BerichtLive

Pfeuffer verknüpft Probenahme und Analyse im Labor

Lothar Pfeuffer zeigte in Volkach, wie Getreideproben automatisch vom Fahrzeug bis zur Laboranalyse gelangen. Ein weiterer Baustein ist die KI-gestützte Käfererkennung, die das Unternehmen derzeit mit der Hochschule erprobt.

Lothar Pfeuffer beim Vortrag über die automatisierte Getreideannahme in Volkach
Bereitgestelltes Tagungsfoto

Lothar Pfeuffer stellte auf der Müllerei-Fachtagung einen durchgängigen Ablauf für die Getreideannahme vor: von der Probenahme am Fahrzeug über die Aufbereitung bis zur Analyse im Labor. Die Automatisierung soll nach seiner Darstellung das Personal entlasten, Fehler vermeiden und die Ergebnisse in die Warenwirtschaft übertragen.

Bei der automatischen Probenahme erfasst ein Lasersensor das Fahrzeugprofil. Die Steuerung berücksichtigt Bordwände, Spriegel und andere Einbauten und wählt freie Einstichbereiche aus. Auch die Bewegung des Arms beim Absenken und die Ladungshöhe fließen in die Planung ein. An Anlagenbeispielen zeigte Pfeuffer, wie sich vorhandene Dächer, enge Zufahrten und bestehende Fördertechnik einbinden lassen.

Im Labor wird die Probe geteilt, pneumatisch zum Reiniger gefördert und vor sowie nach der Reinigung verwogen. Anschließend kann die gereinigte Probe zum NIR-Gerät gelangen. Die einzelnen Geräte sind zu einem modularen System verbunden; Probenidentifikation und Fruchtart kommen aus der Warenwirtschaft, die nach Abschluss den Ergebnisdatensatz zurückerhält. Eine zusätzliche Teilprobe bleibt für weitere Untersuchungen verfügbar.

Für die Käferkontrolle entwickelt Pfeuffer gemeinsam mit der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt eine kameragestützte Lösung. Das Projekt BeetleSee soll größere Probenmengen untersuchen und Bilder gefundener Käfer zur Dokumentation bereitstellen. Bediener können Funde vergrößern und Fehlzuordnungen korrigieren. Nach Pfeuffers Erläuterung arbeitet die Auswertung auf dem Gerät; eine Übertragung ausgewählter Fundbilder in eine Cloud ist optional.

In der Diskussion grenzte Pfeuffer den Entwicklungsstand ein: Im ersten Schritt konzentriert sich das System auf Käfer. Eine Erkennung von Fremdgetreide, Mutterkorn oder DON sagte er nicht zu. Ob gefundene Käfer leben, muss zusätzlich geprüft werden. Auch für verarbeitete Produkte wie Kleie wären zunächst Versuche nötig, weil Staub die Bilderkennung erschweren kann. Die Technik soll die Fachkräfte bei der Qualitätsentscheidung unterstützen.

Referenten und Unternehmen

Mehr lesen

KI-Chat