Entwicklung eines Künstlich-Intelligenten zerstörungsfreien Ultraschall-Messsystems zur portablen und kontaminierungsfreien Reife- und Haltbarkeitsüberprüfung von Lebensmitteln (ki-UltraHaltbarkeit)

Im Projekt ki-UltraHaltbarkeit (Entwicklung eines Künstlich-Intelligenten zerstörungsfreien Ultraschall-Messsystems […]) untersucht die Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes zerstörungsfreie Prüfverfahren, mit denen der Reifegrad und Haltbarkeit von Melonen bestimmt werden kann. Ziel ist die Entwicklung eines portablen Handgerätes sowie eine Kopplung mittels Deep Learning Verfahren. Das Projekt ist im April 2019 gestartet und wird von Prof. Dr. Ahmad Osman geleitet.

Herausforderung 

Wasser- und Zuckermelonen gehören zu den beliebtesten Obstsorten. Durch die dicke Schale der Melone sind Reifegrad und Qualität allerdings von außen schwer zu bestimmen. Ausschussware wird meist manuell oder stichprobenartig ausgewählt, wobei der Prozess jedoch stark von der subjektiven Wahrnehmung beeinflusst wird. Ideal wäre an dieser Stelle ein zerstörungsfreies Verfahren, das die bisherigen Ansätze zur Qualitätskontrolle ersetzt oder ergänzt. Dabei arbeiten zwar viele Messmethoden (unter anderem Magnetresonanz oder Röntgen) zerstörungsfrei, haben sich aber aus verschiedenen Gründen dennoch als ungeeignet für diese Anwendung erwiesen. Zudem ist die Reifung ein komplexer Prozess, der sich aus einer Vielzahl von komplementärer Sinneswahrnehmungen zusammensetzt und mit nur einer einzigen Messmethode nicht zuverlässig dargestellt werden kann. Um eine breites Spektrum an Lebensmittel abzudecken, wird daher eine modulare Sensortechnologie benötigt.

Ziele und Vorgehen 

Im Projekt ki-UltraHaltbarkeit werden akustische und bildgebende Prüfmethoden zu einem zerstörungsfreien Verfahren zur Bestimmung des Reifegrads kombiniert. Ziel des Projektteams ist die Entwicklung eines Handprüfgeräts, welches in situ, also direkt vor Ort am Prüfobjekt, eine Aussage über die Reife und Haltbarkeit von landwirtschaftlichen Erzeugnissen ermöglicht. Innovative Signalverarbeitung und Deep-Learning-Algorithmen werden zur Auswertung und Evaluierung der Messdaten eingesetzt. Im Vergleich zu anderen Methoden lassen sich Deep-Learning-Verfahren gut auf neue Daten generalisieren; sie sollen mittels Methoden zur reduzierten Datenaufnahme länderspezifisch angepasst und auf weitere Lebensmittel erweitert werden. Im Verlauf des Projekts wird ein entsprechender Prototyp des Handgeräts aufgebaut und von den Projektpartnern getestet. Hierbei sind entsprechende Erweiterungen vorgesehen, die durch angepasste Algorithmik zuverlässige und schnelle Ergebnisse liefern.

Innovationen und Perspektiven           

Die kontaktlose und zerstörungsfreie Qualitätskontrolle von Lebensmitteln wird schon lange erforscht, konnte aber bis heute nicht zufriedenstellend umgesetzt werden. Das Projekt ki-UltraHaltbarkeit kann genau diese Lücke schließen und den Nutzern mit dem neu entwickelten Prüfgerät und mit innovativen KI-Technologien die Interpretation der Daten erleichtern. Sofern sich die Technologie erfolgreich auf andere Lebensmittel erweitern lässt, stellt sie zudem einen massiven Fortschritt in der Lebensmittel-Qualitätskontrolle dar. Damit ist das Projekt vor allem für landwirtschaftliche Erzeuger und den Lebensmittelhandel von großer Bedeutung, und der geplante Prototyp kann direkt von den Projektpartnern eingesetzt und zur Serienreife weiterentwickelt werden. Zudem profitiert die htw saar von dem entstehenden Forschungsnetzwerk mit Partnerunternehmen, und die Erkenntnisse aus der Entwicklungsarbeit können wieder in weitergehende Forschungsarbeiten in diesem Themenkreis einfließen.