Getreidequalität per Foto: Was die KI lernen muss

Ein Smartphone-Foto soll bei der Annahme von Getreide Informationen zu Sorte und Qualität liefern. Martin Chambert-Loir vom französischen Analyseanbieter Inarix erläuterte in Volkach das Verfahren – und warum die Kalibrierung mit bekannten Proben für seine Anwendung entscheidend ist.

Mühlen kennen die Eigenschaften ihrer bevorzugten Weizensorten und stellen daraus Mischungen für die Verarbeitung zusammen. Ob die angelieferte Partie tatsächlich die erwarteten Sorten enthält, war deshalb schon in der Anmoderation des Inarix-Vortrags eine zentrale Frage. Martin Chambert-Loir stellte eine Bildanalyse für Weizen und Gerste vor. Kunden fotografieren eine Kornprobe und erhalten nach seiner Darstellung innerhalb von etwa 20 bis 30 Sekunden Ergebnisse. Neben der Sortenzusammensetzung nannte er Protein, Feuchte und Hektolitergewicht als mögliche Analysemerkmale.

Auf seiner Website beschreibt Inarix den Ablauf hinter der Anwendung PocketLab: Das Foto wird an einen Server übertragen und von neuronalen Netzen ausgewertet. Ergebnisse erscheinen auf dem Telefon; über die Webanwendung lassen sich frühere Analysen verfolgen. Technisch werden Qualitätsmerkmale damit aus gelernten Bildzusammenhängen abgeleitet. Ein Kamerabild bestimmt den Proteingehalt also nicht unmittelbar mit einem chemischen Verfahren. Entscheidend ist, wie gut Bildmerkmale und die zugehörigen Referenzwerte im Modell miteinander verknüpft sind. Quelle: Inarix: Funktionsweise

Einen Einblick in die technische Grundlage gibt eine Fallstudie von Meta aus Dezember 2024. Danach verwendet Inarix das vortrainierte Bildmodell DINOv2 als Grundlage und passt es an Agrardaten an. Solche Modelle erschließen Merkmale aus Bildern, die für verschiedene Analyseaufgaben weiterverwendet werden können. Der Bericht beschreibt die Zusammenarbeit der Unternehmen; er ist kein unabhängiger Prüfbericht für jede von Inarix angebotene Messgröße. Quelle: Meta: DINOv2 bei Inarix, 2024

Im Vortrag machte Chambert-Loir die Bedeutung regionaler Daten an einem Beispiel aus der Bretagne deutlich: Dort habe das Proteinmodell zunächst nicht ausreichend funktioniert, obwohl in Frankreich bereits viele Daten vorhanden gewesen seien. Erst eine Kalibrierung habe es an die regionalen Proben angepasst. Für die Proteinvorhersage würden Fotos mit Referenzwerten aus Nahinfrarotgeräten oder chemischen Laboranalysen zusammengeführt. Nach seiner Darstellung können Kalibrierungsstandorte damit Daten für weitere Telefone bereitstellen. Die Übertragbarkeit ist eine Aussage des Anbieters und bleibt vom jeweiligen Modell und Einsatzgebiet abhängig.

Bei der Sortenerkennung ist eine andere Information unverzichtbar: Welche Sorte zeigt das Trainingsfoto überhaupt? Chambert-Loir betonte, dass wiederholte Aufnahmen derselben Probe die Vielfalt unterschiedlicher Partien nicht ersetzen. Besonders bei Weizen brauche Inarix möglichst sortenreine Proben mit bekannter Identität. Er unterschied zwischen dem Einstieg mit einer völlig neuen Sorte in einem neuen Land und der Nutzung bereits erlernter Sorten. Eine einheitliche Probenzahl für jeden Betrieb und jede Sorte lässt sich aus seinen Beispielen nicht ableiten.

Die Sorteninformation beschäftigt die Branche auch unabhängig von diesem Verfahren. Im Bericht von Mühle + Mischfutter über die Getreide-Tagung 2025 in Detmold wurde die Bedeutung der Sortenwahl und getrennter Rohstoffströme für eine qualitätsorientierte Verarbeitung hervorgehoben. Chambert-Loir hatte dort bereits die Fotoerkennung von Gersten- und Weizensorten vorgestellt. Für Mühlen liegt ein möglicher Nutzen somit darin, zusätzliche Informationen über eine Partie mit ihren eigenen Qualitäts- und Verarbeitungsdaten zu verbinden. Quelle: Mühle + Mischfutter: Getreide-Tagung 2025

Die Grenzen bleiben anwendungsbezogen. Inarix weist auf seiner Verfügbarkeitsseite darauf hin, dass schwach vertretene Kombinationen aus Sorte und Telefonmodell zunächst eingeschränkte Ergebnisse liefern können. In Volkach wurde außerdem nach der Unterscheidung geschälter Dinkel- und Weizenkörner gefragt. Diese sei theoretisch denkbar, aber noch nicht entwickelt, sagte Chambert-Loir. Quelle: Inarix: Geräte und Verfügbarkeit