De Virtual Quality Assistant heeft als doel om in-line kwaliteitsmetingen te automatiseren. Hij maakt gebruik van AI modellen om zo kwaliteitseigenschappen te meten zoals dimensies, kleur, aantal defects, type defects en droog stof. Dit volledig in-line. De resultaten worden dan gebruikt voor het optimaliseren van proces parameters of voor het visualiseren van de inzichten in een dashbord.

De Virtual Quality Assistant kan zeer ruim ingezet worden. Zowel down- als upstream binnen een productie is kwaliteit belangrijk. Daarnaast kan hij ook ingezet worden voor het controleren van verpakkingen. Zo werken we reeds samen met bedrijven zoals Agristo, Warnez Potatoes, Roger&Roger...

De grootste uitdaging van AI is de gigantische nood aan kwalitatieve data. Het verkrijgen van deze data om de modellen te trainen is zeer resource intensief. De Virtual Quality Assistant maakt daarom gebruik van "valse" data. We simuleren valse aardappelen om de modellen te trainen. Dit zorgt ervoor dat de modellen zeer robuust zijn en schaalbaar kunnen ingezet worden.

Indien nodig, implementeren we een stand-alone hardware unit die uitgerust is met de nodige sensoren. Deze unit wordt volledig verbonden met bestaande systemen om zo de oplossing volledig te embedden binnen het proces.

Datum marktintroductie in België (indien nog in ontwikkeling: verwachte lanceringsdatum)
Jan 2024

Formuleer beknopt wat nieuw is. Indien uw innovatie geselecteerd wordt voor opname in de innovatieroute, zal uw formulering gebruikt worden als basis voor de teksten in de communicatie naar de bezoekers, pers enz… (max. textarea: 1000 tekens)
De Virtual Quality Assistant gaat verder dan traditionele visie technieken voor het meten van dimensies van aardappelen. Dankzij geavanceerde modellen, kunnen we ook aantal defects en type van defects automatisch meten in de lijn. Deze AI modellen worden getraind aan de hand van "valse" data of simulatie data, waardoor de modellen snel en schaalbaar ingezet kunnen worden. Dankzij deze modellen, kunnen de aardappelen ook gemeten worden als deze multi-layer liggen. Dit zorgt ervoor dat het proces zelf niet aangepast moet worden voor de implementatie van automatische kwaliteitscontrole.

Meerwaarde voor de gebruiker (op commercieel vlak, gebruiksvriendelijkheid …)
De Virtual Quality Assistant bestaat ook uit een dashboard voor de visualisatie van de resultaten. Daarnaast kunnen rapporten gegeneerd worden die de kwaliteit van een specifieke batch onderbouwen. Binnen een productieproces kunnen de resultaten ook gelinkt worden aan het optimaliseren van de proces parameters van het proces.

Meerwaarde voor de verdere verduurzaming en professionaliseren van de aardappelbranche
Dankzij het reduceren van de feedback loop tussen het detecteren van een kwaliteitsafwijking en het aanpassen van de proces parameters, wordt een gigantische afvalreductie gerealiseerd. Daarnaast zal ook de variatie van de aardappelen gemeten worden en op ingespeeld worden. Dit leidt tot stabielere kwaliteit, alsook een hogere kwaliteit.