Het valt op dat de lokale economie vaak onvoldoende aandacht krijgt binnen brede welvaart. Er valt nog flink positie te winnen voor de economische pijler binnen brede welvaart. Ondernemers op diverse locaties, zoals bedrijventerreinen en binnensteden, spelen een cruciale rol in de bijdrage aan brede welvaart. De Bedrijvenkring Ondernemend Veenendaal (BOV) en gemeente Veenendaal hebben echter onvoldoende zicht op hoe zij kunnen inzetten op het stimuleren van de economie, zodat deze bijdraagt aan een hoger welvaartsniveau van de inwoners in Veenendaal. Voor de inwoners van Veenendaal is het van groot belang dat de gemeente niet alleen op economisch gebied floreert, maar dat deze groei ook bijdraagt aan een goede levensstandaard. Dit onderzoek heeft als doel om de gemeente Veenendaal en de BOV handvatten te bieden in het stimuleren van de lokale economie, zodat deze bijdraagt aan een hoger welvaartsniveau van de inwoners in Veenendaal.
Noord-Holland kent een belangrijke en innovatieve maakindustrie. Het gaat hierbij om relatief kleine nichespelers, die een grote internationale markt bedienen. In 2016 werd het TechnoSpitsen netwerk Noord-Holland opgericht, met als doelstelling “Het slim verbinden van (nieuwe) technologieën, kansen en uitdagingen, mensen en kennis, bedrijven en onderwijs, voor een innovatieve en toekomstbestendige maakindustrie”. Door samenwerken in “open innovatie” bundelen bedrijven en Hogeschool de krachten: • Samenwerken met collega-bedrijven, leren van elkaar • Samenwerken met studenten en daardoor een betere instroom van nieuw talent • Samenwerken met docent-onderzoekers, waardoor vernieuwende ideeën kunnen doorstromen naar de praktijk en naar het onderwijs. KIJKEN MET ANDERE OGEN doet praktijkonderzoek naar de mogelijkheden en toegevoegde waarde van moderne beeldbewerkingstechnieken en beeldbewerkingssoftware (computer vision). Door de inzet van geavanceerde vision technieken komen we tot verbeteringen in het ontwerp van hun machine-ontwerp en productieproces. Meer specifiek: • Verbeteringen in productiviteit door kortere cyclustijd of doorlooptijd • Verbeteringen in de productkwaliteit en nauwkeurigheid van werken (zero defects) • Verbeteringen in het storingsgedrag (kortere down-time, minder storingen) • Verbeteringen in de omstelflexibiliteit (sneller overgaan op ander product) Met camera’s die meer kleuren kunnen zien dan het menselijk oog – infrarood, ultraviolet, X-ray kunnen we letterlijk ‘Kijken met Andere Ogen’! Beeldvormende technieken, oorspronkelijk ontwikkeld voor ruimtevaart, astronomie en medische toepassingen, worden als nieuwe beeldvormende chips in compacte behuizingen ondergebracht en komen beschikbaar voor nieuwe robottoepassingen in industrie en agri-food. Met nieuwe GPU gebaseerde HW-architecturen, en moderne deep learning algoritmes, kunnen we relatief snel nieuwe toepassingen met geavanceerde objectherkenning bouwen. Leren uit voorbeelden in plaats van programmeren. Door computer-gegenereerde beelden te combineren met ‘live’ beelden wordt het mogelijk om de resultaten van metingen ‘live’ inzichtelijk te maken (Augmented Reality). ‘Andere ogen’ die meekijken en tips geven tijdens inspectie of training.
Effectieve beheersing van onkruid is noodzakelijk voor een rendabele en kwalitatief hoogwaardige land- en tuinbouw. De huidige onkruidbestrijding maakt intensief gebruik van herbiciden. Er is echter maatschappelijke en politieke zorg over de schadelijke effecten van deze middelen op mens, dier en milieu. Vanwege nieuwe inzichten over schadelijkheid van herbiciden in de landbouw wordt het aantal toegestane middelen steeds verder wordt beperkt. Mechanische onkruidbeheersing wordt al toegepast in de biologische teelt, maar is erg arbeidsintensief, kostbaar en steeds lastiger te bemensen. Een oplossing voor de biologische teelt betekent ook een oplossing voor de gangbare teelt waarmee het gebruik van herbiciden sterk kan worden verminderd. In dit project bundelen de lectoraten Mechatronica van Saxion en Precisielandbouw van Aeres samen met agrarische- en technische mkb-bedrijven de kennis om technieken te ontwikkelen waarmee kleine robots automatisch onkruid herkennen en verwijderen zonder gebruik te maken van herbiciden. Met deze technieken kunnen telers duurzaam, zonder emissie en zonder residuen gewassen telen. Selectief onkruid verwijderen in de rij is geïdentificeerd als de volgende stap in autonome onkruidbeheersing. Doelstellingen van het consortium zijn gericht op het ontwikkelen van technische applicaties die compatible zijn en geïntegreerd kunnen worden met de huidige commercieel verkrijgbare robots (AGVs). De onderzoeksvraag luidt: Welke robotiseringtechnieken zijn binnen een periode van 2 jaar verder te ontwikkelen tot technisch nieuwe applicaties voor demonstreerbare autonome agro-productiesystemen waardoor het gebruik van gewasbeschermingsmiddelen voor de teelt van mais tot een minimum kan worden beperkt? Om die vraag te beantwoorden wordt als onderzoeksmethode ontwerpgericht onderzoek gebruikt. De resultaten zijn direct bij de teler toepasbare technieken die in het veld zijn gedemonstreerd en gevalideerd. De in het project opgedane kennis wordt breed gedeeld via de brancheorganisatie Stichting Teelt Overleg Groenten, Groene Kennis Coöperatie, Mineral Valley, BO Akkerbouw, AgroFoodCluster en de community en de website vollegrondsgroente.net.