Automatische asperge oogstmachine
Cerescon ontwikkelt een innovatieve, selectieve oogstmachine voor asperges om oogstverliezen te minimaliseren, de afhankelijkheid van seizoenarbeiders te verminderen en de marktpositie van telers te versterken.
Projectdetails
Inleiding
De aspergesector loopt al een aantal jaar tegen problemen aan. Het is lastig om goede seizoenarbeiders te vinden en oogstverliezen zijn ontzettend hoog als gevolg van het huidige oogstproces. Asperges worden met de hand geoogst, wat zwaar werk is en waarvoor weinig personeel te vinden is.
Probleemstelling
Asperges moeten voor het oogstproces boven het zandbed uitsteken en hebben een minimale lengte van 46 cm nodig. Echter, door blootstelling aan zonlicht verkleurt de asperge en wordt de kwaliteit aangetast, waardoor de marktwaarde van de asperge sterk wordt verlaagd. Een groot deel van de grondstoffen gaat verloren voor de groei van de asperge puur voor het zichtbaar maken voor de oogst; voor elke 46 cm asperge wordt maar 23 cm gebruikt.
Huidige Oogstmethodes
Arbeid kan momenteel alleen vervangen worden door semiautomatische asperge-oogstmachines. Deze hebben echter de grote nadelen dat ze erg traag zijn en onnauwkeurig, waardoor veel asperges niet op tijd geoogst kunnen worden en verkleuren of machinaal beschadigd worden.
Innovatieve Oplossing
Cerescon heeft een innovatief concept bedacht voor een snelle en nauwkeurige gemechaniseerde oogst. Selectief asperge oogsten betekent dat de asperge alleen geoogst wordt op het moment dat deze voldoende groot is. Momenteel heeft Cerescon een prototype ontwikkeld dat in de eerste kleinschalige pre-testen al veelbelovende resultaten laat zien.
Doelstelling van het Project
De doelstelling binnen dit project is de Cerescon oogstmachine door te ontwikkelen tot een vermarktbaar product. In de pre-testen is de haalbaarheid van machinaal steken al aangetoond. Binnen dit project is het echter de bedoeling om een wetenschappelijke onderbouwing te zoeken voor de betere werking van machinaal steken versus hand steken. Dit zal uitgevoerd worden door de Wageningen Universiteit.
Testen en Samenwerking
Voordat de machine op de markt kan worden uitgebracht, dient deze eerst getest te worden in een praktijkomgeving bij aspergetelers en aangepast te worden op basis van de resultaten. Cerescon zal in samenwerking met Limgroup dit project uitvoeren.
Partners in het Project
Cerescon is een snelgroeiende hightech startup, waarvan de eigenaren veel kennis en kunde hebben op het gebied van robotisering, procesontwikkeling en het begeleiden van grote (technische) projecten. Limgroup is een wereldspeler op het gebied van veredeling van asperges. Al sinds de jaren '50 zijn zij actief in de ontwikkeling van nieuwe aspergerassen. Zij zullen binnen dit project bijdragen aan kennis en kunde van de aspergeteelt en -sector, en zullen op de langere termijn rassen ontwikkelen die beter geschikt zijn voor machinaal oogsten.
Innovatieve Technologie
De snelheid en nauwkeurigheid van de automatische selectieve asperge-oogstmachine is te danken aan het innovatieve ondergrondse detectievermogen, waarvoor zelfs een patent is verkregen. Door dit detectievermogen kunnen asperges vroegtijdig worden geoogst en zullen verliezen door verkleuring worden geminimaliseerd.
Impact op de Sector
Daarnaast zal de machine de afhankelijkheid van seizoenarbeiders reduceren, wat positief is voor de sector in zijn algemeenheid. De eerste stappen van robotisering van de aspergesector zijn gezet en zullen de positie van de aspergeteler in de asperge wereldmarkt versterken door een betere kostenconcurrentie.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 200.970 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2017 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Cerescon B.V.penvoerder
- Limgroup B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaartHet project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten. | MIT R&D Samenwerking | € 177.700 | 2023 | Details |
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | MIT R&D Samenwerking | € 286.773 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | MIT R&D Samenwerking | € 120.943 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart
Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Ontwikkeling automatische planten poot machinelijn voor de vollegronds land- en tuinbouwMachinnova onderzoekt de haalbaarheid van een automatische plantpootmachine om de uitval van jonge gewassen te verminderen en de arbeidsomstandigheden in de vollegrondsgroenteteelt te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Research haalbaarheid oogstrobot GerberaMTA voert een haalbaarheidsstudie uit voor de ontwikkeling van een oogstrobot voor de Gerberateelt, gericht op technische en economische haalbaarheid, met ondersteuning van bestaande kennis. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Research haalbaarheid oogstrobot GerberaMTA onderzoekt de technische en economische haalbaarheid van een oogstrobot voor de Gerberateelt om personeelstekorten aan te pakken. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Ontwikkeling automatische planten poot machinelijn voor de vollegronds land- en tuinbouwHet project onderzoekt de haalbaarheid van een automatische plantpootmachine om uitval te verminderen en arbeidsomstandigheden te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Ontwikkeling automatische planten poot machinelijn voor de vollegronds land- en tuinbouw
Machinnova onderzoekt de haalbaarheid van een automatische plantpootmachine om de uitval van jonge gewassen te verminderen en de arbeidsomstandigheden in de vollegrondsgroenteteelt te verbeteren.
Research haalbaarheid oogstrobot Gerbera
MTA voert een haalbaarheidsstudie uit voor de ontwikkeling van een oogstrobot voor de Gerberateelt, gericht op technische en economische haalbaarheid, met ondersteuning van bestaande kennis.
Research haalbaarheid oogstrobot Gerbera
MTA onderzoekt de technische en economische haalbaarheid van een oogstrobot voor de Gerberateelt om personeelstekorten aan te pakken.
Ontwikkeling automatische planten poot machinelijn voor de vollegronds land- en tuinbouw
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een automatische plantpootmachine om uitval te verminderen en arbeidsomstandigheden te verbeteren.