Pakkracht nr4 2020 Online

P a k k r a c h t n r 4 2 0 2 0 15 C o l u m n In de afgelopen editie schreef ik over digitale watermerken, waarmee verpakkingen te herkennen zijn op basis van patronen. Deze voor het menselijk oog nauwelijks zichtbare kleine puntjes op de verpakking, zijn direct zichtbaar als ze onder een camera doorgaan. Een prachtige techniek die één groot nadeel heeft: de verpakkingen moeten aangepast zijn voordat het werkt. Dus ook die fabrikant uit Costa Rica of dat familiebedrijf uit Dokkum moet zijn verpakking aanpassen aan deze standaard voordat het écht in de volle breedte waarde toevoegt. Aangezien er voor de digitale watermerken ook licentiekosten betaald moeten worden, zal dit niet door alle producenten geïmplementeerd worden. Uiteraard zal de 80/20 regel best snel gerealiseerd kunnen worden wanneer de grote spelers voor deze techniek kiezen. Echter, wanneer we het scannen van digitale watermerken zouden kunnen vervangen door het herkennen van een afbeelding, dan is geen enkele aanpassing nodig door de brand owners. Beeldherkenning wordt op dit moment al veel toegepast. Denk maar aan breed beschikbare diensten zoals de Image Search van Google. Begin dit jaar werd bekend dat de politie in Londen een test ging doen om gezichtsherkenningssoftware te gebruiken voor opsporing van verdachten. In China is deze technologie iets verder doorgevoerd… Discussies over privacy en mensenrechten horen hier dus ook bij. Voor de toepassing op afval is dit echter geen issue omdat niet bekend is van wie het afval afkomstig is. Het herkennen van een foto van een verpakking in de supermarkt is uiteraard vrij gemakkelijk. Het identificeren van verpakkingsafval is echter een grotere uitdaging. Door het consumentengedrag, de aanraking met ander afval én de frictie gedurende de inzameling en het transport, ziet een gebruikte verpakking er heel anders uit dan de schone versie in de supermarkt. Zo zijn labels deels verwijderd, is de verpakking geplet, zit er vuil aan en ligt het product telkens anders op de lopende band. Een gedegen analyse van een foto van deze verfomfaaide verpakking vereist dus training en heel veel voorbeelden van dezelfde verpakking in verschillende vormen. Big Data en Machine Learning wordt daarom gecombineerd met menselijke input en controle. Ik heb al toepassingen gezien waar het systeem een soort ‘Trash Tinder’ applicatie heeft: swipe het plaatje naar rechts als de verpakking goed gesorteerd is, swipe links als het niet goed is. Elke keer dat er zo’n menselijke interventie plaatsvindt, wordt het systeem slimmer. De data wordt accurater en het wordt makkelijker om de verpakking goed te analyseren en sorteren. Op basis van de juiste data kan de verpakking dan naar de juiste verwerker gestuurd worden. Additionele sortering in food-grade en non-food-grade is ook bij deze techniek mogelijk. In aanvulling op de data om verpakkingen correct te sorteren geeft de beeldherkenning nog iets: marketing data. Ik kan namelijk exact zien hoe vaak een Heinz ketchup fles voorbij is gekomen ten opzichte van het huismerk ketchup van Jumbo of Plus. Daarnaast zie ik ook nog welke inhoudsmaten populair zijn en hoe verschillende typen verpakking zich tot elkaar verhouden (plastic versus drankenkarton bijvoorbeeld). Het geeft ook aan hoe het scheidingsgedrag van mijn klanten zich verhoudt tot dat van anderen. Als aanvulling op bestaande marketing data is dit buitengewoon interessante info. Voor fabrikanten die door de hoge kosten geen toegang hebben tot reguliere marketing data, is het ook een relatief goedkoop alternatief om market insights te verzamelen. De ontwikkelingen gaan snel, beeldherkenning wordt beter en beter, er wordt volop getest en zowel huidige leveranciers van sorteertechnologie als start-ups zijn hard bezig om de techniek te vervolmaken. Tegelijkertijd zal een commerciële uitrol nog enkele jaren op zich laten wachten. Alhoewel Digitale Watermerken interessante marketingvoor- delen hebben, is mijn persoonlijke verwachting dat, voor de sortering van afval, beeldherkenning als overwinnaar uit de bus gaat komen. Manager SUEZ.circpack® ALS IK IN DE SUPERMARKT EEN FOTO MAAK VAN UITGESTALDE VERPAKTE PRODUCTEN, DAN WEET IK DIRECT OM WELK MERK EN PRODUCT HET GAAT. ALS WE DIT NOU OOK ZOUDEN KUNNEN DOEN MET HET VERPAKKINGSAFVAL? DAN KUNNEN WE DE VERPAKKING NOG BETER SORTEREN EN RECYCLEN. EN HET LEVERT BOVENDIEN INTERESSANTE MARKETINGDATA OP. BEELDHERKENNING GECOMBINEERD MET MACHINE LEARNING ZOU ZOMAAR “THE NEXT BIG THING” IN AFVALLAND KUNNEN WORDEN. Beeldherkenning: AFVAL WORDT MARKETINGDATA Vincent Mooij VINCENT MOOIJ, MANAGER VAN SUEZ.CIRCPACK ® , INFORMEERT U OVER WAT ER SPEELT RONDOM DE RECYCLING VAN UW VERPAKKINGEN