Het tijdig en accuraat vaststellen van gebreken in groenten en fruit is van cruciaal belang om een hoge kwaliteit aan de consument te kunnen garanderen. Het blijft echter een uitdaging om producten zonder gebreken te leveren, omdat deze controletaken nog steeds grotendeels door mensen worden uitgevoerd, waardoor er fouten kunnen ontstaan.
Zou een model de ontwikkeling van een defect tijdig kunnen detecteren en voorspellen? Dit onderzoeken we bij Wageningen University & Research in het PPS-project ‘Future Sensors en Digital Twins’. In dit project worden verse trostomaten gebruikt om het ontstaan en de verdere ontwikkeling van belangrijke gebreken, zoals schimmels en vlekken, te meten.
Bruine vlekken en schimmels
We maken meerdere beelden in verschillende stadia van de ontwikkeling van het defect. En we trainen een model om niet alleen het defect zelf te herkennen, maar ook de voortgang ervan in de tijd. Tot nu toe lukt dat met enkele gebreken, waaronder bruine vlekken en schimmels. Bovendien willen we dit koppelen aan een meer objectieve meting van kwaliteit, bijvoorbeeld een meting van versheidsverlies.
Dit project wordt mede gefinancierd door de Topsector Tuinbouw en Uitgangsmaterialen en private veredelings- en technologiepartners.
Tekst: Xiomara Salas Valderrama
