Modningsgrad speler ei stor rolle for fruktkvalitet, haldbarheit på lager og i butikkar og dermed svinn hjå produsentane, i pakkeriet, i distribusjonsledda og i butikkane. Når ein større del frukt fell innanfor det optimale modningsvindauget, blir den generelle haldbarheiten forbetra, og tapa blir redusert vesentleg. Nøyaktig haustetid er spesielt avgjerande for ikkje-klimakteriske frukt og bær, det vil seie dei som ikkje gjennomgår modning etter hausting, t.d. moreller, bringebær og blåbær. Mange frukt-og grønsaksbønder er også avhengige av eit stort tal sesongarbeidarar for innhausting. Effektiv planlegging av innhausting er avgjerande både av økonomiske og praktiske grunnar. Det er difor svært ønskjeleg for produsentar og pakkeria å ha mest mogleg presis og kunnskapsbasert grunnlag for når og kor raskt dei bør hausta. Bøndene kan då planlegga haustinga med å sikre riktig arbeidsstyrke til rett tid. Dette er spesielt kritisk for dei ulike artane og sortane steinfrukt og varierande vêrforhold, der modning kan skje spesielt raskt.
Optisk sortering for frukt- og grønsakspakkeri er no i bruk over heile verda. Maskinane identifiserer, sorterer og avviser frukt og grønsaker basert på ulike
kvalitetsparameter frå optisk sortering med bildeanalyse. Dette gir moglegheit for maksimal sorteringskapasitet og kortare behandlingstid. Men vi kjenner ikkje til at data frå optiske sorteringsmaskiner for frukt er blitt brukt utover sitt eige formål om sortering i pakkeriet enda. Vår innovasjonside er å utvikle en ny metode som skal anvende data frå optiske sorteringsmaskiner på eit heilt nytt bruksområde; til driftsplanlegging og innhaustingsplanlegging for å auke produktkvalitet og minske svinnet for produsenten, pakkeria og heile verdikjeda. Me vil også flytte forskingsfronten på tidsserie-prediksjon av frukt. Så vidt me kjenner til har ingen studie tatt for seg maskinlæringsbasert prediksjon av haustetidspunkt for moreller. Prognose av haustetidspunkt for frukt produsert i Noreg med sitt varierande klima er heller ikkje utførd ut frå forskingslitteratur.
