Project informatie
In dit minorproject onderzochten studenten hoe hyperspectrale beeldvorming gecombineerd met kunstmatige intelligentie kan helpen bij het automatisch detecteren van kwaliteitsafwijkingen in uien. Het doel was om een systeem te ontwikkelen dat geautomatiseerde kwaliteitscontrole van uien mogelijk maakt, met behulp van een opstelling waarin hyperspectrale technologie wordt geïntegreerd. Dit draagt bij aan slimme landbouw en efficiënte voedselinspectie.
Wat is er gerealiseerd?
De studenten hebben een werkende demonstrator ontwikkeld die uien scant, analyseert en classificeert op basis van hun spectrale eigenschappen. Door hyperspectrale data te koppelen aan AI-algoritmes kan het systeem afwijkingen herkennen die met het blote oog moeilijk te zien zijn. De demonstrator toont hoe technologie ingezet kan worden om voedselkwaliteit objectief en schaalbaar te beoordelen.
Wat hebben ze geleerd?
De projectgroep heeft geleerd hoe hyperspectrale technologie en kunstmatige intelligentie gecombineerd kunnen worden in een praktische toepassing. Ze hebben ervaring opgedaan met het verwerken van complexe beelddata, het trainen van classificatiemodellen en het bouwen van een fysieke opstelling voor inspectie. Daarnaast hebben ze inzicht gekregen in hoe technologische innovatie kan bijdragen aan verduurzaming en automatisering binnen de agrarische sector.
