De wereldbevolking groeit van 7 miljard nu naar 9 miljard in 2040. De productiegroei van voedsel loopt hierop flink achter. Uit onderzoek van de FAO in 2011 komt naar voren dat wereldwijd elk jaar 1,3 miljard ton voedsel verloren gaat, ruim een derde van de voedselproductie. Binnen de EU gooien we 20% van het totaal voor de EU inwoners geproduceerde voedsel weg, inclusief het onvermijdbare verlies. Dat komt neer op 173 kg per EU inwoner per jaar. Ongeveer de helft daarvan wordt weggegooid in de productieketen tot en met de supermarkt. Agri-food reststromen zijn te vinden bij de voedselindustrie, boeren, veilingen, supermarkten etc. Die worden momenteel laagwaardig verwerkt in diervoeder, compost, potgrond, vergisting etc. Hoogwaardig verwerken gebeurt zelden, bv via de Voedselbank of de Verspillingsfabriek (soepen etc.). Dit project heeft primair als doel om reststromen vanuit de food industrie hoogwaardig te verwaarden, met 3D food printing als primaire technologie. 3D food printing is in 2006 ontstaan en sinds 2016 in een stroomversnelling gekomen. (Michelin) chefs, chocolatiers, patissiers, fooddesigners en catering hebben deze nieuwe techniek nu omarmd. Vanuit de voedselindustrie is er ook veel belangstelling, met name voor industriële toepassing en voorgevulde cartridges. Daarmee kan het Nespresso businessmodel voor een doorbraak in 3Dfoodprinting zorgen, een goedkope 3Dprinter voor consumenten waarbij verdiend wordt aan de cartridges. Belangrijk dus om toepassingen te vinden die de mogelijkheden van 3D food printing voor verwaarding van reststromen volop benutten.
Een mismatch tussen vraag en aanbod is in de gehele groente- en fruitsector aan de orde. Overaanbod zorgt mede voor voedselverspilling. Robert van Meer wilt het mogelijk maken om realistische oogstprognoses te maken door te telen in een klimaatkamer en op vraag te telen. Aardbeien kunnen overal ter wereld geteeld gaan worden in dit systeem zonder gebruik van gewasbeschermingsmiddelen.
De glastuinbouw in Nederland is wereldwijd toonaangevend en loopt voorop in automatisering en data-gedreven bedrijfsvoering. Voor de data-gedreven teelt wordt, naast het monitoren van de kas-parameters ook het monitoren van gewasparameters steeds meer gevraagd. De sector is daarbij vooral geïnteresseerd in niet-destructieve, contactloze en persoonsonafhankelijk monitoring van gewassen. Optische sensortechnologie, zoals spectrale afbeeldingstechnologie, kan veel waardevolle informatie opleveren over de staat van een gewas of vrucht, bijvoorbeeld over het suikergehalte, maar ook de aanwezigheid van plantziektes of insecten. Echter is dit vaak een te kostbare oplossing voor zowel de technologiebedrijven die oplossingen leveren als voor de telers zelf. In dit project onderzoeken wij de mogelijkheid om spectrale beeldvorming tegen lagere kosten te realiseren. Het beoogde resultaat is een prototype van een instrument dat tegen lage kosten met spectrale beeldvorming een of meerdere gewaseigenschappen kan kwantificeren. Realisatie van dit prototype heeft een sterke Fotonica-component (expertise Haagse Hogeschool) maakt gebruik van Machine Learning (expertise perClass) en is bedoeld voor toepassing op scout robots in de glastuinbouw (expertise Mythronics). Een betaalbare oplossing betekent in potentie voor de teler een betere controle over kwaliteit van het gewas en automatisering voor detectie van ziekte-uitbraken. Bij een succesvol prototype kan deze innovatie leiden tot betere voedselkwaliteit en minder verspilling in de glastuinbouw.
