Descripción del proyecto
Tecnología de clasificación automática a bordo para una pesca sostenible
Algún día, la revolución digital del sector pesquero equipará las flotas con cámaras, sensores y otros instrumentos inteligentes para recoger datos. Actualmente, la gran mayoría de las pesquerías no utilizan datos en tiempo real. En este contexto, el equipo del proyecto financiado con fondos europeos SEASCANN desarrollará un sistema revolucionario que automatizará el proceso de clasificación a bordo que ahora los pescadores realizan de forma manual. En concreto, el proceso de SEASCANN es totalmente automático (un pez por segundo), lo que aumenta el rendimiento y reduce las pérdidas posteriores a la captura. Los prototipos se han probado satisfactoriamente en buques para las especies del Atlántico Norte (bacalao, eglefino, abadejo, merluza, caballa, arenque) y los datos se transfieren en tiempo real a bases de datos normalizadas. Esta innovación garantizará la sostenibilidad de la gestión pesquera, que es esencial para preservar las poblaciones de peces salvajes.
Objetivo
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.
Ámbito científico
- 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
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SMEInst-2018-2020-2
Régimen de financiación
SME-2 - SME instrument phase 2Coordinador
300 AKRANES
Islandia
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.