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Quantitative Hyperspektralanalyse

Quantitatives Chemical Imaging für den Food-Bereich

Beim Wooden Breast Syndrome handelt es sich um einen in der Hühnermast auftretenden Wachstumsdefekt der Brustmuskulatur von Hühnern, der zwar für den Konsumenten ungefährlich ist, das Fleisch jedoch für den Verkauf ungeeignet macht. Der Defekt verursacht mehrere Milliarden Euro Schaden, da das betroffene Fleisch aussortiert werden muss und nur noch zu minderwertiger Ware verarbeitet werden kann. Mittels Quantitative Chemical Imaging wurde jetzt die Detektion und anschließende Sortierung des Wooden Breast Syndrome gelöst.

Bild: EVK DI Kerschhaggl GmbHBild: EVK DI Kerschhaggl GmbH
Der Wooden-Breast-Defekt bei Hühnerfleisch in unterschiedlichen Ausprägungen, von 0% (l.) bis 90% (r.).

EVK hat hierfür eine Lösung entwickelt, die auf Basis von quantitativer Hyperspektralanalyse eine genaue Messbarkeit des Defekts an der Produktlinie in Echtzeit ermöglicht. Qualitätssicherer können damit manuelle Arbeitsschritte einsparen und gleichzeitig den gesamten Produktstrom in Echtzeit erfassen und beeinflussen, z.B. indem Objekte selektiv entfernt werden, die den Erfordernissen nicht entsprechen. Um diesen Defekt analytisch nachzuweisen ist allerdings kein eindimensionaler Ansatz zielführend, in dem ein Messwert gegen einen anderen Grenzwert abgeglichen wird. Eine Erkennung ist a-priori weder über eine Farbkamera, noch über das direkte Korrelieren von NIR-Spektren zu Gut-/Schlecht-Produkten möglich, da viele chemometrisch feststellbare Unterschiede nicht zum Defekt selbst korrelieren, sondern natürliche Variationen ohne Qualitätsbezug darstellen. Darüber hinaus ist der Defekt auch stark über haptische Eigenschaften des Produkts bestimmt, die teilweise auf der subjektiven Einschätzung eines Menschen beruhen. Für die Lösung der Problemstellung war daher ein völlig neuer Ansatz erforderlich in welchem eine Vielzahl unterschiedlicher chemometrisch erfassbarer Eigenschaften quantitativ vermessen, und derart in einer Logik kombiniert wurden, dass eine eindeutige Erkennung des Defekts möglich wird.

EVK DI Kerschhaggl GmbH

Dieser Artikel erschien in inVISION 2 2018 - 16.04.18.
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