Clarifruit:

Nauwkeurige kwaliteitscontrole op basis van AI binnen handbereik

Je pakt je telefoon, opent een app en inspecteert de kwaliteit van fruit. Dat klinkt futuristisch, toch? Clarifruit heeft een next-gen, computer vision technologie ontwikkeld die precies dat mogelijk maakt. Dit Israëlische bedrijf heeft de toekomst naar kwaliteitscontrole van versproducten (QC) geopend.

Elad Mardix van Clarifruit: "Wij zijn 's werelds eerste automatische QC en data-analyse platform. Iedereen in de professionele aanbodketen voor versproducten, van QC-inspecteurs, van retailers en groothandelaren tot, uiteindelijk, telers, kan deze revolutionaire app gebruiken."

Hoe werkt het?
De app ondersteunt momenteel tien van de meest voorkomende productvariëteiten. Roman Mirochnik, hoofd van de afdeling Computer Vision van Clarifruit: "Nadat de gebruiker de app heeft gedownload, kan hij een categorie selecteren. Vervolgens verschijnt er een checklist. Je wordt gevraagd om (minstens vier) foto's te maken van het product in verschillende posities. Dat zorgt ervoor dat heel het fruit in beeld wordt gebracht en geanalyseerd. De app detecteert bijvoorbeeld automatisch de uiterlijke kenmerken van elke bes in een tros druiven."

"Eenmaal geüpload, kunnen QC-inspecteurs de resultaten vrijwel direct zien in het dashboard. Het toont metingen, zoals de grootte van het fruit (diameter, lengte), de kleur (afhankelijk van de rijpheid), kleurdekking en steelconditie. De app kan door middel van computer-vision technologie en andere methoden zo'n beetje alle gegevens verzamelen en configureren die voor de gebruiker van belang zijn. Indien nodig kunnen zelfs metingen worden toegevoegd. Dat is een onderdeel van de evolutie van ons systeem."

Elimineren van 'kwaliteitsverschillen'
"Het grootste pijnpunt waar de aanbodketen vandaag de dag mee te maken heeft, is 'kwaliteitsverschil'," zoals Elad het formuleert. Verschillen in kwaliteitsperceptie van bron tot ontvanger leiden tot afwijzingen, prijsverlies en verspilling. "Onze computer-vision technologie is objectief, consistent en veel nauwkeuriger dan wat iemand met het blote oog kan waarnemen."

Het systeem registreert alles, zoals waar, wanneer, hoe lang en door wie het fruit is gefotografeerd. Roman: "Je kunt alles zien in het automatisch gegenereerde QC-rapport. Je hoeft niet langer te vertrouwen op het subjectieve oordeel van kwaliteitscontroleurs."
Hoe groot is de marge? "We hebben dit uitgebreid getest. Gemiddeld hebben we gezien dat menselijke inspecteurs onderling ongeveer 13% verschil in resultaten hadden. Toen we dezelfde inspecties uitvoerden met Clarifruit's computer-vision technologie, daalde die afwijking tot 5%."

Clarifruit's doel is echter niet om 100% accuraat te zijn. "Ons doel is om minstens even goed te zijn als menselijke inspecteurs. Waarschijnlijk worden we nog veel beter. Dat zijn we al. En dit heeft zo veel voordelen. We proberen het QC proces niet opnieuw uit te vinden. We automatiseren gewoon het proces. We zijn het spel volledig aan het veranderen wat betreft de manier waarop het QC-proces wordt uitgevoerd." 

Kunstmatige intelligentie (AI)
Dit systeem maakt gebruik van AI. Maar hoe wordt AI toegepast in de AGF-sector? Roman: "AI en machine learning zijn de processen waarbij je een computer traint om specifieke taken uit te voeren. In ons geval is dat het gebruiken van een afbeelding om de kenmerken van fruit, defecten en andere details te identificeren. Vervolgens kunnen we alle metingen verrichten. Dit alles gebeurt met AI-algoritmen. Deze algoritmen zijn allemaal gebaseerd op data en training." Het is een bewerkelijke, ingewikkelde taak. "We nemen honderdduizenden beelden. We labelen ze elk met de informatie die de computer uit het beeld moet halen. Uiteindelijk gebruikt het algoritme al deze geëxtraheerde data en past het toe op andere beelden."

Roman zegt dat dit een doorlopend proces is, maar dat de cumulatieve expertise van Clarifruit zijn vruchten begint af te werpen. "Ons AI-gestuurde platform weet al welke attributen voor elk product moeten worden verzameld met behulp van vooraf geconfigureerde instellingen en op AI-gebaseerde modellen. Hoewel sommige van die attributen, zoals het meten van de exacte kleur in verschillende lichtomstandigheden, complex en tijdrovend zijn om te analyseren, hebben we al die inspanningen op ons platform geautomatiseerd. We willen onze klanten in staat stellen om de kwaliteit onder alle omstandigheden te inspecteren, of dat nu op het veld is, tijdens de preoogst of in het distributiecentrum."

Voortdurende verbetering
Naarmate de telefoon- en beeldvormingstechnologie evolueert, zal ook de Clarifruit-app evolueren. Het systeem wordt voortdurend op verschillende manieren bijgewerkt. "Ten eerste, de productcategorieën. Twee jaar geleden begonnen we met twee categorieën; nu hebben we er tien. We zijn van plan om dit aantal tegen het einde van het jaar te verdubbelen en waarschijnlijk eindigen we dan uiteindelijk met 40 categorieën."

Clarifruit's computer-vision functies en analytische mogelijkheden gaan ook vooruit. "Automatische defectidentificatie is een van de functies die nog in ontwikkeling is. Veel soorten defecten kunnen de kwaliteitscategorie van een product op verschillende manieren verlagen."

Het bedrijf wil gebruikers helpen de best mogelijke foto's te maken, dus wil het ook zijn webapplicaties uitbreiden. Elad benadrukt dat ze gefocust zijn op het uiterst gebruiksvriendelijk maken van de mobiele app ervaring. "We hebben de app verbeterd, zodat hij gebruikers nu begeleidt. Het geeft realtime advies voor degenen onder ons die minder technisch zijn. Mensen zullen zich comfortabel genoeg voelen om beelden van hoge kwaliteit te maken."

Roman zegt dat het makkelijker was om de computer te leren hoe de maten van het meer uniform gevormd fruit geïdentificeerd en geëxtraheerd moet worden. Maar ze sluiten geen enkel product uit. Ze hebben al ananassen en bananen in hun productportfolio. "We zijn van plan om uit te breiden naar andere productcategorieën, zoals aardbeien en paprika's."

Marktkans
Elad: "We richten ons op de hele professionele toeleveringsketen." Hij ziet de aanbodketen als bestaande uit vier hoofdsegmenten: telers, marketingbedrijven, groothandelaren en retailers. Clarifruit begon twee jaar geleden haar platform te ontwikkelen met enkele van 's werelds grootste marketingbedrijven. Dat was een bewuste keuze. "De afgelopen zes maanden zijn we uitgebreid met groothandelaren en met name met retailers."

Elad rekent erop dat retailers waarschijnlijk hun topklanten zullen worden. "Zij hebben de breedste AGF-portfolio en -schaal en voeren daarom de meeste QC-inspecties uit in de hele toeleveringsketen." Hij hoopt dat Clarifruit over twee tot drie jaar een gevestigde verkoopaanwezigheid zal hebben in de meeste delen van de wereld, ook online.

"We zijn nog maar net begonnen van wat er mogelijk is met automatische, cloud-gebaseerde QC, en ik verwacht dat ons platform de beschikbaarheid van hoogwaardige QC zal uitbreiden naar de hele toeleveringsketen, inclusief telers en online-marktplaatsen die momenteel niet over deze mogelijkheden beschikken."

Voor meer informatie:
Elad Mardix
Clarifruit
+972 543 666 838
elad@clarifruit.com 
www.clarifruit.com


Publicatiedatum:



Ook onze nieuwsbrief ontvangen? | Klik hier


Ander nieuws uit deze sector:


Twitter Rss LinkedIn

© AGF.nl 2021

Schrijf je in voor onze dagelijkse nieuwsbrief om al het laatste nieuws direct per e-mail te ontvangen!

Inschrijven Ik ben al ingeschreven