Blog:

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 via streams. Deze waren uiteraard ook terug te kijken via youtube.

Voor degenen die het dus nog niet hebben gezien, is de Youtube variant 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.

Maar tijdens dit interview beperkten we ons tot de agrarische sector en de industrie. Onze inbreng ging (niet verassend) over de mogelijkheden die computer vision kan bieden aan de sector. Videobeelden zijn namelijk ook data en eigenlijk heel bijzondere data omdat die de echte 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 dit voorbeeld word met een camera bepaald of er schade aan ontstaat door insecten. Hiervoor is het dus nodig dat de camera dus dicht bij de plant staat anders zie je het niet.

Als boer kan je ook een hele akker analyseren met bijvoorbeeld drones. Dit om waarnemingen te doen of er bijvoorbeeld droogte verschillen ontstaan op delen van de akker. Dat gebeurt dan meestal met hyperspectraal metingen. Hiermee kunnen veel meer lichtgolven worden waargenomen dan die zichtbare zijn. Dat is niet alleen handig om akkers mee te analyseren, maar ook om rottingsprocessen of kleur variaties te herkennen. Die geven dan weer geven hoe rijp een vrucht. 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 verschillende invloed op de plant. Zo kunnen wormen en ongedierte onder de grond de wortels aantasten en dat heeft invloed op de groei of zelfs overleving van de 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 dan voorstellen als een robotkarretje dat over het land rijdt met daarop een camera en ook de mogelijkheid om te bespuiten. Dan hoef je namelijk maar 1 keer het land over te rijden in plaats van 2 keer.

Door alleen de planten te bespuiten die aangetast zijn, zorgt voor forse besparingen in 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 zeker niet gezonder van.

Computer vision voor bakkers

Brood bakken met AI

Zoals dit plaatje direct duidelijk maakt, gaat het hier over brood bakken en wel op industriële schaal. De volgende stap in de keten, de voedselverwerkende industrie.

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 in het verwerken.

Deze bakker maakte 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 is niet alleen saai werk, maar is ook foutgevoelig omdat mensen moeite hebben om de hele dag aandacht 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.

Bekijk het hele interview onderaan de pagina. Het is ook zeker interessant te bekijken wat de andere sprekers aan mooie oplossingen hebben gemaakt voor de  agrofood sector.

 

Geef een reactie

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

*

*

*