Produktionsabläufe einfach und sicher gestalten!
Ölsaaten werden hauptsächlich zur Gewinnung pflanzlicher Öle genutzt. Doch auch der entölte Reststoff findet zunehmend Anwendung in der Humanernährung, da sich in ihm noch wertvolle Inhaltsstoffe befinden.
Vor dem Hintergrund von Bevölkerungsentwicklung und Ressourcennutzung ein wichtiger Aspekt, aber auch ein komplizierter, da die Qualitätskontrolle von Rapssaat von Mitarbeitern durchgeführt wird, die z.B. die Schälqualität und den Grad der Schalenablösung bei der Verarbeitung beurteilen. Dieser manuelle Prozess ist sowohl teuer als auch aufgrund der subjektiven Wahrnehmungen jedes einzelnen Mitarbeiters nicht in der Lage, ein standardisiertes Ergebnis zu gewährleisten.
Erfolgreiche Projekt-Realisierungen durch gemeinsames Handeln und Denken
Um die Produkte und Prozesse sicher zu gestalten und Arbeitsabläufe zu optimieren, gingen das Deutsche Institut für Lebensmitteltechnik (DIL Technologie) zusammen mit VT Engineering im gemeinsamen Projekt S3FOOD der Frage nach, ob es möglich ist, die Qualitätskontrolle von Raps mit einer mobilen App zu automatisieren?
Untersucht wurde, wie die Integration von KI in die Klassifikation von Bilddaten eine leistungsfähige App zur automatisierten Qualitätskontrolle unterstützen kann. Ziel war es, die generelle technische Machbarkeit einer App mit ausreichender Klassifikationsgenauigkeit für zwei bis drei Produktklassen zu demonstrieren.
S3Food Fördergutschein macht es möglich
Im Rahmen des Projekts wurde eine mobile App für die Klassifizierung von Raps erfolgreich implementiert und getestet. Durch die Integration eines neuronalen Netzes für die Klassifizierung konnte eine hohe Genauigkeit und eine hohe Robustheit gegenüber Umwelteinflüssen wie Blitzlicht, Schatten, etc. erreicht werden. Eine Vorstufe der mobilen App mit klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen konnte eine solche Robustheit nicht aufweisen, so dass auch im Projekt der Bedarf an neuronalen Netzen zur Klassifizierung gezeigt werden konnte.
Vom Pilotprojekt in die Praxis
Die nächsten Schritte wären die Erprobung des Systems in einer industriellen Umgebung und die Integration in ein Gesamtsystem. Dazu müsste eine Optimierung, Anpassung und Erweiterung des Systems vorgenommen werden, so dass ein Betrieb über eine Förderanlage, die direkte Umsetzung von Steuerbefehlen im Gesamtsystem und der Echtzeiteinsatz möglich werden.
Kontakt
Norbert Reichl
Tel: 0 0521 986400
Mail: Norbert.Reich@foodprocessing.de
Beate Kolkmann
Tel: 0160 7452381
Mail: Beate.Kolkmann@foodprocessing.de
Weitere Informationen zu dieser und weiteren mit Hilfe von S3Food entwickelten dititalen Lösungen unter https://s3food.eu/