Die intelligente Getreideannahme: Automatisierung und KI im Qualitätslabor
Redaktionell geglättete Mitschrift · Nicht am Ton geprüft · Sprecher automatisch erkannt oder redaktionell zugeordnet
Lokale MLX-ASR, redaktionell nahe am Vortrag geglättet; keine wortgetreue Zitierung. Originalsegmente sind unverändert mit Zeilenumbrüchen verbunden und SHA-256-gehasht. Lothar Pfeuffer stellt sich selbst vor; Fragen sind als Publikum gekennzeichnet. Angaben zu Geräten, Erkennungsleistung, Zeiten, Probenmengen und optionalen Cloudfunktionen sind Sprecher- beziehungsweise Herstellerangaben und sollten gegen Ton und Folien geprüft werden. Die Erkennung konzentriert sich derzeit auf Käfer; weitere Klassifizierungen sind Forschungs- oder Diskussionsgegenstand. Lebendigkeit eines Fundes erfordert zusätzliche Prüfung. Die lokale Auswertung und optionale Cloudübertragung der Fundbilder sind unterschiedliche Funktionen.
Lothar Pfeuffer
Mein Name ist Lothar Pfeuffer. Ich bin gemeinsam mit meinem Bruder Geschäftsführer unseres Familienunternehmens in Kitzingen. Wir machen Qualitätskontrolle für die Wertschöpfungskette von Saatzucht und Landwirtschaft über Getreidehandel, Mühlen und Mischfutter bis zu Brauereien und Mälzereien. Für die Annahmekontrolle brauchen wir Probennehmer, Transport zum Labor, Probenteiler, Reiniger, Verwiegung, NIR-Gerät, Käfersieb und weitere Bestimmungen.
Lothar Pfeuffer
Im Labor stehen daneben klassische Geräte wie Fallzahlmühle und Fallzahlgerät. Bei der Automatisierung wollen wir Personal unterstützen, Fehler vermeiden, zuverlässig und schnell arbeiten und Ergebnisse datensicher in die Warenwirtschaft integrieren. Ich gliedere den Ablauf in automatische Probenahme und automatische Messung: Der Probennehmer fährt am Fahrzeug entlang und erreicht von mehreren Positionen unterschiedliche Einstichpunkte. Im zweiten Schritt werden die Geräte zu einem automatisierten System verknüpft.
Lothar Pfeuffer
Als dritten Teil gebe ich einen Ausblick auf unsere Arbeit zur KI-gestützten Käfererkennung. Bei der automatischen Probenahme müssen wir unterschiedliche Fahrzeuge, Aufbauten, Spriegel und Gurte berücksichtigen. Der Probennehmer deckt einen großen Bereich ab; ich nenne etwa zehn Meter Fahrweg und 4,40 Meter Drehbereich sowie eine überstrichene Fläche von etwa acht mal 19 Metern [unklar: exakte geometrische Zuordnung]. Gewünscht ist, bis zu zehn Proben vorzuwählen und den Ablauf per Startknopf auszulösen.
Lothar Pfeuffer
2023 haben wir das erstmals an einem großen Umschlagsilo realisiert. Dabei haben wir Anforderungen ermittelt: eine vorgegebene Zykluszeit von etwa drei Minuten, Erkennen offener oder abgedeckter Fahrzeuge, Berücksichtigung von Einbauteilen und Fahrzeugarten sowie Dunkelheit, Regen und Schnee. Auch die Bewegung des Arms beim Absenken und die Abwesenheit von Personen auf dem Fahrzeug müssen berücksichtigt werden. Bordwände und Einbauten bilden Sperrzonen; beprobt werden die freien Bereiche.
Lothar Pfeuffer
Idealerweise setzen wir zwischen den Spriegeln Stiche, um das Haufwerk abzubilden. Wir fahren am Fahrzeug entlang und erstellen mit einem Lasersensor, nicht mit einer Kamera, einen Längsschnitt. Darin erscheinen Bordwände und Spriegel. Die örtliche Fahrspur muss so angelegt sein, dass Fahrzeuge hinreichend gleichbleibend stehen. Für das gezeigte Beispiel berücksichtigen wir eine Fahrzeugbreite und einen Sicherheitsabstand.
Lothar Pfeuffer
Beim Absenken bewegt sich der Probennehmer entlang seines Radius noch nach vorn; das muss bei der Einstichplanung berücksichtigt werden. Wir verknüpfen Fahrzeughöhe, -breite und -länge mit den Bewegungen des Teleskoparms. Eine geeignete Drehposition ermöglicht eine große überstrichene Fläche; die Drehung ist in unserem System die schnellste Bewegung.
Lothar Pfeuffer
Der Lasersensor sitzt vorn am Arm und erfasst in Messposition das Fahrzeug. Auch die Ladungshöhe beeinflusst die Probenmenge: Ich nenne etwa 600 bis 800 Gramm je Meter Einstich. Bei einer beispielhaften Ladungshöhe von zwei Metern ergeben sich ungefähr 1,5 Kilogramm je Stich. Bei geringerer Ladung kann eine größere Zahl von Stichen nötig sein, um genug Material ins Labor zu bringen.
Lothar Pfeuffer
Bis zu zehn Stiche lassen sich über das Fahrzeug verteilen. Ein Zufallsfaktor hilft, die Positionen auszuwählen. Bei einem Gliederzug zeigt das Beispiel, dass die Fahrzeugposition den abgedeckten Bereich beeinflusst. Für vier Stiche wurden dort etwa 93 Sekunden benötigt; insgesamt nenne ich etwa anderthalb bis zwei Minuten für die Beprobung sowie je nach Entfernung weitere zehn bis 15 Sekunden für den Probentransport ins Labor.
Lothar Pfeuffer
Ich zeige verschiedene Anlagenbeispiele: Bei einem Standort mussten wir ein bestehendes Dach und Giebelseiten berücksichtigen und dennoch genug Höhe über den Lkw erreichen. Ein Kontrollmonitor mit Kamera unterstützt die Bediener. Bei einer Maismühle mit kleiner Zufahrt ist eine schnelle Abwicklung wichtig, damit kein Rückstau auf die Landstraße entsteht. Auch landwirtschaftliche Gespanne werden beprobt.
Lothar Pfeuffer
Bei einer Mühle wurde ein vorhandener Lkw-Probennehmer aus 2013 auf Automatisierung umgerüstet. Ein weiteres Beispiel hat einen Förderweg von etwa 35 Metern. Im gezeigten Ablauf meldet sich der Fahrer an; nach Integration in die Steuerung kann er den Vorgang von unten starten. Der Probennehmer scannt das Profil, dreht, fährt den Teleskoparm aus und
Lothar Pfeuffer
setzt den ersten Stich. Das verwendete Doppelrohrsystem fördert die Probe; es ist kein reines Saugsystem. Bestehende Fördertechnik im Gebäude wurde eingebunden. Eine Anforderungstaste im Labor und eine Steuerklappe ermöglichen, dass die bereitliegende Probe ins Labor gelangt.
Lothar Pfeuffer
Zur automatischen Messung: Aus mehreren Kilogramm Ausgangsmaterial wird eine Laborprobe geteilt. Sie wird pneumatisch zum Reiniger gefördert, verwogen, gereinigt und erneut gewogen; anschließend kann die gereinigte Probe zum NIR-Gerät gelangen. Das modulare Schranksystem ist etwa 2,38 Meter hoch. Für Getreide nutzen wir Edelstahlrohre, für Luft Kunststoffrohre. Probenteiler, NIR-Gerät und Reiniger stammen aus unserem Standardsortiment.
Lothar Pfeuffer
Das NIR-Gerät wird als geeichtes Gerät in den Ablauf eingebunden. Im Beispiel entstehen aus drei bis sechs Kilogramm Ausgangsprobe zwei Laborproben zu je einem Kilogramm. Eine Probe kann entnommen und etwa für die Fallzahlbestimmung verwendet werden. Die Warenwirtschaft liefert Probenidentifikation und Fruchtart; Probennehmer und Automatisierungssteuerung tauschen Signale über die ankommende Probe aus.
Lothar Pfeuffer
Ein Sensor meldet die Ankunft am Probenteiler. Wir haben sowohl eine parallele als auch eine sequenzielle Verarbeitung konzipiert. Überschussmaterial wird abgeführt. Nach Rückmeldung der Geräte geht der Ergebnisdatensatz an die Warenwirtschaft zurück. Schaugläser ermöglichen bei Bedarf den Zugriff auf die Probe.
Lothar Pfeuffer
Bei Verstopfungen gibt es Entleerfunktionen; falls nötig, kann das System zugänglich geöffnet und freigemacht werden. Eine Aufgabestation kann eingebaut werden, wenn der Lkw-Probennehmer nicht direkt danebensteht. Zyklone und Abscheider verteilen Proben auf Reinigungsautomaten; NIR-Gerät und Probenteiler sind in den Ablauf eingebunden. Als letzten Teil zeige ich unser Projekt zur automatischen Käfererkennung mit der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt.
Lothar Pfeuffer
Die bisherige Käferkontrolle erfolgt oft noch mit Handsieb und Lupe, Taumelsieb oder Schüttelsieb mit Wärmeplatte. Gesucht werden unter anderem Kornkäfer, Getreidekapuziner und Reismehlkäfer. Für einen automatisierten Prozess wollten wir auch diesen Arbeitsschritt unterstützen.
Lothar Pfeuffer
Kunden wünschten eine größere Probenmenge, mindestens ein Kilogramm und möglichst fünf Kilogramm, idealerweise innerhalb einer Minute. Das Gerät soll anzeigen, ob Käfer gefunden wurden, und möglichst die Art erkennen. Fotos sollen die Kommunikation mit Anlieferern und die Dokumentation unterstützen. Für den Kameraprozess verwenden wir eine bekannte Fördertechnik.
Lothar Pfeuffer
Für sehr kleine Käfer haben wir die Kameraauflösung erhöht und eine schnellere Rechnerplattform gewählt. Die Auswertung ist als Edge-KI ausgelegt, damit große Datenmengen lokal verarbeitet werden können. Das Gerät nutzt ein Förderrad und vereinzelt die Probe am Auslauf. Ein 50-Millimeter-Einlass ermöglicht bei Verunreinigung die Reinigung mit einem Staubsauger.
Lothar Pfeuffer
Auch der 15 mal 40 Millimeter große Auslass kann über einen Adapter abgesaugt werden. Die Sauberkeit lässt sich im Kamerabild kontrollieren. Nach Eingabe einer Proben- oder Kundenidentifikation startet die Untersuchung; Livebilder und Funde werden angezeigt. Der Bediener kann einen Fund vergrößern und eine Fehlzuordnung korrigieren. Die Fundbilder werden auf dem Gerät gespeichert.
Lothar Pfeuffer
Wir erstellen etwa 5.000 Aufnahmen der vorbeifallenden Probe, speichern aber nur Bilder mit Käferfunden. Eine Internetverbindung ist normalerweise nicht erforderlich. Wenn eine Verbindung vorhanden ist, können Bilder optional in eine Cloud geladen und Berichte für die Weitergabe erstellt werden. Staub gehört bei Getreideproben zum Alltag; zusammen mit der Hochschule arbeiten wir daran, mit KI-Verfahren weitere Informationen aus Bildern zu gewinnen.
Lothar Pfeuffer
Unsere Produktbereiche umfassen Probenahme, Teilung und Aufbereitung sowie Feuchte- und Analysegeräte, Labortechnik und Temperaturmesstechnik. Beratung, Verkauf, Fertigung und Service erfolgen in Kitzingen. Vielen Dank.
Publikum
Wird durch Automatisierung und KI der menschliche Faktor bei der Qualitätsbeurteilung zunehmend verdrängt?
Lothar Pfeuffer
Unser Ziel ist, das Stammpersonal zu unterstützen und kontinuierlich objektive Ergebnisse zu ermöglichen. Gerade in Erntespitzen musste häufig zusätzliches Personal für anspruchsvolle Entscheidungen eingesetzt werden. Der Mensch bleibt wichtig; die Technik soll entlasten.
Publikum
Welche Lücken bleiben? Wird beispielsweise wanzenstichiger Weizen erfasst?
Lothar Pfeuffer
Wir haben uns im ersten Schritt auf Käfer konzentriert. Derzeit stehen einige Geräte an Versuchsstandorten; daraus lernen wir. Wir arbeiten daran, mit KI-Methoden weitere Informationen aus den Bildern zu gewinnen.
Publikum
In der Vorführung waren sehr viele Käfer zu sehen. Wie sieht es bei geringem Befall aus, und kann das System andere Auffälligkeiten übersehen?
Lothar Pfeuffer
Andere Dinge können mit Sicherheit durchrutschen; wir stehen am Anfang. Das kompakte Gerät kann nach unserer Darstellung größere Mengen verarbeiten. Wie wir die aufgenommenen Bilder darüber hinaus auswerten können, ist Gegenstand unserer laufenden Arbeit.
Publikum
Können auch Fremdgetreideanteile erkannt werden, etwa Roggen in einer Weizenpartie?
Lothar Pfeuffer
Für die detaillierte Einzelkornklassifizierung gibt es andere Geräte, die größer sind und mehr Zeit für die Verarbeitung brauchen. Unser Ansatz zielt auf ein kompaktes Gerät in einem niedrigeren Kostenrahmen; eine entsprechende Fremdkornerkennung sage ich hier nicht zu.
Publikum
Könnten künftig auch Mutterkorn oder eine DON-Belastung bei der Annahme erkannt werden?
Lothar Pfeuffer
Aktuell liegt unser Fokus auf Käfern. Beim herkömmlichen Käfersieb werden oft nur kleine Proben von 100 bis 200 Gramm untersucht und mehrfach gesiebt. Das verursacht Staub und teilweise Lärm. Unser Gerät soll eine größere Probenmenge verarbeiten und einen ersten Hinweis auf Käfer geben. Ob gefundene Käfer leben, muss anschließend genauer geprüft werden.
Publikum
Die Erkennung weiterer Belastungen wäre für uns als Verarbeiter interessant; zu den genannten künftigen Grenzwerten bleibt die Angabe im Transkript [unklar].
Lothar Pfeuffer
Das können wir gerne vertiefen.
Publikum
Läuft die KI tatsächlich lokal vor Ort? Und welche Art von Modell wird eingesetzt?
Lothar Pfeuffer
Die Auswertung ist nach unserer Darstellung auf dem Gerät installiert; es ist ein eigenständig nutzbares Gerät. Die zuvor erwähnte Cloud-Übertragung von Fundbildern ist optional.
Publikum
Ist das eingesetzte Modell einem bestimmten Anbieter oder einer bestimmten Modellfamilie zuzuordnen?
Lothar Pfeuffer
Wir arbeiten mit der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt an Robotik und KI. Studierende und Professoren untersuchen verschiedene aktuelle Modelle und Verfahren, darunter Ansätze zur Anomalieerkennung. Welches konkrete Modell eingesetzt wird, kann ich hier nicht benennen. Datenschutz und Schutz eigener Informationen berücksichtigen wir.
Publikum
Können auch verarbeitete Produkte wie Kleie oder Stärkemehl auf Käfer untersucht werden?
Lothar Pfeuffer
Die Fördertechnik ist für unterschiedliche Körner von Raps bis Mais und Bohnen ausgelegt. Bei verarbeiteten Produkten müsste ein Versuch zeigen, ob es funktioniert. Viel Staub kann das Kamerabild verschleiern und die Erkennung erschweren.
Ende des aufgezeichneten Texts bei 32:54.