< Terug naar vorige pagina

Project

Computertomografie voor automatisering in de voedselverwerking

Het verwerkingsproces van voedingsmiddelen is complex omdat het gaat om driedimensionale (3D) en microgestructureerde materialen. De samenstelling en de microstructuur van voedingsmiddelen bepalen belangrijke kwaliteitskenmerken op het gebied van smaak en textuur. Beiden kunnen aanzienlijk variëren tussen en binnen individuele voedingsproducten. Ruimtelijke informatie over de samenstelling en structuur van het voedsel zal daarom helpen de verwerking te verbeteren. Hiervoor zijn oppervlakte (vorm) en interne kenmerken (structuur) van belang. Voor elk van deze elementen zijn recentelijk speciale sensortechnieken ontwikkeld (zoals 3D-visie en röntgenstraling), zij het onder gecontroleerde labcondities. Geïntegreerde oplossingen die compatibel zijn met de condities van de verwerkingslijn ontbreken echter. In dit doctoraatsproject zal onderzoek worden verricht naar de implementatie van een inline ruimtelijke beeldvormingsconcept om de interne voedselkwaliteit te beoordelen door middel van verschillen in interne en externe structuur en samenstelling. Er zal gewerkt worden met de beste Röntgen CT beeldvormingsfaciliteit van de KU Leuven en er zullen geavanceerde beeldverwerkingstools worden ingezet, met inbegrip van deep learning, voor 3D-modellering van de voedselstructuur en specifieke inspectietoepassingen. De geïntegreerde oplossing die zal worden ontworpen (een combinatie van sensoren en geavanceerde verwerkingsalgoritmen) zal handelingen uitvoeren die traditioneel worden uitgevoerd door menselijke operatoren die hun ogen en hersenen daarvoor gebruiken. Geïntegreerd in toekomstige geautomatiseerde verwerkingslijnen zal de oplossing leiden tot een verhoogde efficiëntie en winstgevendheid in de voedselproductie. Er zal worden samengewerkt met de technologie-industrie en de eindgebruikers om de toepassingen te testen en te valideren.

Datum:15 feb 2021 →  Heden
Trefwoorden:X-ray, CT imaging, Deep learning, 3D food structure, Processing of food products, Microstructured materials, 3D vision
Disciplines:Agrovoeding mechatronica, Voedseltechnologie, Computer vision, Beeldverwerking, Patroonherkenning en neurale netwerken, Biomedische beeldverwerking
Project type:PhD project