Obst- und Gemüsescanner für die Qualitätsbewertung im Handel

Qualität automatisch und präzise erfassen

Im Handel müssen Frische und Sicherheit von frischen Lebensmitteln kontinuierlich gewährleistet werden. Insbesondere bei Obst und Gemüse ist die Haltbarkeit kurz, variabel und von einer Vielzahl von Faktoren abhängig. Wird ein bevorstehender Verderb nicht rechtzeitig erkannt, landen die Produkte oft in der Tonne. So enden jährlich allein in der EU etwa 58 Mio. Tonnen Lebensmittel als Abfall – im Wert von rund 132 Mrd. Euro.

Um dem entgegenzuwirken, sind vorausschauende Strategien in Bezug auf den Verkaufszeitpunkt und die Preisgestaltung essenziell. Stetige Qualitätskontrollen entlang der Lieferkette sind daher unerlässlich. Traditionell werden hierfür meist destruktive Labormethoden eingesetzt, die jedoch kosten- und zeitintensiv sind. Daher gewinnen Ansätze der Qualitätskontrolle mit Spektral-Sensorik immer mehr an Bedeutung. 

KI-gestützte Qualitätsprüfung mit Hyperspectral Imaging

Im Rahmen eines Forschungsprojekts entwickelt das Fraunhofer IOSB einen Scanner, der ganze Obst- und Gemüsekisten mittels spektraler Bildgebung erfasst und KI-gestützte Qualitätsbewertungen ableitet. Ziel ist es, die in der Forschung etablierte Nahinfrarotspektroskopie in robuste, praxisnahe Anwendungen zu überführen.

Das System soll eine schnelle, zerstörungsfreie Analyse verschiedener Qualitätsparameter von Obst und Gemüse ermöglichen und somit eine Grundlage bieten für:

• Objektive, automatisierte Qualitätskontrolle im Wareneingang,
• Vorhersagen der Resthaltbarkeit,
• Datengestützte Steuerung von Verkauf und Logistik,
• Digitale Datenerfassung,
• Schnelle Ermittlung nicht sichtbarer Qualitätsmerkmale.

Physik statt Bauchgefühl

Hyperspektrale Bildgebung erfasst – anders als herkömmliche RGB-Kameras – nicht nur drei Farbkanäle, sondern viele eng benachbarte Wellenlängenbereiche. Jeder Bildpunkt enthält damit ein Spektrum des reflektierten Lichts, das als charakteristischer Fingerabdruck des Materials dient. Da viele für Lebensmittel relevante Eigenschaften (z. B. Wasser-, Zucker- und Trockenmassegehalt) im Nahinfrarot-Bereich spezifische Absorptionsmuster zeigen, lassen sich daraus Qualitätsmerkmale ableiten, etwa beginnender Verderb oder innere Schäden.

Für die Qualitätskontrolle von Obst und Gemüse bietet Spectral Imaging folgende Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden:

• Zerstörungsfrei: Die Ware bleibt unversehrt.
• Flächendeckend: Nicht nur einzelne Proben, sondern ganze Kisten werden erfasst.
• Schnell: Messung in Sekunden.
• Berührungslos: Hygienische Analyse ohne komplexe Mechanik.

Spektrale Sensoren machen auch Qualitätsunterschiede sichtbar, die mit dem bloßen Auge nicht erkennbar sind. So wird eine verlässliche Einschätzung von Reifegrad, Resthaltbarkeit und Homogenität der Ware möglich.

Automatisierte Qualitätsbewertung mittels KI

Die hohe Informationsdichte von spektralen Bilddaten erfordert den Einsatz von maschinellem Lernen und moderner Bildverarbeitung. Aus Spektralbildern werden Merkmale extrahiert, mit Referenzanalysen verknüpft und Modelle trainiert, die Qualitätsklassen und Objekte automatisch erkennen sowie Anomalien wie Fremdkörper oder untypische Spektren detektieren. Durch kontinuierliche Echtwelt-Datenerfassung können diese Modelle fortlaufend verbessert und an neue Sorten, Produkte und Anforderungen angepasst werden. So kann ein lernfähiges System entstehen, das sich langfristig auf weitere Frischeprodukte und Prozessschritte übertragen lässt.

Das System: Multimodale Sensorik, lokale Auswertung

Nutzen für Handel, Industrie und Entwicklung

Im Obst- und Gemüsegroßhandel wie in der verarbeitenden Industrie sind Qualität, Planbarkeit und geringe Abschriften entscheidend. Mithilfe des Obst- und Gemüsescanners werden Qualitätsentscheidungen automatisiert, standardisiert und sind weniger abhängig von subjektiver Einschätzung als manuelle Sichtprüfungen. Für den Handel entstehen so Grundlagen für fundierte Entscheidungen in Wareneingang, Sortierung und Vermarktung. Problemchargen werden früh erkannt, stabile Ware effizienter genutzt, Abschriften und Reklamationen sinken.

Damit kann die Technologie potenziell einen wesentlichen Teil manueller Sicht- und Laborprüfungen ablösen, den Bedarf an Personal reduzieren und Qualitätskosten senken – bei gleichzeitig höherer Prozess- und Planungssicherheit.

Für Anlagenbauer und Industrie stellt die Technologie eine Basis dar, für bessere Sortier- und Verarbeitungssysteme oder die Entwicklung neuer Anwendungen in der Lebensmittel- und Agrartechnik. Die Kombination aus standardisierten Messbedingungen, digital verfügbaren Qualitätsdaten und flexiblen KI-Modellen bildet die Grundlage für skalierbare, industrielle Lösungen.

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