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Food

Monitoring

Messbarer Frischegrad

text Dominique Albert-Weiß, Prof. Dr. Ahmad Osman

ie Lebensmittelindustrie steht vor der Herausforderung,
die Anzahl von Lebensmittelabfällen zu reduzieren, mit
D dem gleichzeitigen Ziel, die Qualitätssicherung von
Lebensmitteln zu gewährleisten. Ist der Reifezeitpunkt von Obst
und Gemüse überschritten, werden die Lebensmittel meist als nicht
mehr genießbar empfunden. Dies hat zur Folge, dass in Deutschland
jährlich 18 Millionen teils noch verzehrfähige Lebensmittel im Abfall
landen. Vergleicht man dies mit der hierfür notwendigen landwirt-
schaftlichen Nutzfläche, so werden circa 5 Millionen Hektar unnötig
bewirtschaftet. Dies entspricht der doppelten Fläche von Mecklen-
burg-Vorpommern und dem Saarland.
Mit der starken Unterstützung der Politik zur Reduzierung von
Lebensmittelabfällen nimmt die Thematik auch immer mehr Anwen-
dung in der Forschung an. Um den Reife- und Frischegrad frühzeitig
zu erkennen, wird an der htw saar an einem auf künstlicher Intelli-
genz (KI) basierenden, zerstörungsfreien Prüfsystem geforscht,
welches den Reifepunkt von Agrarprodukten bestimmen kann.
Neben der Bestimmung des Reifezustandes soll
dieses vor allem als Frühwarnsystem zum Ein-
satz kommen. Dieses soll einen bevorstehenden
Eintritt der Fäulnis und des Verderbs von Agrar-
produkten ermöglichen, um innerhalb der Logis-
tikkette frühzeitig zu handeln.
Im Rahmen des Forschungsprojektes KI-
UltraHaltbarkeit steht die Entwicklung eines
portablen Handgerätes im Vordergrund, welches
später Anwendung in der Industrie erlangen
soll. Dabei setzen die Forscher auf ein multi-
modales System, um komplementäre Merkmale zu erfassen und
somit eine Analyse und Bewertung des Reife- und Frischegrades
in situ vorzunehmen. Gekoppelt werden sowohl akustische als auch
optische Verfahren, welche bereits frühzeitig eine Aussage über
das Reifeverhalten ermöglichen sollen. Mittels Techniken des Deep
Learnings soll später eine Klassifizierung von neuen Proben ermög-
licht werden.