Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik FHRFremdkörper in der Tiefkühlpizza? Projekt SNIP zur Verbesserung der Qualitätssicherung von Tiefkühlprodukten gestartet
Glassplitter, Holz- oder Kunststoffteile in TK-Produkten stellen ein Gesundheitsrisiko dar und können der Produktmarke schaden. Fraunhofer FHR und Fraunhofer IOSB entwickeln einen Funktionsdemonstrator bestehend aus einer bis zu 32-kanaligen Hochfrequenz-Kamera und einer KI-basierten Auswerteeinheit für eine verbesserte Detektion von Fremdkörpern in tiefgefrorenen Lebensmitteln.
Das Fraunhofer FHR und das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB haben sich im Projekt SNIP zusammengeschlossen. Gemeinsam forschen sie schon länger an der Analyse von Lebensmittelproben mit Radar und haben hierzu bereits ein Patent entwickelt. SNIP steht für „Stärkung des Verbraucherschutzes durch höchste Lebensmittelsicherheit bei tiefgefrorenen Produkten“. Der Name ist Programm: Ziel von SNIP ist die Verbesserung der Produktsicherheit – denn trotz erheblicher technischer und organisatorischer Maßnahmen der Hersteller stiegen die Rückrufe bei Lebensmitteln allein seit 2015 um das Dreifache.
SNIP setzt auf einen innovativen Ansatz, um Verunreinigungen sicher zu detektieren: Entwickelt wird eine hochintegrierte Multi-Kanal Hochfrequenz-MIMO-Kamera. Der verwendete Frequenzbereich wird im Rahmen der ersten Projektphase identifiziert. Innovative KI-Bildverarbeitungsverfahren, die auf Millimeterwellen- und Radarbildgebung angepasst sind stellen einen weiteren Fokus der Entwicklungsarbeiten dar. Die Technologie ermöglicht die Durchleuchtung von Objekten und die Detektion von Fremdkörpern, basierend auf deren unterschiedlichen Absorptionseigenschaften im Vergleich zum Lebensmittel. Neu dabei ist die spezifische Analyse gefrorener Lebensmittel durch spezielle Sensorik und intelligente Auswerteverfahren, die die Detektion von Glassplittern und ähnlichem in komplexen Produkten verbessern. Die geplante SNIP Funktionsdemonstrator soll Fremdkörper in verschiedenen gefrorenen Lebensmitteln wie Spinat, Pizza und Torten zuverlässig erkennen – und das mit einer angestrebten Genauigkeit von über 95%.