Smart Farming: Broccoli

Dit project is een vervolg op een haalbaarheidsstudie naar de mogelijkheden voor precisielandbouw in de broccoliteelt (KIEM.K20.01.078). In Smart Farming Broccoli (RAAK.MKB.15.009) werd vervolgens de focus gelegd op de oogsthandeling– aangezien hier meer dan 50% van de teeltkosten mee gemoeid zijn. In samenwerking met telers, belangenbehartigers en machinebouwers is gewerkt aan:
i) Een prototype mobiel platform om door een broccoli-veld te bewegen, en om daarop sensor- en oogstinstrumentatie te monteren
ii) Het ontwerpen en valideren van meerdere nieuwe computer vision algoritmes om nauwkeurig het broccoli-scherm (de kroon) te detecteren, te lokaliseren en de schermgrootte te bepalen
iii) Het ontwikkelen van nieuwe modellen voor broccoli groei- en oogstdatumvoorspelling
iv) Het uitwerken van de businesscase voor de inzet van selectieve oogstmachines en voor het maken van oogstvoorspellingen m.b.v. drone technologie.
In juni 2024 heeft een demonstratie bij een van de betrokken telers plaatsgevonden. In totaal hebben zo’n 40 professionals (waaronder docent-onderzoekers) en een kleine honderd studenten aan de diverse aspecten van het project gewerkt. De ontwikkelde deelsystemen zullen verder opgepakt worden, en verwerkt worden in oogstsystemen en een nieuw Beslissingsondersteunend Systeem t.b.v. opbrengst- en oogstmomentvoorspelling.

De broccoliteelt kampt momenteel met uitdagingen op het gebied van personeel en het gebruik van gewasbeschermingsmiddelen. Het wordt steeds lastiger om (tijdelijk) personeel te vinden om het fysiek zware en belastende werk van de broccoli-oogst uit te voeren. Tegelijkertijd is er toenemende (internationale en maatschappelijke) druk om minder gewasbeschermingsmiddelen in te zetten voor de broccoliteelt. Om deze uitdagingen op een duurzame wijze te kunnen oplossen, wordt er gekeken naar het gebruik van precisietechnologieën en data in de broccoliteelt. Het initiatief is opgezet door Vollegrondsgroente.net om meer praktijkkennis en ervaring op te doen voor een meer duurzame broccoli-oogst.

De huidige machines die mechanisch oogsten houden geen rekening met de grootte van de kroon, maar oogsten alle planten, waaronder ook planten met een onvolgroeide kroon. Hierdoor kan slechts 50% van de geoogste broccoli daadwerkelijk als kwaliteitsproduct op de versmarkt gebracht worden. Door het gebruik van precisietechnologieën en data kan er selectiever worden gekeken naar de broccoliteelt, waardoor er over het geheel minder uitval, een hogere opbrengst en minder verspilling van middelen zullen zijn.

Dit project is een vervolg op het KIEM.K20.01.078 project waarin een haalbaarheidsstudie is verricht naar de mogelijkheden voor precisielandbouw in de broccoliteelt. In het KIEM project is gekozen voor focus op de oogsthandeling, waar meer dan 50% van de teeltkosten mee gemoeid is. In dit project breiden we het projectteam uit met meer kwekers, teelt-experts en machinebouwers, en willen we verder inzoomen op en kijken naar concrete mogelijkheden voor het realiseren van selectief oogsten:

1.Localiseren en classificeren van broccoli op oogstrijpheid door middel van (beeld)sensoren;
2.Onderzoeken van mogelijkheden voor het mechanisch selectief oogsten van broccoli;
3.Realiseren van een autonoom platform voor dataverzameling, oogsten en verwerken;
4.Verkennen van toepassingen van precisietechnologie bij andere vollegrondsgroente.