11. Juli 2020 
 
6. Februar 2019

Fruit Logistica: Kompakter Foodscanner misst Reifegrad

Ist die Tomate noch genießbar? Mit einem mobilen Food-Scanner sollen Händler und Verbraucher künftig prüfen können, ob Nahrungsmittel verdorben sind. Wie das Gerät die Haltbarkeit von Obst, Gemüse & Co. ermittelt, erläutert Fraunhofer-Forscher Dr. Robin Gruna im Gespräch mit DIE MESSE.

Foto: Fraunhofer IOSBFoto: Fraunhofer IOSB
Kompakter Frische-Inspektor: Herzstück des Scanners ist ein Nahinfrarot-Sensor.
Herr Dr. Gruna, um den Frischegrad etwa von Obst und Gemüse zu bestimmen, haben Sie einen kompakten Foodscanner entwickelt. Wie ist das Gerät aufgebaut?
Der Demonstrator besteht aus einem NIR-Spektralsensor, einer integrierten Lichtquelle sowie einem Bluetooth-Modul, über das ein Smartphone mit dem Gerät kommunizieren kann. Die Komponenten sind in einem faustgroßen Gehäuse untergebracht, das über ein Messfenster für den NIR-Sensor und die Beleuchtung verfügt.

Herzstück des mobilen Scanners ist ein Nahinfrarot (NIR)-Sensor. Welche Aufgaben übernimmt der Sensor?
Mithilfe des NIR-Sensors wird die wellenlängenabhängige Wechselwirkung des eingestrahlten Lichts mit der Probe gemessen. Licht im Nahinfrarotspektrum regt kovalente Molekülbindungen in zumeist organischen Verbindungen an, daher eignet sich diese Art der Spektroskopie sehr gut für die Analyse von Lebensmitteln und wird dafür auch schon lange im Labor eingesetzt. Jedoch erst durch die Entwicklung kompakter und preisgünstiger Spektralsensoren sind neue Anwendungen wie zum Beispiel ein Lebensmittelscanner für Verbraucher möglich.

Um die Lebensmittelqualität mittels der Sensordaten und der gemessenen Infrarotspektren bestimmen zu können, setzen Sie auf intelligente Algorithmen. Was lernt die Software – etwa bei der Analyse einer Tomate?
Für jedes Lebensmittel sind andere Qualitätsparameter relevant. Im Fall der Tomate haben wir den Zuckergehalt und die Festigkeit untersucht, da diese von der Lagerzeit der Tomate abhängen. Um diese Parameter mittels NIR-Spektroskopie bestimmen zu können, muss zunächst der Zusammenhang zwischen dem gemessenem NIR-Spektrum und dem entsprechenden Qualitätsparameter mathematisch modelliert werden. Dies erfolgt mit Hilfe eines größeren Lerndatensatzes, mit dem ein Algorithmus so trainiert wird, so dass dieser Zusammenhang auch für neue Messungen wiedergeben kann. In unserem Fall haben wir dafür hunderte von Tomaten spektral vermessen und im Labor auf ihren Zuckergehalt und ihre Festigkeit untersucht.

In der Cloud werden die gemessenen Daten analysiert und danach über eine App visualisiert. Welche Informationen erhält hier der Anwender?
Dem Anwender wird angezeigt, wie lange die Tomate voraussichtlich noch gelagert werden kann, bis sie eine gewisse Qualitätsgrenze unterschreitet. Somit weiß der Anwender, welches Lebensmittel er in Kürze verbrauchen sollte und wie er Lebensmittelverschwendung vermeiden kann.

Aktuell planen Sie eine Testphase in der Praxis. Welche zusätzlichen Erkenntnisse wollen Sie daraus gewinnen?
Wir wollen sehen, welche Umgebungsbedingungen in der Praxis vorhanden sind und welche Störeinflüsse gegebenenfalls auf die NIR-Messung einwirken. Im Feld, außerhalb des Labors, kann zum Beispiel Fremdlicht oder eine verschmutze Probe die Messung stören. Auch der Anwender kann bei der Messung Fehler machen, schließlich ist dieser in der Regel kein Experte für NIR-Spektroskopie. Ziel ist es, unsere Verfahren einfacher bedienbar und robuster gegenüber Störeinflüssen zu machen.

Wie sehen Ihre weiteren Pläne für den Foodscanner aus?
Der Foodscanner ist nur eine Anwendung unter vielen für die miniaturisierte NIR-Spektroskopie. Wir sehen ein großes Anwendungspotential für diese Technologie innerhalb der gesamte Wertschöpfungskette von Lebensmitteln. Angefangen in der Präszisionslandwirtschaft, zum Beispiel zur Feststellung des optimalen Erntezeitpunkts, über die Wareneingangskontrolle im Handel bis hin zu Küchengeräten für den Endverbraucher. Es gibt allerdings noch einige wichtige ungelöste Fragestellungen, für die wir aktuell an Lösungen arbeiten. Beispielsweise untersuchen wir, wie die aufwändig trainierten Auswertealgorithmen für andere Produkte „wiederverwendet“ werden können oder wie diese auf NIR-Spektalsensoren unterschiedlicher Hersteller übertragen werden können.

https://www.iosb.fraunhofer.de/

 


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