Wat zijn belangrijke succesfactoren om onderzoek, onderwijs en ondernemen bij elkaar te brengen, zó dat 'het klikt'. De uitdaging voor de toekomst van bedrijven in de smart factoryligt bij data science: het omzetten van ruwe (sensor) data naar (zinnige) informatie en kennis, waarmee producten en diensten verbeterd kunnen worden. Tevens programma van het symposium t.g.l. inauguratie 3 december 2015
MULTIFILE
Interview met Ruben Vrijhoef over o.a. de beperkingen in aanbesteden op alleen prijs door corporaties, zorginstellingen en waterschappen.
Reducing the use of pesticides by early visual detection of diseases in precision agriculture is important. Because of the color similarity between potato-plant diseases, narrow band hyper-spectral imaging is required. Payload constraints on unmanned aerial vehicles require reduc- tion of spectral bands. Therefore, we present a methodology for per-patch classification combined with hyper-spectral band selection. In controlled experiments performed on a set of individual leaves, we measure the performance of five classifiers and three dimensionality-reduction methods with three patch sizes. With the best-performing classifier an error rate of 1.5% is achieved for distinguishing two important potato-plant diseases.
MULTIFILE
In de land- en tuinbouwsector worden UAV’s gebruikt om op basis van sensorwaarnemingen telers adviezen te geven om de teelt te optimaliseren. De buitenteelt is verder in de ontwikkeling en het gebruik van UAV’s dan de binnenteelt. In de buitenteelt kunnen drones autonoom vliegen via een vooraf ingestelde route m.b.v. GPS-waypoint. Het is niet mogelijk om deze GPS-techniek toe te passen in de bedekte teelten i.v.m. onvoldoende GPS-signaal in de kassen. Daarnaast wordt er in de kas hinder ondervonden van verschillende obstakels, zoals gewasdraden, gewaswagens en personeel. Kortom er zijn grote verschillen tussen binnen- en buitenteelt op dit gebied. De uitdaging is om een UAV autonoom te laten navigeren in de binnenteelt. Het idee achter dit project is om een vooronderzoek uit te voeren naar de mogelijkheden om drones autonoom te laten navigeren in de glastuinbouw. Indien dit mogelijk is kunnen hyperspectrale camera’s die momenteel worden gebruikt in de open teelten ook toegepast worden in de binnenteelt. De Twirre architectuur biedt een goed uitgangspunt om het autonoom vliegen met drones in een kas te ontwikkelen. De projectpartners hebben met dit KIEM project de volgende doelstellingen: • Inventariseren welke sensoren gebruikt kunnen worden om in een kas de positie van een drone te bepalen, • Inventariseren welke sensoren gebruikt kunnen worden om in een kas obstakels te kunnen detecteren die ontweken moeten worden • keuzes maken voor positie- en antibots-sensoren, deze integreren in de Twirre architectuur, • een drone met de uitgebreide Twirre architectuur testen in een kas, de positie nauwkeurigheid te meten en de botspreventie te testen, • de beelden van de camera worden op basis van positie informatie en standhoekinformatie van de camera aan elkaar gestitcht tot een grote foto die de hele kas beslaat, • daarmee de basis leggen voor een vervolgproject gericht op het ontwikkelen van een beslissingsondersteunend platform dat op basis van sensorwaarnemingen de teler adviezen geeft om zijn teelt te optimaliseren.
Despite their various appealing features, drones also have some undesirable side-effects. One of them is the psychoacoustic effect that originates from their buzzing noise that causes significant noise pollutions. This has an effect on nature (animals run away) and on humans (noise nuisance and thus stress and health problems). In addition, these buzzing noises contribute to alerting criminals when low-flying drones are deployed for safety and security applications. Therefore, there is an urgent demand from SMEs for practical knowledge and technologies that make existing drones silent, which is the main focus of this project. This project contributes directly to the KET Digital Innovations\Robotics and multiple themes of the top sectors: Agriculture, Water and Food, Health & Care and Safety. The main objective of this project is: Investigate the desirability and possibilities of extremely silent drone technologies for agriculture, public space and safety This is an innovative project and there exist no such drone technology that attempts to reduce the noises coming from drones. The knowledge within this project will be converted into the first proof-of-concepts that makes the technology the first Minimum Viable Product suitable for market evaluations. The partners of this project include WhisperUAV, which has designed the first concept of a silent drone. As a fiber-reinforced 3D composite component printer, Fiberneering plays a crucial role in the (further) development of silent drone technologies into testable prototypes. Sorama is involved as an expert company in the context of mapping the sound fields in and around drones. The University of Twente is involved as a consultant and co-developer, and Research group of mechatronics at Saxion is involved as concept developer, system and user requirement verifier and validator. As an unmanned systems innovation cluster, Space53 will be involved as innovation and networking consultant.
Inleiding en praktijkvraag De recente ontwikkelingen op het SMART Industry gebied van luchtrobotisering, en dan met name de stabiel te besturen drones of multicopters, zorgen voor een ware vlucht. Witteveen + Bos, ondersteund door gemeente Enschede, stelden de (praktijk-)vraag “wat zijn de mogelijkheden van drones voor mijn organisatie en werkproces ?”. Projectdoelstelling Dit leidt tot de projectdoelstelling: “Onderzoek, ontwikkel en evalueer de mogelijkheden van een modulaire sensor drone voor de toepassingen van fijnstof/NOx (sensor) en geuranalyses (luchtsamples)”. Door de ontwikkeling van twee Flexible Air Sample Taker (FAST) sensoren aan een luchtrobot beogen de projectpartners hierop antwoord te geven. Bijdrage aan topsector SMART Industry De praktijkvraag is kenmerkend voor deze SMART Industry (lucht-)robotisering, waarbij verwacht wordt dat de inspectiekosten zullen dalen en de veiligheid toeneemt. Ontwikkeling van techniek en werkwijze verandering gaan hierbij hand in hand. Vraagsturing & Netwerkvorming Het lectoraat Mechatronica werkt samen met gemeente Enschede in het netwerk- en dronetest centrum op Space53 (www.space53.nl) en ontwikkelt de twee FAST sensoren. Robor Electronics ondersteund met een UAV van www.droneXpert en GravuTech ondersteund middels lichtgewicht constructies (www.gravutech.nl). Witteveen + Bos en gemeente Enschede fungeren als initiële klanten en mede-ontwikkelaars. De projectpartners zijn tevens aangesloten bij LEO robotics1, het RAAK-SIA Smart Industry platform2 en RoboNed3. Bijdrage aan innovatie Via project wordt beoogd te komen tot een veiligere en goedkopere werkwijze in het wetgevende- en adviserende domein alsmede mimimaal twee innovatietrajecten voor nieuwe producten binnen het MKB. Activiteitenplan & Projectorganisatie Het project wordt met name uitgevoerd door Dr. A. Mersha onder leiding van lector Dr.ir. D.A.Bekke middels de projectfaseringen: systeem ontwerp, ontwikkeling FAST sensoren, UAV integratie, testen/evaluaties en demonstratie. Het eindigt met de UAV-FAST demonstrator alsmede een projectvoorstel voor RAAK MKB of Publiek in 2017.
