengt. Deze data kan worden bekeken en geïnterpreteerd door computers met deep learning algoritmes.

Het onderwerp hebben we dus herkenbaar gemaakt met de twee voorbeeld toepassingen in de agrofood sector.

Computer vision voor boeren

plantschade

In het eerste voorbeeld wordt met een camera bepaald of er schade ontstaat door insecten. Hiervoor is het dus nodig dat de camera dichtbij de plant staat anders zie je dat niet.

Als boer kan je ook een hele akker ineens analyseren met bijvoorbeeld drones. Dit om te kijken of er bijvoorbeeld droogte verschillen ontstaan op delen van de akker. Dat gebeurt dan meestal met zgn hyper spectraal metingen. Hiermee kunnen veel meer lichtgolven worden waargenomen dan alleen degene die zichtbaar zijn. Dat is niet alleen handig om akkers mee te analyseren, maar ook om rottingsprocessen of kleur variaties te herkennen. Die geven dan weer hoe rijp een vrucht is. Dit kan ook worden gebruikt om te zien of planten wel genoeg water en voedsel krijgen.

Terug naar de plantschade door insecten. Verschillende insecten hebben een verschillende invloed op de plant. Zo kunnen wormen en ongedierte onder de grond de wortels aantasten en dat beperkt de groei of zelfs de overleving van een plant.

Bovengronds wordt meestal het blad of de vrucht aangetast. De manier waarop en de mate waarin kan met Intra geanalyseerd worden. Op basis daarvan kan direct besloten worden om een gewas te beschermen met insecticiden. Je moet je dit voorstellen als een robotkarretje dat over het land rijdt met daarop een camera en ook de mogelijkheid om planten te bespuiten. Dan hoef je namelijk maar 1 keer het hele land over te rijden in plaats van 2 keer.

Door alleen de planten te bespuiten die aangetast zijn, wordt forse bespaard op de hoeveelheid insecticiden. Ook voorkom je dat planten preventief tegen van allerlei gevaren van buitenaf worden besproeid. Dat bespaart niet alleen geld, maar zorgt ook voor minder milieu belasting en als consument ben je blij dat je product niet onnodig met gifstoffen is behandeld, want daar wordt het allemaal niet gezonder van natuurlijk.

Ook in de glastuinbouw kun je gebruik maken van computer vision. Daar heb je geen robotica of drones voor nodig zoals onderstaande video aantoont.

 

Computer vision in de glastuinbouw

 

Computer vision voor bakkers

Het volgende plaatje maakt direct duidelijk dat het hier over brood bakken gaat en wel op industriële schaal. De volgende stap in de voedselketen, de verwerkende industrie.

Brood bakken met AI

Nu is Artificial Intelligence en brood bakken niet direct een combinatie waar de meeste mensen aan zullen denken. Toch is het heel nuttig. In dit geval wilde de bakker weten of broodjes aan elkaar waren gebakken, omdat dat niet handig was.

Deze bakker verkocht namelijk losse broodjes aan cateraars , benzinepompen, vliegtuigmaatschappijen en dergelijke. Ze moesten dus ook los verpakt worden. Los snijden is handmatig werk en verstoord het productie proces.

Detectie werd nu ook handmatig gedaan, maar dat is niet alleen saai werk, maar is ook foutgevoelig omdat mensen moeite hebben om de hele dag hun aandacht erbij te behouden. Denk je maar eens in hoe goed je dat zelf zou kunnen als er per uur 4000 broodjes voorbij komen, uur na uur, dag na dag.

Of broodjes aan elkaar zijn gebakken kan je pas na het bakproces constateren, maar iets minder betrouwbaar tijdens het plaatsen van het deeg op de band voordat het de oven ingaat.

Hoe dan ook, hier doen we het dus na het bakken en als broodjes aan elkaar zitten, wordt een valluikje geopend om het onbruikbare product te separeren en naar een uitval station te leiden. Daar kan dan besloten worden om het product te vernietigen of alsnog los te snijden en terug te plaatsen op de band. Onderstaande video is een deel van het interview met Gerard Kanters.

 

Centillien bij Dataweek

 

Het is ook zeker interessant het hele interview te bekijken. De andere sprekers hebben ook mooie oplossingen gemaakt voor de  agrofood sector.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

*

*

*