text: Das dritte Impulsprojekt „DProFood“, der FH-Impuls Partnerschaft smartFoodTechnologyOWL startete im April 2019 und nun konnte die erste Projektphase erfolgreich durchgeführt werden. In dieser Phase ging es um die Konzeptentwicklung und Methodenvalidierung für die Prognose von Haltbarkeitsdaten, die am Fallbeispiel einer frischen Pizza untersucht wurden. Hierfür wird eine hochempfindliche und hochauflösende sogenannte Hyperspektralkamera eingesetzt, welche in der Lage ist, die Schimmelbildung über einen zeitlichen Verlauf von fünf Tagen zu visualisieren. Außerdem ist für die Zukunft unter anderem der Einsatz einer elektronischen Nase geplant, die die Bildung von flüchtigen organischen Substanzen (VOC), also kohlenstoffhaltige Stoffe, die bereits bei relativ niedrigen Temperaturen verdampfen und die Schimmelbildung fördern, erkennen soll.
  Um die Projektziele zu realisieren, wurde nun ein erstes Konzept für mögliche Sensorsysteme erarbeitet:
  Mit Hilfe von verschiedenen analytischen Instrumenten wie zum Beispiel der elektronischen Nase oder einer enzymatischen Analyse sollen Rohstoffe und Endprodukte betrachtet werden. Über einen längeren Zeitraum werden so Indikatoren gesammelt, die den Verderb von Lebensmittel erkennen können und diese Daten fließen anschließend gesammelt in eine Datenbank, in der sie dann ausgewertet werden.
  Die verwendeten analytischen Instrumente sollen nun im nächsten Schritt in kostengünstige, kleine Sensoren (Softsensor) umgewandelt werden. Denkbar sind hier NIR-, VOC- oder auch Farbsensoren, die ihren Einsatz in einem Bypasssystem für die Produktionslinie finden. Sobald die Analyse der Sensoren abgeschlossen ist, werden die generierten Daten automatisch mit den Daten aus der Datenbank verglichen und eine Haltbarkeitsprognose kann abgegeben werden. Da aber zum Beispiel eine Tiefkühlpizza nach fertiger Produktion noch dem Transport und weiteren externen Einflüssen ausgesetzt ist, bis sie beim Einzelhandel und letztendlich beim Endverbraucher ankommt, müssen weitere Indikatoren integriert werden. Diese sollen sich direkt an dem Produkt befinden und für den Verbraucher ablesbar sein. Zum Beispiel könnte das verpackte Produkt mit einem QR-Code ausgestattet werden, welcher auf Basis von Temperatursensoren eine Farbskala anzeigt und so ein sichereres und gültiges Mindesthaltbarkeitsdatum für den Endverbraucher liefert.
  Eine weitere Möglichkeit für die Prognose eines Mindesthaltbarkeitsdatum ist der Einsatz und die Installation eines sogenannten Patch in den Verpackungsprozess. Dieser Patch soll auf stoffliche Veränderungen reagieren und dann durch einen Farbwechsel den Verderbnisgrad des Lebensmittels anzeigen. Vorherige Lagertests haben die optische Veränderung als möglichen Indikator identifiziert. Durch den Einsatz einer Hyperspektralkamera konnte gezielt die Bildung von Schimmel visualisiert werden.
  Es zeigen sich somit bereits in der ersten Phase des Projekts verschiedene Methoden und Ansätze zur Datenanalyse und autonomen Prognostik zur Verbesserung der Transparenz und Sicherheit von Lebensmitteln. Das Institut für Lebensmitteltechnologie.NRW (ILT.NRW) forscht in enger Zusammenarbeit mit dem Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Technischen Hochschule OWL an diesem Thema. Professor Dr. Hans-Jürgen Danneel, Daniel Pauli und Michael Neumaier vom ILT konzentrieren dabei auf die Aminosäureanalytik, enzymatische Nachweiseverfahren von Verderbnisindikatoren und die Detektion von flüchtigen organischen Verbindungen mittels elektronischer Nase. Die Wissenschaftler Professor Dr.-Ing. Volker Lohweg, Professorin Dr. rer. Nat. Helene Dörksen, Stephanie Wisser und Paul Wunderlich vom inIT ergänzen die Forschungsarbeiten mit ihren Kompetenzen aus dem Bereich der Signal- und Bildverarbeitung, der hochdimensionalen Datenanalyse sowie Mustererkennungsmethoden.
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