Quantitative Hyperspektralanalyse

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.

Messung des Wooden-Breast-Deffekts: Eingangser in gemittelter spektraler Intensität (l.); eines der Referenzspektrensätze des Modells (m.o.); Gegenüberstellung der menschlichen Einschätzung vs. chemometrischem Modell (m.u.); Falschfarbendarstellung in %Wooden-Breast-Defekt (r.). (Bild: EVK DI Kerschhaggl GmbH)

Bild 1 | Messung des Wooden-Breast-Deffekts: Eingangsbilder in gemittelter spektraler Intensität (l.); eines der Referenzspektrensätze des Modells (m.o.); Gegenüberstellung der menschlichen Einschätzung vs. chemometrischem Modell (m.u.); Falschfarbendarstellung in % Wooden-Breast-Defekt (r.). (Bild: EVK DI Kerschhaggl GmbH)

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.

Messaufbau

Die optische Anordnung zur Kontrolle der Hühnerfilets besteht aus einer Helios NIR G2 Class NIR-Hyperspektral-Kamera mit Halogen-Beleuchtung über einem Förderband. Die Datenanalyse und Erstellung der Modellierung für die Kamera wird dabei mit dem Softwarepaket Sqalar durchgeführt. Als relevante Parameter zur Feststellung eines vorliegenden Wooden Breast Defekts wurden Härte, Feuchtigkeit, Protein- und Kalziumgehalt sowie die Einstufung durch einen Menschen herangezogen. Als Referenzwerte zur Korrelation mit spektralen Features wurden unabhängige Messungen durchgeführt. Die Härte wurde mittels Durometer vermessen, die Feuchtigkeit mittels Mikrowellentrocknung und Wägung, der Kalzium- und Proteingehalt von einem externen Lebensmittel-Labor vermessen. Die menschliche Einstufung wurde für jedes Filet vor Ort von einem eingeschulten Qualitätssicherer eingeschätzt. Erst aus der Kombination all dieser Parameter lässt sich das Klassifikationsproblem lösen. Die logische Verknüpfung mehrerer lose zum Defekt korrelierender Parameter liefert dabei einen zuverlässigen Vorhersagewert für das Vorliegen des Wooden Breast Syndroms am Produkt. Ein Beispiel einer solchen Verknüpfung zeigt Bild 2. Bei den Test wurden jeweils zehn gute (obere zwei Reihen) und zehn defekte (untere zwei Reihen) Filets ausgewertet. Zwei quantitative Parameter sind dabei den Farbkanälen Rot und Grün zugewiesen, wodurch der resultierende Farbton das Verhältnis der beiden Parameter zueinander, und damit das Vorliegen eines Defekts bereits über einen Grünstich im Chemical Imaging Bild anzeigt. Das endgültige Modell zur Lösung der Problematik ist hingegen komplizierter. Teile der Modellierung sind in Bild 1 dargestellt. Rechts im Bild ist dabei das Ergebnis des Algorithmus in Falschfarben dargestellt (Wooden-Breast-Defekt in %).

Fazit

Bild 2 | Test an jeweils zehn
Gut-Filets (obere Reihen) und
zehn Wooden-Breast-Filets (untere
Reihen). Die Ausbreitung
des Effekts lässt sich durch die
Kombination mehrerer quantitativ
gemessener Parameter
sichtbar machen (Grünstich). (Bild: EVK DI Kerschhaggl GmbH)

Das diskutierte Beispiel mittels quantitativer HSI-Analyse zur Qualitätsüberwachung lässt sich nicht durch eine einfache Sensorik oder direkte Anwendung von üblichen HSI-Verfahren lösen. Erst das Zusammenspiel verschiedener Faktoren, wie u.a. das Verständnis der eingesetzten Messsysteme, das Quantitative Chemical Imaging Verfahren sowie die Erfahrung bei der Entwicklung von Applikationen haben eine Lösung ermöglicht, die bei einem europäischen Hühnerfleisch-Verarbeiter bereits erfolgreich an der Produktlinie eingesetzt wird.

Thematik: inVISION 2 2018
Ausgabe:
EVK DI Kerschhaggl GmbH
www.evk.biz

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