Projektbeschreibung
Automatische Sortierlösung an Bord für nachhaltige Fischerei
Die digitale Revolution im Fischereiwesen wird die Flotten eines Tages mit Kameras, Sensoren und anderen intelligenten Instrumenten zur Datenerfassung ausstatten. Derzeit nutzt die große Mehrheit der Fischereibetriebe keine Echtzeitdaten. In diesem Zusammenhang wird das EU-finanzierte Projekt SEASCANN ein bahnbrechendes System zur Automatisierung des Sortierprozesses an Bord entwickeln, der derzeit von den Seeleuten von Hand durchgeführt wird. Der SEASCANN-Prozess läuft vollautomatisch ab (ein Fisch pro Sekunde), wodurch die Erträge gesteigert und die Verluste nach dem Fischfang verringert werden. Prototypen wurden erfolgreich auf Schiffen für nordatlantische Arten (Kabeljau, Schellfisch, Seelachs, Seehecht, Makrele, Hering) getestet, wobei die Daten in Echtzeit an standardisierte Datenbanken übertragen werden. Die Lösung wird die Nachhaltigkeit des Fischereiwesens gewährleisten, die für die Erhaltung der Wildfischbestände unerlässlich ist.
Ziel
Fishing fleets must handle great amounts of fish as fast as possible to prevent deterioration of quality, assess catch’s worth, prepare next processing and marketing steps, and report catch to the authorities. Today, this labour-intensive, time-consuming and subjective process is conducted by fishermen. By speeding up the onboard grading process and unleashing the potential of real-time data, SEASCANN is a game-changer for the fish value chain: fully automatic, it provides a high throughput (1 fish per second), saves 35% labour costs, and yields a high-quality product avoiding almost 100% of post-harvesting loss. With SEASCANN, Skaginn delivers an automated vision system that sorts large quantities of fish based on species, size and quality, increasing quality and value. SEASCANN also makes real-time catch information available for fishing companies, processors, researchers & authorities, assisting decision-making at several levels. SEASCANN enables fisheries turn from single- to more sustainable multi-specific businesses, and benefits society by collecting reliable fisheries-related data. While two prototypes have been already implemented in vessels, the objectives now are to achieve a completely-automatic solution with accuracy of 99% for seven North-Atlantic species (cod, haddock, pollock, hake, mackerel, herring), with data being transferred in real-time to standardised databases. The solution will be improved to meet the industry demands of compactness, scalability and suitability for vessels’ retrofits.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesbiological sciencesmarine biology
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesfisheries
- engineering and technologymaterials engineeringcolors
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencesbiological scienceszoologyichthyology
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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Finanzierungsplan
SME-2 - SME instrument phase 2Koordinator
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).