Achtergrond AgroBots 3
Boeren en tuinders zijn onmisbaar voor onze voedselvoorziening, maar de open teelten staan steeds verder onder druk. Arbeidskrachten zijn schaars, de kosten stijgen en de eisen rond duurzaamheid en gewasbescherming worden strenger. Tegelijkertijd zorgen ziekten, plagen en veranderende weersomstandigheden voor steeds grotere uitdagingen in de dagelijkse teeltpraktijk.
Robotica, vision, kunstmatige intelligentie en slim datagebruik bieden kansen om telers hierbij te ondersteunen. Robots kunnen arbeidsintensieve werkzaamheden overnemen, terwijl sensoren en data helpen om gewassen en bodems gerichter te behandelen. Om deze technologie breed inzetbaar te maken, is verdere ontwikkeling én uitgebreide beproeving in de praktijk nodig.
Met AgroBots 3 bouwen we voort op de resultaten en community van AgroBOTS 1 en 2. Waar eerdere projecten zich vooral richtten op biologische telers en gestructureerde teeltomgevingen, zetten we nu de stap naar de grote groep gangbare telers van hoogwaardige gewassen. Zo brengen we agro-robotica binnen bereik van een breder deel van de agrarische sector.
Projectdefinitie AgroBots 3
In dit project bundelen agrarische partijen, technologiebedrijven en netwerkorganisaties hun krachten. Samen ontwikkelen en demonstreren zij zes technologische oplossingen voor concrete uitdagingen in de witlof-, asperge- en boomteelt en op het gebied van bodemgezondheid.
De oplossingen worden niet voor één individueel bedrijf ontwikkeld, maar voor vraagstukken die binnen een volledige teeltsector spelen. Demonstraties op praktijklocaties maken voor telers zichtbaar wat robotica, vision en AI voor hun bedrijf kunnen betekenen. Daarnaast verkent het project hoe data in de toekomst veilig en gezamenlijk kan worden gebruikt.
Achtergrond
Knolcyperus is een bijzonder hardnekkige onkruidsoort. De plant verspreidt zich via ondergrondse knolletjes, die lang in de bodem kunnen overleven. Een kleine besmetting kan zich daardoor snel uitbreiden en leiden tot ernstige teeltbeperkingen en financiële schade.
Vroege herkenning is lastig. De plant lijkt op verschillende grassoorten en kan tussen mais, bomen en andere gewassen moeilijk zichtbaar zijn. Detectie vanuit de lucht werkt maar beperkt zodra het gewas en de omliggende begroeiing groter worden. In de praktijk wordt knolcyperus daarom vaak visueel gezocht en handmatig verwijderd.
Bestaande machines voor niet-chemische bestrijding zijn doorgaans te groot om veilig tussen smalle gewasrijen te werken. Er ontbreekt daarmee een compacte oplossing die knolcyperus tijdens één werkgang kan herkennen, registreren en gericht bestrijden.
Voorgestelde oplossing
Binnen deze casus wordt een smalle, autonoom rijdende sensorrobot ontwikkeld. Camera’s met dieptewaarneming brengen het perceel gedetailleerd in beeld. Een AI-model analyseert de beelden en maakt onderscheid tussen knolcyperus, het gewas en andere planten. Omdat navigatie via satellietsignalen onder een dicht bladerdek verstoord kan raken, gebruikt de robot ook visuele informatie om zijn route te bepalen.
Wanneer knolcyperus wordt herkend, kan de robot direct een gerichte behandeling uitvoeren. Verschillende methoden worden ontwikkeld en getest, waaronder mechanische verwijdering, het onderbrengen van plantmateriaal op grotere diepte en zeer plaatselijke behandeling op locaties waar schoffelen niet mogelijk is.
De robot brengt het perceel regelmatig in kaart. De teler krijgt via een digitale toepassing en heatmaps inzicht in de verspreiding en ontwikkeling van de besmetting. Takenkaarten maken vervolgens een nauwkeurige, plaatselijke aanpak mogelijk.
De oplossing wordt getest in de akkerbouw en de boomkwekerij. Naast de techniek is er aandacht voor uitleg en training, zodat telers veilig en effectief met de apparatuur en de verzamelde gegevens kunnen werken.
Projectdeelnemers
VOF Buijtels Agro
VOF Buijtels Agro is een agrarisch familiebedrijf uit Luyksgestel dat verschillende gewassen teelt. De onderneming beschikt over brede en jarenlange praktijkervaring met bodems, gewassen en agrarische werktuigen. Daarmee vertegenwoordigt het bedrijf de dagelijkse teeltpraktijk en de nuchtere, praktische manier waarop agrarische ondernemers met veranderingen en nieuwe technieken omgaan.
VBTI
VBTI is een Eindhovens engineeringbedrijf dat kunstmatige intelligentie in machines en productieomgevingen toepast. De onderneming is gespecialiseerd in beeldherkenning, deep learning en zogenoemde Physical AI: systemen die zelfstandig in de fysieke wereld moeten functioneren. Met het eigen OneDL-platform ondersteunt VBTI het volledige traject van dataverzameling en training tot toepassing en prestatiebewaking.
Compas Agro
Compas Agro is een kennis- en adviesorganisatie voor de akker- en tuinbouw. Het bedrijf biedt specialistisch teeltadvies, voert toegepast onderzoek uit op eigen proefvelden en organiseert cursussen, kennisbijeenkomsten en innovatiedagen. Compas Agro verbindt agrarische ondernemers met onderwijs, overheid en onderzoek en vormt zo een schakel tussen nieuwe kennis en de dagelijkse teeltpraktijk.
