Projektbeschreibung
Die Qualitätskontrolle von Lebensmitteln digitalisieren und Verschwendung vermeiden
Die Hälfte vom jährlich produzierten Obst und Gemüse wird nie gegessen. Obst und Gemüse sind unter allen Lebensmittelarten jene, die am stärksten verschwendet werden. Es besteht jedoch eine Möglichkeit, diesen Trend umzukehren. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts ImpactVision wird eine Machbarkeitsstudie zu einer neuen hyperspektralen Bildgebungstechnologie für die Lebensmittelversorgungskette durchgeführt. Diese Technologie wurde für die Verarbeitung, Herstellung, den Vertrieb und Einzelhandel von Lebensmitteln entwickelt und kann zur Verbesserung der Lebensmittelqualität, zur Erzeugung konsistenter Produkte und zur Reduzierung von Abfällen eingesetzt werden. So kann sie beispielsweise die Frische von Fisch, den Reifegrad von Avocados oder das Vorhandensein von Fremdkörpern sofort und nichtinvasiv beurteilen. Konkret kann die Bildgebungstechnologie Daten zur Lebensmittelqualität in Echtzeit erfassen – Informationen, die das menschliche Auge nicht sehen kann.
Ziel
ImpactVision is a machine learning company, applying advanced imaging technology to food supply chains in order to improve food quality, generate consistent products and reduce waste. Our software provides insights about the quality of foods and is aimed at food processors, manufacturers, distributors and retailers. For example, our system is able to determine the freshness of fish, the ripeness of avocados or the presence of foreign objects rapidly, non-invasively and at production grade speeds.
Hyperspectral imaging technology captures information our eyes cannot, in other parts of the electromagnetic spectrum. Our goal is to provide objective, real-time food quality data to the 30,000+ food processing facilities across the USA and improve efficiency of the global food supply chain. Currently, a third of all food produced is wasted. To illustrate the environmental impact at scale, managing food waste sustainably could reduce greenhouse gas emissions by over 500 million tonnes - the equivalent of taking all the cars off the road in the European Union. By digitizing food quality control, we improve yields and prevent waste, whilst increasing food companies’ revenues, which is particularly prescient considering the industry has razor thin profit margins.
ImpactVision combines a hyperspectral sensor installed above a conveyor belt with software that analyzes images and provides real time insights about quality.
By pursuing the present feasibility study, the management team aims to improve its understanding of international market conditions and the associated risks that need to be considered as the company develops a deeper business plan for rolling out, and scaling up ImpactVision as a marketable innovative solution. SME Instrument Phase-1 and Phase-2 will be extremely beneficial in helping the company to accelerate development and market penetration of the solution in target segments, boosting the company’s growth to 94 employees and $109M revenues by 2024.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- Technik und TechnologieElektrotechnik, Elektronik, InformationstechnikElektrotechnikSensorenoptische Sensoren
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles SehenObjekterkennung
- Technik und TechnologieSonstige Technik und TechnologieLebensmitteltechnologieLebensmittelsicherheit
- Technik und TechnologieElektrotechnik, Elektronik, InformationstechnikInformationstechnikTelekommunikationMobiltelefon
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Lernen
Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen
Wir bitten um Entschuldigung ... während der Ausführung ist ein unerwarteter Fehler aufgetreten.
Sie müssen sich authentifizieren. Ihre Sitzung ist möglicherweise abgelaufen.
Vielen Dank für Ihr Feedback. Sie erhalten in Kürze eine E-Mail zur Übermittlungsbestätigung. Wenn Sie sich für eine Benachrichtigung über den Berichtsstatus entschieden haben, werden Sie auch im Falle einer Änderung des Berichtsstatus benachrichtigt.
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 -Koordinator
NG18 1BL MANSFIELD
Vereinigtes Königreich
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).