SubsidieMeestersSmart Seal Inspection
Ontwikkel een AI-systeem met hardware en sensoren om verpakte voedingsproducten te analyseren, te filteren en processen te optimaliseren.
Projectdetails
Inleiding
Het ontwikkelen van een slimme AI-programmatuur in combinatie met hardware en sensoren voor het ontwikkelen van een systeem dat seals van verpakte voedingsproducten kan analyseren, producten uit de lijn kan filteren en processen kan optimaliseren.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 200.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2022 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Track32 B.V.penvoerder
- Kobobss B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
KeraModHet KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie. | MIT R&D Samenwerking | € 167.375 | 2023 | Details |
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 |
Biobased AutoplatformDonkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren. | MIT R&D Samenwerking | € 118.472 | 2023 | Details |
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpenKlompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren. | MIT R&D Samenwerking | € 340.900 | 2023 | Details |
KeraMod
Het KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie.
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.
Biobased Autoplatform
Donkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren.
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpen
Klompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Software to power the next generation of engineeringHet project onderzoekt de haalbaarheid van een software-oplossing voor het analyseren en aanbevelen van complexe machines en componenten met vloeistoffen en gassen. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Meten van voedingscomponenten m.b.v. AI op spectral imagesNLresearch onderzoekt de haalbaarheid van een kostenefficiënt proces voor het meten van voedingswaarden in gewassen met behulp van geavanceerde technologieën zoals camera's en AI. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Autonoom/modulair kwaliteitscontrolesysteemSINGA onderzoekt de haalbaarheid van een kwaliteitscontrolesysteem dat gebruikmaakt van Digital Twin en geavanceerde AI-technologie. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Automatic Quality Approval SystemOntwikkel software die de geschiktheid van grondstoffen voor fabrieksverwerking bepaalt op basis van vooraf gedefinieerde testresultaten. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
Software to power the next generation of engineering
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een software-oplossing voor het analyseren en aanbevelen van complexe machines en componenten met vloeistoffen en gassen.
Meten van voedingscomponenten m.b.v. AI op spectral images
NLresearch onderzoekt de haalbaarheid van een kostenefficiënt proces voor het meten van voedingswaarden in gewassen met behulp van geavanceerde technologieën zoals camera's en AI.
Autonoom/modulair kwaliteitscontrolesysteem
SINGA onderzoekt de haalbaarheid van een kwaliteitscontrolesysteem dat gebruikmaakt van Digital Twin en geavanceerde AI-technologie.
Automatic Quality Approval System
Ontwikkel software die de geschiktheid van grondstoffen voor fabrieksverwerking bepaalt op basis van vooraf gedefinieerde testresultaten.