Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.
Fruit 4.0: Naar een
datagedreven fruitteelt
Cor Verdouw, Peter Frans de Jong, Jan van de Zande
Tuinbouw Digitaal Community...
Aanleiding: ontwikkeling naar Industrie 4.0
Fruitsector:
behoefte aan
betrouwbare en
actuele
informatie
Vervolg op roadmap 2016
3
Doel en focus van de PPS
 Doel:
● Hogere kwaliteit, duurzaamheid en efficiëntie
fruitteeltketen door betere teelt- en
man...
smart analysis
& planning
smart
control
smart
sensing &
monitoring
(big) data
management
Naar data-gedreven fruitteelt
Met...
Partners
6
Onderdeel van Programma PrecisieTuinbouw
 WP1 Fenotypering
 WP2 Fruit 4.0
 WP3 Smart Glastuinbouw
 WP4 Plantgezondheid...
Aanpak
Centrale rol voor cases (laaghangend fruit)
● Gebruik sensoren bloesem- en vruchtdetectie
● Ontwikkeling algoritme...
WP2.1 Sensing Cases
Case 1 Bloesemdetectie en monitoring gewas
● Betere inschatting dunbehoefte en benodigde groeibeheers...
Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en
2 (1)
10
Rometron chlorofyl sensor
– Bepaling bladmassa
– Bladvitaliteit
Hokuyo Las...
Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en
2 (1)
11
Kinect 2 van Microsoft
– RGB camera met
dieptebepaling
– Bepaling aantal b...
Monitoring bloesem Proeftuin Randwijk
Case 1
12
Voorbeelden van sensorbeelden
13
Kinect 2 van Microsoft
– RGB beeld (L)
– Dieptebeeld (R)
Hokuyo Laser scanner
– Laser sca...
Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar
perceel
 Sorteermachine detecteert met
Rfid-chip de voorraadbak
 Sorteerrap...
Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie
naar perceel
 Plukplatform (Pluk o Trak) met GPS
registreert in het perceel waar ...
Opbrengsten pluk 1 en 2 proefperceel
16
Data management fruit 4.0
Ondersteuning
besluitvorming
Operationeel
Management
Waarneming & detectie
Hightech boomgaard & ...
Doel en aanpak data management
 Data management platform voor:
● opslag van sensormetingen tijdens de teeltcyclus
● combi...
19
Fruit 4.0: Naar een
datagedreven fruitteelt
Cor.Verdouw@wur.nl
PeterFrans.deJong@wur.nl
Jan.vandeZande@wur.nl
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt

171 Aufrufe

Veröffentlicht am

Tuinbouw Digitaal Community Meeting, Greenport Digital - What’s next?, 19 oktober 2017, World Horti Center, Naaldwijk

Veröffentlicht in: Lebensmittel
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt

  1. 1. Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt Cor Verdouw, Peter Frans de Jong, Jan van de Zande Tuinbouw Digitaal Community Meeting, Greenport Digital - What’s next? 19 oktober 2017, World Horti Center, Naaldwijk
  2. 2. Aanleiding: ontwikkeling naar Industrie 4.0 Fruitsector: behoefte aan betrouwbare en actuele informatie
  3. 3. Vervolg op roadmap 2016 3
  4. 4. Doel en focus van de PPS  Doel: ● Hogere kwaliteit, duurzaamheid en efficiëntie fruitteeltketen door betere teelt- en managementinformatie ● Dit moet leiden tot een beter rendement  Focus: ● Hardfruit NL ● Sensing & Data Management (bloesem, vruchtgroei en kwaliteit volgen, terugkoppeling sorteerinformatie) ● Hardware beschikbaar of ‘near-to-market’  Looptijd: 2017-2020 4
  5. 5. smart analysis & planning smart control smart sensing & monitoring (big) data management Naar data-gedreven fruitteelt Met foto’s van: Vision Robotics Corporation, USU Extension, www.onemandrone.com
  6. 6. Partners 6
  7. 7. Onderdeel van Programma PrecisieTuinbouw  WP1 Fenotypering  WP2 Fruit 4.0  WP3 Smart Glastuinbouw  WP4 Plantgezondheid  WP5 Disseminatie www.precisietuinbouw.nl 7
  8. 8. Aanpak Centrale rol voor cases (laaghangend fruit) ● Gebruik sensoren bloesem- en vruchtdetectie ● Ontwikkeling algoritmen ● Validatie met tellingen die gedaan zijn gedurende het seizoen Vanuit visie lange termijn en gezamenlijk data management platform (boomgaard van de toekomst) 8
  9. 9. WP2.1 Sensing Cases Case 1 Bloesemdetectie en monitoring gewas ● Betere inschatting dunbehoefte en benodigde groeibeheersing Case 2 Monitoring vruchtgroei, aantallen en –kwaliteit ● Betere inschatting oogsttijdstip, oogst, sortering, benodigde plukarbeid, verbeterde afzetinformatie met een betere matching tussen vraag en aanbod Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel 9
  10. 10. Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en 2 (1) 10 Rometron chlorofyl sensor – Bepaling bladmassa – Bladvitaliteit Hokuyo Laser scanner – Gewasgroei/boomvolume bepaling – Scheutlengte bepaling top van de boom
  11. 11. Gebruikte sensoren boomgaard Case 1 en 2 (1) 11 Kinect 2 van Microsoft – RGB camera met dieptebepaling – Bepaling aantal bloemclusters, vruchtaantal en -grootte
  12. 12. Monitoring bloesem Proeftuin Randwijk Case 1 12
  13. 13. Voorbeelden van sensorbeelden 13 Kinect 2 van Microsoft – RGB beeld (L) – Dieptebeeld (R) Hokuyo Laser scanner – Laser scanner beeld
  14. 14. Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel  Sorteermachine detecteert met Rfid-chip de voorraadbak  Sorteerrapport met de sorteerinformatie wordt gekoppeld aan de voorraadbak  Informatie wordt geprojecteerd over het perceel ● Teler kan bijvoorbeeld haarden met vruchtrot lokaliseren 14
  15. 15. Case 3 Terugkoppeling sorteerinformatie naar perceel  Plukplatform (Pluk o Trak) met GPS registreert in het perceel waar een volle voorraadbak geplukt is 15
  16. 16. Opbrengsten pluk 1 en 2 proefperceel 16
  17. 17. Data management fruit 4.0 Ondersteuning besluitvorming Operationeel Management Waarneming & detectie Hightech boomgaard & keten Sensing & Control Platform Bespuitingsadvies- diensten Weer- app Applicatie Oogstprognose Ketenmanagement- systemen ...... Bedrijfsmanagement Bureauprocessen Machine Breakdown Service Bedrijfsmanagement- systeem teelt ......
  18. 18. Doel en aanpak data management  Data management platform voor: ● opslag van sensormetingen tijdens de teeltcyclus ● combineren daarvan met andere data, bijvoorbeeld sorteerdata, weersinformatie en middelengebruik ● verwerken tot voor bedrijfs- en ketenmanagement bruikbare informatie  Aanpak ● Programma van eisen ● Analyse bestaande dataplatformen, bedrijfs- & ketenmanagementsystemen en standaarden ● Definitie pilots data management ● Vanaf 2018: uitvoeren pilots 18
  19. 19. 19 Fruit 4.0: Naar een datagedreven fruitteelt Cor.Verdouw@wur.nl PeterFrans.deJong@wur.nl Jan.vandeZande@wur.nl

×