Projectinformatie
In dit project is een bestaand AI-model voor aardappeldefectdetectie verder geoptimaliseerd. Voorheen werd dit model gebruikt om één prominente afwijking per afbeelding van aardappelschijven te identificeren. De nieuwe opdracht voor de studenten was om meerdere defecten per afbeelding nauwkeuriger op te sporen, zodat de kwaliteit van aardappelen beter kan worden gegarandeerd.
Wat is er gerealiseerd?
De projectgroep heeft het project in verschillende fasen uitgevoerd. Eerst hebben ze een uitgebreide dataset samengesteld met foto’s van aardappelschijven, waarin de verschillende defecten zijn gelabeld. Vervolgens hebben ze een AI-model getraind om deze defecten automatisch te herkennen. Uiteindelijk is een applicatie ontwikkeld die het model toepast om foto’s van aardappelschijven te analyseren en automatisch te bepalen welke defecten aanwezig zijn of wanneer een schijf in goede staat is. Deze applicatie kan in de toekomst geïntegreerd worden in een machine voor industriële toepassing.
Wat is er geleerd?
De projectgroep heeft geleerd hoe ze samen met een bedrijf een opdracht kunnen definiëren en beschrijven op een manier die nuttig en uitvoerbaar is. Daarnaast hebben ze geleerd hoe ze AI op een constructieve manier kunnen toepassen in een industrie, waarbij het systeem bestaande processen versterkt zonder schadelijke effecten.
