Utilisant un capteur miniaturisé communiquant en Bluetooth avec un smartphone, nous mesurons la température d’aliments en cours de décongélation : solution adaptée au contrôle de la chaîne du froid.

Nous avons défini les modèles prédictifs de reconnaissance des principaux plastiques. Utilisant des senseurs miniaturisés, nous donnons aux opérateurs la possibilité de les classifier pour des opérations de tri. Nos algorithmes sont aussi utilisables sur des caméras hyperspectrales, en analyse d’image.

Notre solution mesure en temps réel cinq paramètres dans les intrants du digesteur et fournit un modèle de prédiction pour contrôler la productivité du process.

Avec notre partenaire Horiba et son analyseur XploRA, nos modèles sont capables de mesurer la présence de microparticules de plastiques sur une surface. L’identification se fait en temps réel. Nous sommes en mesure d’identifier plus de 100 matières différentes après apprentissage.

Avec des capteurs miniaturisés, nous sommes en mesure d’identifier des traces de mélamine dans le lait en poudre de façon précise et efficace.

GreenTropism a construit des modèles prédictifs utilisant des outils de Machine Learning de classification de médicaments selon différents paramètres : molécule active, marques etc. Les modèles élaborés présentent un taux de réussite de 100% tant sur appareils de laboratoire que sur appareils miniaturisés.

De plus en plus courants et difficiles à détecter, les médicaments contrefaits inondent le marché. La technologie développée par GreenTropism permet l’identification rapide et fiable de faux médicaments.

Dans les fruits, les légumes, nous mesurons avec nos modèles prédictifs les valeurs nutritionnelles : sucres, protéines. Nos modélisations conviennent aussi pour le contrôle de variétés.

Les modèles conçus par GreenTropism permettent une identification fiable et instantanée des tissus grâce à des appareils miniaturisés. Cette solution permet plusieurs applications en recyclage de textiles ou en détection de contrefaçons.

Pour certaines matières, nous avons établi des modèles prédictifs pour reconnaître une origine bio d’une origine non bio de la matière. Ces modèles peuvent vous aider à valider vos approvisionnements lors de vos opérations de contrôle d’entrée

Nous avons développé des modèles pour identifier des taches sur les tissus et les caractériser grâce à des caméras UV-VIS-NIR. Nous pouvons vous aider à améliorer vos procédés de nettoyage et votre image de marque.

Pour des applications en cosmétique, nous avons développé des modèles permettant de mesurer l’adultération en huile essentielle. Nous distinguons l’huile d’eucalyptus citronné d’une huile de citronnelle par exemple. Ce process permet de garantir la qualité des matières utilisées. Présentez-nous la mesure d’adultération que vous voulez contrôler.

Composé d’huile d’olive, le savon de Marseille est souvent sujet à des contrefaçons où des huiles de moins bonnes qualités sont ajoutées. La technologie de GreenTropism permet de détecter et de quantifier les huiles présentes dans le savon pour s’assurer de sa qualité.