Fremdkörper in Lebensmittelverarbeitungsbetrieben besser erkennen – Verbraucher schützen
Auch wenn in den Verarbeitungsbetrieben die bestmöglichen Vorkehrungen getroffen werden, um Verunreinigungen auszuschließen, können solche Fremdkörper in Lebensmittel gelangen, die beim Verbraucher zu Verletzungen oder (besonders bei Kleinkindern) sogar zum Tod führen können. Es steht bereits eine ganze Reihe von Detektionssystemen zur Verfügung, aber keines bietet einen umfassenden Schutz. Röntgenstrahlen können zum Beispiel Objekte mit unterschiedlicher Dichte (wie Glas oder dichten Kunststoff) zeigen, haben aber Probleme bei sehr kleinen Störstoffen wie etwa Haaren oder Stoffen mit niedriger Dichte wie Pappe. Außerdem sind Röntgenstrahlen teuer und eine mögliche Gefahrenquelle. Im EU-geförderten Projekt HYPERA wurde für die Lebensmittelindustrie (und andere verarbeitende Industriezweige) ein Qualitätsprüfungssystem für die Produktionsstraße entwickelt, das automatisch die chemische Zusammensetzung untersucht und Fremdkörper erkennt. Die zerstörungsfreie hyperspektrale Bildgebung (Hyperspectral Imaging, HSI) kann in modernen Lebensmittelverarbeitungsanlagen schnell und zuverlässig eine große Bandbreite von Fremdkörpern erkennen. Das HSI-System Das zerstörungsfreie hyperspektrale Bildgebungssystem von IRIS vereint Spektroskopie und maschinelles Sehen und liefert damit gleichzeitig spektrale und räumliche Informationen. Die Hyperspektralkamera erkennt hunderte Lichtfrequenzen. Das Infrarotspektrum (IR) ist in Hinsicht auf die chemische Zusammensetzung wesentlich umfangreicher als das für den Menschen sichtbare Spektrum. Unter Einsatz von IR kann das System eine große Vielzahl von Anomalien in den Lebensmitteln erkennen. „Konventionelle Spektroskopie beantwortet die Frage nach dem ‚Was‘ und konventionelles maschinelles Sehen nach dem ‚Wo‘, und HSI beantwortet die Frage ‚Wo ist Was‘“, so Alejandro Rosales, Leiter für Wissenschaft und Technik bei IRIS. In Kombination mit einer chemometrischen (also multivariaten) Analyse kann HSI die Konzentration und Verteilung mehrerer Komponenten in einer Probe vorhersagen. Dadurch wird das Verfahren für viele Routineinspektionen in der Qualitätssicherung der Lebensmittelindustrie attraktiv. Das HYPERA®-System enthält zwei verschiedene Überwachungsmodule. Das Reflexionsmodul erkennt nicht nur Störstoffe, sondern misst auch die Zusammensetzung des Lebensmittels in Bezug auf Fett-, Feuchtigkeits- und Eiweißgehalt, sodass es als multifunktionales Werkzeug zu Bewertung der Lebensmittelqualität dient. Das Transmissionsmodul eignet sich besonders zur Erkennung von lichtundurchlässigen, unförmigen Fremdkörpern. Das System wird direkt in die Förderlinien der Produktion eingebaut. Getestet wurde HYPERA® bereits in den Industrieanlagen von vier Lebensmittelverarbeitern aus Spanien und Irland. Dort kam es in fünf verschiedenen Lebensmittelanlagen zum Einsatz und entdeckte Fremdkörper in Pizzas, gebrauchsfertigen Lebensmitteln, verarbeitetem Obst und Gemüse sowie Fleisch- und Wurstwaren. Schnell von der FuE zum marktreifen Produkt Die Förderung aus dem KMU-Instrument der EU dient dazu, vielversprechende Technologie schnell hochzuskalieren. Dadurch konnte das interdisziplinäre Team (aus Photonik, Chemometrie, Softwareentwicklung und künstlicher Intelligenz) die Leistung dieser revolutionären Technologie stark verbessern. „HYPERIA® ist für Verbraucher eine wirklich gute Nachricht. Die Technologie verhindert weitere Lebensmittelkrisen und -skandale, weil sie sichere, gesunde und qualitativ hochwertige Lebensmittel garantiert“, sagt die Leiterin von IRIS, Oonagh Mc Nerney. „Sie treibt topmoderne datengestützte Verarbeitungstechnologien voran und wird damit auch dazu beitragen, dass die Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Lebensmittelindustrie im Sinne einer Industrie 4.0 steigt.“ Das (zum Patent angemeldete) hochskalierte System bietet für aktuell anvisierte Anwendungen eine Genauigkeit von über 95 % und steht nun kurz vor der Marktreife. Das Team hat bereits die erste Vertriebs- und die erste Händlerpartnerschaft fixiert und konzentriert sich aktuell auf die Marktstrategie. Sie richtet sich vorrangig an lebensmittelverarbeitende Unternehmen und in zweiter Linie an den Pharma- und Chemiesektor sowie andere verarbeitende Industrien. Aus technischer Perspektive werden mathematische Instrumente des Deep Learning genutzt, um die Reichweite der Technologie zu verbessern, um tief im Produkt gelegene Fremdkörper zu erkennen und um die Bandbreite der erkennbaren kleineren Störstoffe zu erhöhen.
Schlüsselbegriffe
HYPERA, Lebensmittelsicherheit, Störstoffe, Fremdkörper, Lebensmittelverarbeitung, Hyperspectral Imaging, hyperspektrale Bildgebung, Analyse der chemischen Zusammensetzung, Deep Learning, Chemometrie, Industrie 4.0
