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KMU-innovativ Detektion von Kunststoff-Teilchen in der Lebensmittelproduktion

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Fördermaßnahme: KMU-innovativ: Produktionsforschung (ab 2016)

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2025
Detektion von Fremdkörpern mittels Hyperspectral Imaging in Getreideerzeugnissen Detektion von Fremdkörpern mittels Hyperspectral Imaging in Getreideerzeugnissen

Forschungsziel: Ziel des KMU-innovations-Projekts DeteKTiL ist die Entwicklung eines Detektionssystems, das in der Lage ist, transparente Kunststoffteile über ihre chemische Struktur im Infrarotbereich zu erkennen. Hierzu wird ein Fließbandsystem konzipiert, das einen optimal ausgeleuchteten 360°-Scan der Lebensmittel im Prozess gewährleistet. Damit ist gleichzeitig mittels Spektralkamera die Erfassung der chemisch-physikalischen Struktur fremder Teilchen möglich und deren automatische Ausschleusung sichergestellt.

Ansprechperson Projektkoordination


Ansprechperson bei PTKA

Dipl.-Ing. Daniel Adam
+49 721 608-31415
daniel.adam@kit.edu

Detaillierte Projektbeschreibung

Problemstellung
Die Lebensmittelindustrie ist stets bestrebt, qualitativ hochwertige und sichere Erzeugnisse herzustellen. Trotzdem kann es bei der Verarbeitung von Lebensmitteln zum Eintrag von Fremdkörpern, wie bspw. Steinchen, Metallen oder Kunststoffen, kommen. Zur Fremdkörperdetektion werden meist Röntgen- und/oder Metalldetektoren eingesetzt. Diese sind jedoch bislang, ebenso wie optische Sortiersysteme im Wareneingang, nicht in der Lage, (transparente) Kunststoffe zu detektieren. Es besteht das Potential, das Erkennen dieser Kunststoffteile in der Lebensmittelindustrie mittels Spektralkamera im Infrarotbereich zu erforschen. In der Folge lassen sich unentdeckte Kontaminationen und damit Gesundheitsrisiken sowie kostspielige Produktrückrufe in der Lebensmittelverarbeitung vermeiden.

Zielsetzung
Ziel des KMU-innovations-Projekts DeteKTiL ist die Entwicklung eines Detektionssystems, das in der Lage ist, transparente Kunststoffteile über ihre chemische Struktur im Infrarotbereich zu erkennen. Hierzu wird ein Fließbandsystem konzipiert, das einen optimal ausgeleuchteten 360°-Scan der Lebensmittel im Prozess gewährleistet. Damit ist gleichzeitig mittels Spektralkamera die Erfassung der chemisch-physikalischen Struktur fremder Teilchen möglich und deren automatische Ausschleusung sichergestellt.

Vorgehensweise
In Voruntersuchungen werden durch empirische Erhebungen die in der Lebensmittelindustrie verwendeten typischen (transparenten) Kunststoffe erfasst und deren chemisch-physikalische Eigenschaften und Absorptionsspektren zusammengeführt. Auf diesen Daten aufbauend wird ein Detektionsverfahren für Hyperspektralkameras im sichtbaren Nah- und Kurzwelleninfrarotbereich entwickelt. Für die Erkennung der Fremdteilchen ist eine passende Beleuchtung zu ermitteln, welche einen geringen Einfluss, beispielsweise durch hohe Wärmeeinwirkung, auf die Lebensmittelqualität hat. Dieser Einfluss wird durch physikalisch-chemische und mikrobiologische Analysen begleitend evaluiert und an ausgewählten Lebensmitteln überprüft. Im weiteren Projektverlauf wird dafür ein prototypisches Fließbandsystem zur optimalen Anordnung der Lebensmittel für den 360°-Scan und zum Ausschleusen der Kunststoffe entwickelt.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Bei erfolgreicher Umsetzung entsteht ein für die Lebensmittelindustrie erschwingliches, modular aufgebautes Detektionssystem, das zuverlässig Kunststoffteile erkennt und aus dem Produkt ausschleust. Zuerst sollen Systeme für trockene Schüttgüter, bspw. Cerealien, und Stückwaren, bspw. Fleischteile, in der Lebensmittelindustrie entwickelt werden, welche zusammen im Jahr 2021 ca. 30 % des Umsatzes der gesamten Lebensmittelindustrie ausmachten. Für den Produzenten besteht somit erweiterte Sicherheit vor Kundenreklamationen oder gar Produktrückrufen. Die Ergebnisse des Detektionssystems sind zudem auf weitere Lebensmittel, Tiernahrung, das Recycling oder die Holzindustrie anwendbar. Einen großen gesellschaftlichen Effekt kann diese Technologie für die chemische Analyse und damit für die Qualität von Medikamenten haben.

Projektpartner
  • CLK GmbH
  • HAIP Solutions GmbH
  • Singer & Sohn GmbH
  • Technische Hochschule Nürnberg

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