Lebensmittelverschwendung ist angesichts der stetig wachsenden Weltbevölkerung nicht nur ein Ressourcen-Problem, sondern auch ein großer Kostenfaktor. Beim Screening verderblicher Waren wie Obst und Gemüse unterstützt nun eine neue KI-gestützte Multisensor-Anwendung des Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT: Schonend erkennt sie Qualitätsmerkmale selbst unter der Oberfläche und kann so die Haltbarkeit von Obst und Gemüse prognostizieren. Kistenweise per Knopfdruck – und durch erweiterbare Sensorik individuell anpassbar.
Halb sieben Uhr früh im Logistik-Hub eines großen Fruchtimporteurs: Rasch ist ein Tray mit Äpfeln in das Inspektionsgerät geschoben. Per Waage und Barcode-Scanner werden die Daten erfasst und mit dem Lieferschein abgeglichen. Zusätzlich bilden Nahinfrarot-Kameras und Mikrowellen-Radartechnik durch Tipp aufs Touch-Display die dargebotenen Früchte ab und blicken dabei zerstörungsfrei unter die Apfelschale.
Per Künstlicher Intelligenz zur Haltbarkeitsvorhersage
Ein KI-gestützter Vergleich mit dem gespeicherten Idealbild zeigt, ob Früchte fehlen oder eventuell andere Sorten mit in der Stiege gelandet sind, und weist am Bildschirm auf Qualitätsmängel hin. Datenbasiert lässt sich dadurch die Haltbarkeit der Ware vorhersagen, um Verkaufszeitpunkt oder Preisgestaltung anzupassen. Ein großer Beitrag zur Vermeidung von Lebensmittelverschwendung.
Ressourcen schonen
Das ist eines der großen Ziele, die der Fraunhofer CCIT mit dem neuen Scanner verbindet: Leicht verderbliche Frischwaren sollen durch einen optimierten Warenfluss und bessere Planbarkeit möglichst nicht mehr zu den derzeit rund 58 Mio. t Lebensmittel beitragen, die allein in der EU jährlich weggeworfen werden. Eine Größe, die mit etwa 132 Mrd. Euro auch wirtschaftlich ins Gewicht fällt.
Bereit für viele Anwendungsbereiche
Entwickelt wurde der nun einsatzbereite Prototyp von den Fraunhofer-Instituten für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP gemeinsam mit Partnerinnen und Partnern aus Lebensmittelgroßhandel und -industrie.
„So konnten wir ganz praxisnah viel Expertise sammeln“, erklärt Anna Taphorn vom Fraunhofer IOSB. „Jetzt steht der Scanner bereit für weitere Einsatzfelder.“ Und dazu gehören nicht nur weitere Obst- und Gemüsesorten: „Wir hatten auch schon eine Anfrage aus der Bäckereibranche, dort sind Konsistenz und Frische ja ebenso wichtig“, so die Fachfrau für Sichtprüfsysteme.
Vielfältige Sensorik und Möglichkeit des Wissenstransfers
Zu dieser großen Variabilität tragen vorrangig zwei Aspekte bei: Erstens lässt sich die verwendete Sensortechnik an die jeweiligen Anforderungen anpassen, beispielsweise durch Gas-Sensorik zur Erkennung von Obst-Reifegasen oder durch Hyperspektralkameras, die den Zuckergehalt und andere interne Qualitätsparameter messen.
Zweitens bietet die Art des KI-Einsatzes große Vorteile: Durch Anomaliedetektion können Fehler erkannt werden, die zuvor noch nicht bekannt waren – das Modell wird auf fehlerfreie bzw. „ideale“ Daten trainiert und meldet, wenn es Abweichungen von ihnen gibt. Dieses Wissen lässt sich auch vergleichsweise rasch übertragen. So muss z. B. für eine neue Sorte nur mit wenigen Daten etwas nachtrainiert werden.
Skalierbarkeit durch einfache Bedienung
Werden Grenzwerte für die Qualitätsmerkmale festgelegt, können die KI-Modelle Handlungsempfehlungen ausspielen, wie mit den gescannten Waren weiter verfahren werden soll. Dieses datenzentrierte Verfahren ist multiplizierbar, sodass sich beliebig viele Scanner parallel einsetzen lassen. Und da sie dank Touchpad sehr einfach zu bedienen sind, ist die Nutzung auch über den Großhandel hinaus ohne aufwendige Personalschulung möglich.
Blick in eine automatisierte Zukunft
„Für die Zukunft sind erweiterte Einsatzmöglichkeiten vorstellbar: Zum Beispiel könnten wir die Anwendung in neuen Kooperationen auf Wunsch als Fließband-Applikation ausbauen“, erklärt Taphorn. Niemand müsste mehr einzelne Kisten zur Überprüfung in die Hand nehmen, die Daten könnten an einem zentralen Qualitäts-Check ausgespielt werden oder der ganze Vorgang gänzlich automatisiert ablaufen. „Ein enormer Geschwindigkeits- und Qualitätsvorteil gegenüber der momentan üblichen manuellen Kontrolle“, so Taphorn.
Optimierung von Warenflüssen
Mit seiner effizienten Diagnosefähigkeit, hoher Variabilität und rascher Einsatzbereitschaft steht der Prototyp des multimodalen Inspektionssystems nun für die Praxis bereit. Das eröffnet neue Perspektiven, so Taphorn: „Die anpassbare Sensorik und die einfache Anwendung werden künftig dazu beitragen, die Vermarktung von Frischwaren wie Obst und Gemüse zu optimieren und die Lebensmittelverschwendung zu reduzieren.“
