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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Packaging Analytical Monitoring System for Heat Sealed Packages

Projektbeschreibung

Bessere Dichtungen zum Schutz der Markenreputation

Die Dichtungsintegrität von Verpackungen ist entscheidend für die Haltbarkeit, den Schutz und die Lagerfähigkeit von Produkten. Selbst der kleinste Dichtungsriss verursacht wirtschaftliche Schäden und Probleme mit der Markenreputation. Die bestehende Methode für die Dichtungsdetektion basiert auf einem unsicheren und unzuverlässigen Stichprobenverfahren, das Abfall erzeugt. Yoran Imaging hat das System für analytische Überwachung von Verpackungen (Packaging Analytical Monitoring, PAM) entwickelt, eine bahnbrechende Screening-Lösung in Form einer Maschine für die Qualitätskontrolle. Es nutzt 3D-Wärmebilder und Deep-Learning-Algorithmen für die Erhebung genauer Daten, um den Prozess zu verstehen und die Qualität zu verbessern. Dieses in die Produktionslinie integrierte Prüfsystem wurde in großen Lebensmittelbetrieben getestet und erhielt die CE-Kennzeichnung. Das EU-finanzierte Projekt PAM 2 implementiert das Deep Learning, um eine Plattform im Erstverpackungsbereich zu erreichen, die den Weg für die Industrie 4.0 ebnet.

Ziel

The seal integrity of packages is crucial to assure product viability and shelf life. The break of the seal can lead to food
contamination, degradation and leaks, causing economic losses and brand reputation damage. There is no method to
quickly detect sealing flaws or understand why they have occurred. 3% of heat-sealed packages are defective. The current
methodology is sampling, which generates waste, products recall, unsafety and unreliability.

We have developed the PAM2 System, Packaging Analytical Monitoring system, a disruptive quality control machine that
analyses all the products in a batch via 3D thermal imaging and advanced real time algorithms to provide complete in-line
monitoring of the sealing process. PAM2 screens 100% of the products in a non-destructive manner without slowing the line
capacity. Our Deep Learning algorithms collect precise data to increase the understanding of the process, improve quality,
allow operators to detect and amend issues in real-time and detect patterns, such as those cases in which the sealed area is
too close to the limit set by the user.

In 2016, we founded Yoran Imaging to start developing the PAM2 System. We have already performed Proof-of-Concept of
our prototypes in major food companies, received the CE mark and have sold machines. Currently, we are pursuing the
implementation of Deep Learning in order to become an Industry 4.0 enabler platform in the primary packaging area.

We are set to serve within the food manufacturing industry, with around 300,000 food and drink manufacturing companies in
Europe contributing towards the sectors total turnover of €1,109 billion with a value-added total of €230 billion. Moreover, the
packaging machinery industry within Europe has over 6,000 enterprises producing packaging, which accounted for €13.5
billion in 2017.

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: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

SME-2 - SME instrument phase 2

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

YORAN IMAGING LTD
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 813 575,00
Adresse
HAKHARUV ST 14
3657 600 Timrat
Israel

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 162 250,00
Mein Booklet 0 0