Messen und Zählen in der Nahrungsmittelindustrie

Die Food-Industrie zählt zu den Sparten, in denen die Anwendung von Bildverarbeitungs-Systemen in den vergangenen Jahren stark zugenommen hat. Das Spektrum der Aufgaben ist dabei sehr breit. Zu den einfacheren Anwendungen gehören hierbei Zählaufgaben oder die Prüfung von Verpackungen der Lebensmittel und Getränke, doch auch die Lebensmittel selbst werden zunehmend mittels Bildverarbeitung inspiziert und z.B. nach ihrer Güte klassifiziert. Teilweise werden die von der Bildverarbeitung errechneten Ergebnisse sogar zur Berechnung des Gewichts und zur Preisauszeichnung genutzt. In einigen Ländern ist es z.B. üblich, Wurstwaren in Packungen mit Inhalten in exakten 100g-Schritten anzubieten. Um aber tatsächlich 200 und nicht z.B. 212g Wurst in eine Packung zu bringen, setzt ein Kunde der britischen Niederlassung von Stemmer Imaging Bildverarbeitungs-Systeme ein, die während des Schneidens der Wurstscheiben den Fett- und Fleischanteil erkennen. Diese Ergebnisse werden unter Berücksichtigung des unterschiedlichen spezifischen Gewichts dazu verwendet, die Dicke der letzten abgeschnittenen Scheibe pro Packung so zu steuern, dass das Zielgewicht exakt erreicht wird. In dieser Anwendung wird zudem darauf geachtet, ob eine Wurstscheibe mit geringem oder hohem Fettanteil in der Packung ganz oben zu liegen kommt, um so ein optisch möglichst hochwertiges Produkt anbieten zu können bzw. um den Preis entsprechend anzupassen. Die Optik des Produkts spielt auch für die großen Fastfood-Ketten der Welt eine große Rolle. Dies führt dazu, dass einige dieser Anbieter von ihren Lieferanten für Burger-Brötchen einen genau definierten Bräunungsgrad verlangen und sogar die grobe Anzahl und Verteilung der Sesamkörner darauf festgelegt haben. Auch dies konnte mithilfe von modernen Bildverarbeitungs-Systemen realisiert werden. Bildverarbeitung-Systeme entlasten Mitarbeiter Ein weiterer Partner von Stemmer Imaging in Holland hat bereits vor einigen Jahren eine Machbarkeitsstudie zur Beantwortung der Frage durchgeführt, ob es möglich ist, Karotten mithilfe von Bildverarbeitungs-Systemen automatisiert zu verarbeiten und dabei eine Schnittkante für die Abtrennung des Grünanteils zu bestimmen. Wird hier zu wenig abgeschnitten, so verbleibt unerwünschtes Grün an der Karotte. Kürzt man hingegen zu viel, so hat dies einen negativen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit des Prozesses. Die Ernte und Weiterverarbeitung von Gemüse wird heute noch weitgehend manuell durchgeführt. Diese Tätigkeiten sind nicht nur für die Beschäftigten meist eintönig und zum Teil gesundheitsschädigend, sie haben aufgrund des hohen Personalkostenanteils auch einen maßgeblichen Einfluss auf die Preise der Endprodukte. Für die Studie wurden vorher gewaschene Rüben in beliebiger Drehlage auf ein Förderband gelegt, das die Rüben am eingesetzten Bildverarbeitungs-System vorbeiführte. Das Bildverarbeitungs-System hatte dann die Aufgabe, die Rotationslage der Karotten zu erkennen, ihre Dicke entlang der Längsachse zu verfolgen, die dickste Stelle zu finden und abschließend die optimale Schneidkante zu berechnen. Das Ergebnis der Studie: Mit der geeigneten Hard- und Software war es möglich, diese Aufgabe in der geforderten Geschwindigkeit und Genauigkeit zu lösen. Vielfältige neue Einsatzfelder erschlossen Wie die Beispiele zeigen, eignet sich die Bildverarbeitung für viele Anwendungen außerhalb der typischen Industrie-Sparte, z.B. in der Nahrungsmittelverarbeitung. Auch die Bildverarbeitung kann nicht jede Aufgabe lösen – aber mit optimal ausgewählten Komponenten und Systemen lassen sich bereits zahlreiche Anwendungen realisieren.