Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Fruchterkennung - Automatische Fruchterkennung für den Lebensmitteleinzelhandel

Fruchterkennung - Automatische Fruchterkennung für den Lebensmitteleinzelhandel

Im Auftrag der Mettler Toledo (Albstadt) GmbH wurde am Fraunhofer IOSB ein Bildverarbeitungsmodul zur Erkennung von Fruchtsorten aus Kamerabildern entwickelt. Das Modul wird von Mettler Toledo in einer intelligenten Obst- und Gemüsewaage eingesetzt, die mit einer auf die Waagschale gerichteten Farbkamera ausgerüstet ist.

 

Herausforderung Fruchtsorten

Für die automatische Erkennung der Fruchtsorte aus den jeweiligen Kamerabildern wurde am IOSB eine Reihe von Herausforderungen gelöst: Viele Fruchtsorten unterliegen – je nach Reifegrad – erheblichen Farb- und Texturschwankungen, Bananen beispielsweise von homogen grün über gelb bis braun fleckig. Andere Fruchtsorten wie z. B. Äpfel und Birnen treten zudem in einer breiten Sortenvielfalt auf, die ebenfalls erhebliche Variationen von Farbe und Textur zur Folge hat. Häufig werden die Früchte in Tüten verpackt, was weitere algorithmische Problemlösungen aufgrund von unerwünschten Reflexionen, Farbveränderungen und Schattierungen erforderlich macht.

Bananen in unterschiedlichen Reifegraden abgelichtet mit
zwei verschiedenen Farbkameras.

Verschiedene Sorten von Birnen (oben) und Äpfeln (unten).

Die Lösung

Neben der Lösung dieser elementaren Herausforderungen erreicht die vom IOSB entwickelte Lösung eine erhebliche Toleranz gegenüber Farb- und Helligkeitsschwankungen, d.h. das Modul ist unter verschiedenen Beleuchtungsbedingungen und für verschiedene Kameras einsetzbar. Auch bezüglich des Handlings wurde auf Adaptivität gesetzt, insbesondere kann das Fruchtsortiment bei Bedarf durch Marktmitarbeiter um neue Fruchtsorten erweitert werden.