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Mindesthaltbarkeit überprüfen

Lebensmittel-Check: Scanner für jedermann

| Autor / Redakteur: Ulrich Pontes* / Christian Lüttmann

Viele Nahrungsmittel landen im Abfall, obwohl sie noch verzehrbar sind. Ein kleiner Food-Scanner soll in Zukunft dabei helfen, unnötige Lebensmittelverluste zu vermeiden.
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Viele Nahrungsmittel landen im Abfall, obwohl sie noch verzehrbar sind. Ein kleiner Food-Scanner soll in Zukunft dabei helfen, unnötige Lebensmittelverluste zu vermeiden. (Bild: Fraunhofer IOSB)

Essen oder Wegschmeißen – diese Frage wird unnötig oft mit „Wegschmeißen“ beantwortet. Damit ein überschrittenes Mindesthaltbarkeitsdatum nicht länger das Todesurteil für Lebensmittel ist, entwickeln Fraunhofer-Forscher einen Food-Scanner für die Hosentasche. Damit soll in Zukunft jeder selbst testen können, ob ein Produkt noch genießbar ist.

Karlsruhe – Kann man den Joghurt noch essen? Ist das Gemüse noch genießbar? Im Zweifelsfall landen Lebensmittel nicht auf dem Teller, sondern in der Tonne. Viele Produkte werden weggeworfen, weil sie nicht mehr appetitlich aussehen, kleine Schönheitsfehler aufweisen oder das Mindesthaltbarkeitsdatum abgelaufen ist. Deutschlandweit landen jährlich über 10 Millionen Tonnen Nahrungsmittel unnötigerweise im Abfall, wie eine Studie der Umweltstiftung WWF Deutschland ergab.

Mit dem Bündnis „Wir retten Lebensmittel“ will das Bayerische Staatsministeriums für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten der Verschwendung entgegenwirken. Eines der Projekte: Ein Food-Scanner, der die Verluste am Ende der Wertschöpfungskette reduzieren soll – im Handel und beim Verbraucher.

Das preisgünstige Gerät im Hosentaschenformat soll künftig den tatsächlichen Frischegrad von Lebensmitteln feststellen – sowohl bei abgepackten als auch bei nicht abgepackten Waren. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, des Fraunhofer-Instituts für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV, der Technischen Hochschule Deggendorf und der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf entwickeln den kompakten Food-Scanner, der bereits als Demonstrator mit Daten für zwei Lebensmittel vorliegt und auch eine Haltbarkeitsabschätzung ermöglicht.

Die wahren Inhaltsstoffe bestimmen

Herzstück des mobilen Scanners ist ein Nahinfrarot (NIR)-Sensor, der den Reifegrad des Nahrungsmittels bestimmt und ermittelt, wie viele und welche Inhaltsstoffe es enthält. „Infrarotlicht wird punktgenau auf das zu untersuchende Produkt geschickt, anschließend misst man das Spektrum des reflektierten Lichts. Die absorbierten Wellenlängen lassen Rückschlüsse auf die chemische Zusammensetzung der Ware zu“, erläutert Dr. Robin Gruna, Projektleiter und Wissenschaftler am Fraunhofer IOSB, die Funktionsweise des Verfahrens.

„Im Labor kann man schon lange per Nahinfrarotspektroskopie Inhaltsstoffe quantifizieren. Neu ist, dass dies jetzt mit kleinen Low-Cost-Sensoren möglich ist“, sagt Julius Krause, Kollege im Team von Gruna. „Lebensmittel werden oftmals gefälscht, beispielsweise werden Lachsforellen als Lachs verkauft. Auch die Echtheit eines Produkts kann man mit unserem Gerät feststellen, nachdem es entsprechend eingelernt wurde. Gepanschtes Olivenöl lässt sich ebenfalls als solches identifizieren“, ergänzt der Physiker.

Wie Lebensmittelfälschungen in professionellen Laboren aufgedeckt werden, erfahren Sie hier:

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Pizza überfordert die Technik noch

Doch dem System sind auch Grenzen gesetzt: Es bewertet ausschließlich die Produktqualität von homogenen Nahrungsmitteln. Heterogene Produkte mit verschiedenen Zutaten wie beispielsweise Pizza lassen sich aktuell nur schwer prüfen. Hierfür erforschen die Wissenschaftler ortsauflösende Technologien wie bildgebende Spektroskopie (Hyperspectral Imaging) und Fusionsansätze mit Farbbildern und Spektralsensoren.

Algorithmus beurteilt Qualität von Hackfleisch

Die Qualität der Lebensmittel soll basierend auf den Sensordaten und den gemessenen Infrarotspektren bestimmt werden. Um Prognosen für die Haltbarkeit errechnen zu können, entwickeln die Forscherteams intelligente Algorithmen, die nach entsprechenden Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den Daten suchen. „Durch Maschinelles Lernen können wir das Erkennungspotenzial steigern. In unseren Tests haben wir Tomaten und Hackfleisch untersucht“, sagt Gruna.

So wurden etwa die gemessenen NIR-Spektren von Hackfleisch mithilfe statistischer Verfahren mit dem mikrobiellen Verderb korreliert. Ausgehend davon wurde die weitere Haltbarkeit des Fleisches abgeleitet. Umfangreiche Lagertests, bei denen die Forscherteams die mikrobiologische Qualität sowie weitere chemische Parameter unter verschiedenen Lagerbedingungen erfassten, zeigten eine gute Übereinstimmung der ermittelten und der tatsächlichen Gesamtkeimzahl, wie die Forscher berichten.

Testphase mit App in Supermärkten

Der Scanner sendet die gemessenen Daten zur Analyse per Bluetooth an eine Datenbank – eine eigens entwickelte Cloud-Lösung –, in der die Auswerteverfahren hinterlegt sind. Die Messergebnisse werden anschließend an eine App übertragen, die dem Verbraucher die Ergebnisse anzeigt und darstellt, wie lange das Lebensmittel bei den jeweiligen Lagerbedingungen noch haltbar ist oder ob es bereits zu lange gelagert wurde. Darüber hinaus erfährt der Verbraucher, wie er Lebensmittel alternativ verwenden kann, wenn deren Lagerdauer abgelaufen ist.

Für Anfang 2019 ist die Testphase in Supermärkten geplant: Dann soll untersucht werden, wie der Verbraucher das Gerät annimmt. Insgesamt ist ein breiter Einsatz entlang der Wertschöpfungskette denkbar, vom Rohstoff bis zum Endprodukt. Wenn man Qualitätsveränderungen frühzeitig erkennt, ermöglicht dies alternative Verwertungswege und reduziert Lebensmittelverluste.

Doch der Scanner ist mehr als nur ein Instrument für den Lebensmittel-Check. Vielmehr handelt es sich um eine universell einsetzbare, kostengünstige Technologie, die schnell anpassbar ist. Beispielsweise könnte man das System nutzen, um damit Kunststoffe, Holz, Textilien oder Mineralien voneinander zu unterscheiden und zu klassifizieren. „Der Einsatzbereich des Geräts ist vielseitig, es muss nur entsprechend trainiert werden“, sagt Gruna.

* U. Pontes, Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, 76131 Karlsruhe

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