Die Sortierung von Obst und Gemüse hat sich weit über die oberflächliche Inspektion hinaus entwickelt. Angesichts strengerer Lebensmittelsicherheitsvorschriften und steigender Qualitätsansprüche benötigen Produzenten Inspektionstechnologien, die Mängel unter der Oberfläche, subtile Materialunterschiede und versteckte Verunreinigungen bei voller Produktionsgeschwindigkeit erkennen können. Beispielsweise kaufen Supermarktkunden wahrscheinlich keine Früchte wie Äpfel mit sichtbaren Beschädigungen, selbst wenn die innere Qualität für den Verzehr geeignet ist. Mit einer genauen Sortierung können diese Äpfel für alternative Verwendungszwecke wie Säfte, Pürees oder verarbeitete Lebensmittel umgeleitet werden, anstatt sie zu entsorgen. Dadurch wird der Produktwert für Einzelhändler maximiert und gleichzeitig die Lebensmittelverschwendung in der gesamten Lieferkette erheblich reduziert.
Hier hat die Bildgebung mit kurzwelligem Infrarot (SWIR) eine bahnbrechende Veränderung bewirkt.
Im Gegensatz zur sichtbaren oder standardmäßigen monochromen Bildgebung nutzt SWIR das charakteristische Absorptionsverhalten von Wasser, Zucker, Fetten und organischen Verbindungen im Wellenlängenbereich von 1000–1700 nm. Aufgrund dieser spektralen Eigenschaften eignet sich SWIR in einzigartiger Weise zur Identifizierung von Defekten, Fremdstoffen und Qualitätsmerkmalen, die für herkömmliche Bildverarbeitungssysteme unsichtbar sind.
Im Folgenden untersuchen wir, wie SWIR-Kameras eine robuste Inspektion in mehreren hochwertigen Produktkategorien ermöglichen.
Warum SWIR für die Lebensmittelsortierung?
Die SWIR-Bildgebung bietet drei entscheidende Vorteile bei der Lebensmittelinspektion:
• Materialunterscheidung: Verschiedene organische und anorganische Materialien absorbieren SWIR-Licht unterschiedlich, auch wenn sie im sichtbaren Licht identisch aussehen.
• Sichtbarkeit unter der Oberfläche: SWIR kann Defekte unter der Schale oder Haut aufdecken, insbesondere bei wasserreichen Produkten.
• Zuverlässige Inspektion dunkler oder kontrastarmer Objekte: Schwarze, braune oder dunkle Oberflächen bleiben mit SWIR inspizierbar.
Diese Eigenschaften machen SWIR besonders effektiv für die Sortierung, Fehlererkennung und Identifizierung von Fremdstoffen.
Kiwi-Qualitätsbewertung
Erkennung von Flecken, weichen Stellen und Einstichschäden
Kiwis stellen eine besondere Herausforderung für die Inspektion dar: Ihre raue, faserige Außenhaut kann innere Schäden verdecken. Sichtprüfungen scheitern oft daran, dass sie nicht zwischen kosmetischen Oberflächenabweichungen und echten Qualitätsmängeln unterscheiden können.
SWIR-Kameras ermöglichen:• Erkennung von Flecken
Innere Druckstellen oder Gewebeschäden verändern die Feuchtigkeitsverteilung innerhalb der Frucht. SWIR-Wellenlängen reagieren sehr empfindlich auf Wasseraufnahme, sodass Druckstellen mit starkem Kontrast sichtbar werden.
• Identifizierung von weichen Stellen
Durch Überreife oder innere Zersetzung verursachte weiche Bereiche führen zu lokalen Feuchtigkeitsveränderungen. Diese Bereiche sind mit herkömmlichen Sichtlichtinspektionen schwer zu erkennen, lassen sich jedoch in SWIR-Bildern klar unterscheiden.
• Durchstich- und Stoßschäden
Kleine Einstich- oder Druckstellen sind an der Oberfläche möglicherweise nicht erkennbar, führen jedoch zu einer inneren Gewebeschädigung. SWIR macht diese versteckten Mängel frühzeitig sichtbar, bevor der Verfall fortschreitet.
Qualitätsbewertung von Zitrusfrüchten (Zitronen und Orangen)
Über die Oberflächenfarbe hinaus
Zitrusfrüchte sehen optisch einheitlich aus, was die Erkennung ausschließlich mit RGB- oder Monochromkameras besonders schwierig macht. SWIR ermöglicht eine konsistente Erkennung von Fehlern an und unter Oberflächen.
Erläuterung der wichtigsten Defekte
• Flecken
Oberflächenverfärbungen, die durch mechanische Beschädigungen oder Umweltbelastungen verursacht werden. SWIR hilft dabei, oberflächliche Flecken von tieferen Gewebeschäden zu unterscheiden.
• Probleme mit dem Kelch
Der Kelch ist der grüne Stielbereich. Fehlende, beschädigte oder verfaulte Kelchbereiche können auf verminderte Frische oder Handhabungsschäden hinweisen. SWIR verbessert den Kontrast zwischen gesundem Gewebe und beschädigten Bereichen.
• Fäulnis
Der innere Verfall beginnt oft unter der Schale. SWIR kann Feuchtigkeit und Gewebezerfall erkennen, bevor die Fäulnis äußerlich sichtbar wird.
• Stielschäden
Unsachgemäßes Abtrennen kann zu Rissen und inneren Quetschungen im Bereich des Stiels führen, die SWIR deutlich hervorhebt.
• Falten
Faltenbildung oder ungleichmäßige Schalenstruktur aufgrund von Dehydrierung oder physiologischem Stress. SWIR hilft bei der Quantifizierung des Schweregrads durch Analyse der Feuchtigkeitsverteilung.
• Schimmel
Frühes Schimmelwachstum verändert die organische Struktur und den Feuchtigkeitsgehalt. SWIR zeigt Bereiche mit Schimmelbefall auf, bevor Sporen sichtbar werden.
• Oleocellose (Schädigung der Öldrüsen)
Verursacht durch mechanischen Druck, der die Öldrüsen in der Schale zerreißt und zu dunklen Narben führt. SWIR verbessert den Kontrast zwischen gesunden und durch Öl geschädigten Bereichen.
• Durchstiche
Kleine Einstiche können zu schnellem Verfall führen. SWIR erkennt innere Schäden, die mit diesen Einstichen verbunden sind, selbst wenn die Öffnung an der Oberfläche minimal ist.
Qualitätskontrolle von Trockenfrüchten
Fremdkörpererkennung und Qualitätssicherung
Trockenfrüchte stellen eine anders gelagerte Herausforderung dar: geringer Feuchtigkeitsgehalt und sehr unterschiedliche Formen und Texturen. Bei der herkömmlichen Sichtprüfung ist es schwierig, dichte Verunreinigungen zuverlässig zu erkennen.
SWIR zeichnet sich aus durch:
• Erkennung von Fremdstoffen
Dichte anorganische Verunreinigungen wie:
o Steine
o Glas
o Metallfragmente
Diese Materialien weisen im Vergleich zu organischen Trockenfrüchten deutlich unterschiedliche SWIR-Absorptionseigenschaften auf, wodurch sie sich deutlich abheben – selbst wenn sie eine ähnliche Farbe haben.
• Schäden an der Schale und strukturelle Defekte
Risse, Spalten oder übermäßige Dehydrierung verursachen Veränderungen an der inneren Struktur, die mit Hilfe von SWIR durch Kontrastveränderungen hervorgehoben werden können.
• Schimmelpilzerkennung
Schimmelbefall verändert sowohl die chemische Zusammensetzung als auch den Feuchtigkeitsgehalt. SWIR ermöglicht eine frühzeitige Erkennung, selbst bei dunklen Trockenfrüchten wie Rosinen oder Feigen.
Sortierung nach Nussqualität
Von Fremdstoffen bis zur Reduzierung des Aflatoxinrisikos
Die Sortierung von Nüssen nach Qualität erfordert eine zuverlässige Unterscheidung zwischen akzeptablen Produkten und Mängeln auf der Grundlage der inneren Struktur und der Materialzusammensetzung, anstatt nur das Aussehen der Oberfläche zu berücksichtigen.[
Wichtige SWIR-Funktionen
• Identifizierung von FremdstoffenSWIR erkennt zuverlässig Steine, Schalen und andere nicht zur Nuss gehörende Materialien, die sich in Produktströmen befinden.
• Erkennung von Nüssen in der Schale
Mandeln oder andere Nüsse in der Schale können bei einer Sichtprüfung unbemerkt bleiben. SWIR unterscheidet mit hoher Zuverlässigkeit zwischen Schalenmaterial und Kerngewebe.
• Insektenschäden
Ein innerer Befall verändert die Fett- und Feuchtigkeitsverteilung und erzeugt einen deutlichen Kontrast in SWIR-Bildern.
• Verfaulte und gespaltene Nüsse
Fäulnis oder strukturelle Brüche im Inneren verändern die Absorptionseigenschaften, wodurch defekte Nüsse leicht isoliert werden können.
Aflatoxin (Risikoscreening)
Aflatoxin ist eine giftige Verbindung, die von bestimmten Pilzen (insbesondere Aspergillus-Arten) produziert wird, die unter ungeeigneten Lagerbedingungen auf Nüssen wachsen können. Es ist:
• stark krebserregend
• weltweit streng reguliert
• oft mit innerem Schimmelbefall verbunden, ohne sichtbare Anzeichen an der Oberfläche zu haben
SWIR „misst“ Aflatoxin zwar nicht chemisch, ist jedoch äußerst effektiv bei der Erkennung von schimmelbefallenen und strukturell beschädigten Nüssen, die in engem Zusammenhang mit dem Aflatoxin-Risiko stehen.
Die Rolle der SWIR-Bildgebung bei der Lebensmittelkontrolle
Bei frischen Produkten, Trockenfrüchten und Nüssen liefert die SWIR-Bildgebung durchweg das, was herkömmliche Bildverarbeitungssysteme nicht leisten können: Eine zuverlässige Materialunterscheidung, die Erkennung von Defekten unter der Oberfläche und eine robuste Identifizierung von Fremdstoffen.
Angesichts steigender Produktionsgeschwindigkeiten und strengerer Qualitätsstandards sind SWIR-Kameras keine Nischentechnologie mehr, sondern werden zu einem wesentlichen Bestandteil fortschrittlicher Systeme zur Sortierung und Bewertung von Lebensmitteln.
Durch die Möglichkeit, unter die Oberfläche zu sehen, ermöglicht es SWIR Herstellern, bessere Entscheidungen zu treffen, Abfall zu reduzieren und sicherere, qualitativ hochwertigere Lebensmittel auf den Markt zu bringen.
JAI wird in Kürze noch mehr spezifische Lösungen anbieten können, die speziell auf die Anforderungen der Sortierung und Klassifizierung von Obst und Gemüse zugeschnitten sind. Diese Lösungen nutzen die SWIR-Bildgebung, um reale Herausforderungen bei der Inspektion von frischen Produkten, Trockenfrüchten und Nüssen zu bewältigen und ermöglichen eine zuverlässige Erkennung von Mängeln, Verunreinigungen und Qualitätsmerkmalen, die für herkömmliche Systeme unsichtbar sind.