04.01.2019

Food-Scanner für die Hosentasche

Foto: FRaunhofer IOSB

Mit einem mobilen Food-Scanner sollen Verbraucher und Supermarktbetreiber in Zukunft prüfen können, ob Nahrungsmittel verdorben sind. Das Gerät im Hosentaschenformat ermittelt per Infrarotmessung den Reifegrad und die Haltbarkeit von Gemüse, Obst & Co. und zeigt das Ergebnis mithilfe einer App an.

Das Gerät entwickeln Fraunhofer-Forscherinnen und -Forscher. Herzstück des mobilen Scanners ist ein Nahinfrarot (NIR)-Sensor, der den Reifegrad des Nahrungsmittels bestimmt und ermittelt, wie viele und welche Inhaltsstoffe es enthält. "Infrarotlicht wird punktgenau auf das zu untersuchende Produkt geschickt, anschließend misst man das Spektrum des reflektierten Lichts. Die absorbierten Wellenlängen lassen Rückschlüsse auf die chemische Zusammensetzung der Ware zu", erläutert Robin Gruna am Fraunhofer IOSB, die Funktionsweise des Verfahrens.

"Im Labor kann man schon lange per Nahinfrarotspektroskopie Inhaltsstoffe quantifizieren. Neu ist, dass dies jetzt mit kleinen Low-Cost-Sensoren möglich ist", sagt sein Team-Kolege Julius Krause. "Lebensmittel werden oftmals gefälscht, beispielsweise werden Lachsforellen als Lachs verkauft. Auch die Echtheit eines Produkts kann man mit unserem Gerät feststellen, nachdem es entsprechend eingelernt wurde. Gepanschtes Olivenöl lässt sich ebenfalls als solches identifizieren", so der Physiker.

 

Für 2019 ist Testlauf des Foodscanners geplant

 

Doch dem System sind auch Grenzen gesetzt: Es bewertet ausschließlich die Produktqualität von homogenen Nahrungsmitteln. Heterogene Produkte mit verschiedenen Zutaten wie beispielsweise Pizza lassen sich aktuell nur schwer prüfen. Hierfür erforschen die Wissenschaftler ortsauflösende Technologien wie bildgebende Spektroskopie (Hyperspectral Imaging) und Fusionsansätze mit Farbbildern und Spektralsensoren.

 

 

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Um die Qualität der Lebensmittel basierend auf den Sensordaten und den gemessenen Infrarotspektren bestimmen und Prognosen für die Haltbarkeit errechnen zu können, entwickeln die Forscherteams intelligente Algorithmen, die nach entsprechenden Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den Daten suchen. "Durch Maschinelles Lernen können wir das Erkennungspotenzial steigern. In unseren Tests haben wir Tomaten und Hackfleisch untersucht", sagt Gruna.

So wurden etwa die gemessenen NIR-Spektren von Hackfleisch mithilfe statistischer Verfahren mit dem mikrobiellen Verderb korreliert und wurde die weitere Haltbarkeit des Fleisches davon abgeleitet.

Umfangreiche Lagertests, bei denen die Forscherteams die mikrobiologische Qualität sowie weitere chemische Parameter unter verschiedenen Lagerbedingungen erfassten, zeigten eine gute Übereinstimmung der ermittelten und der tatsächlichen Gesamtkeimzahl.

Der Scanner sendet die gemessenen Daten zur Analyse per Bluetooth an eine Datenbank – eine eigens entwickelte Cloud-Lösung –, in der die Auswerteverfahren hinterlegt sind. Die Messergebnisse werden anschließend an eine App übertragen, die dem Verbraucher die Ergebnisse anzeigt und darstellt, wie lange das Lebensmittel bei den jeweiligen Lagerbedingungen noch haltbar ist oder ob es bereits überlagert wurde. Darüber hinaus erfährt der Verbraucher, wie er Lebensmittel alternativ verwenden kann, wenn deren Lagerdauer abgelaufen ist.

Für Anfang 2019 ist die Testphase in Supermärkten geplant.


red

 

 

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