Bildverarbeitung

Die Spreu vom Weizen trennen

Bildverarbeitung sorgt in Landwirtschaft für höhere Erträge

04.10.2012 -

Sich wandelnde Klimabedingungen, steigende Kosten für ölbasierte Düngemittel und die zunehmende Nachfrage nach Bio-Anbaumethoden sorgen für Veränderungen in der Landwirtschaft. Die Folge: Neue und effizientere Technologien sind gefordert. Zwei Beispiele zeigen, wie Kameras die Wirtschaftlichkeit der Landwirte erhöhen können.

Der Anbau von Obst und Gemüse entwickelt sich mehr und mehr zu einer Wissenschaft, die von genausten Abläufen geprägt ist. Wird ein Produkt geerntet, muss es der Lieferant in Klassen einteilen und für jeden Kunden sortieren. Zudem dient die Einstufung einer längeren Haltbarkeit. Denn durch die richtige Sortierung werden beschädigte Früchte, die das Reifegas Äthylen (C2H4) abgeben und damit eine ganze Losgröße verderben können, identifiziert. Bildverarbeitungssysteme ermöglichen hier, Obst und Gemüse genauer und schneller zu sortieren und einzustufen.

Beispiel I: Sortieren von Obst- und Gemüse

Der niederländische Verfahrenstechniker Ellips verbaut in seinen Anlagen ein System mit Firewire-Kameras von Sony, das bei Obst- und Gemüselieferanten in Argentinien, Australien, Italien, Israel, Südafrika und Spanien eingesetzt wird. Die Kameras sind mit einer Lichtquelle und einem PC verbunden, auf dem eine eigens entwickelte Software läuft. Einsatzgebiete sind die Sortierung von Äpfel, Birnen, Zitrusfrüchte, Kirschen, Paprika, Tomaten, Spargel und Kartoffeln. Aber auch bei kleineren Chargen von Datteln, Beeren und Wurzelgemüse kann das System eingesetzt werden.
Um sicherzustellen, dass keine verdorbene Ware übersehen wird, werden die Daten während des Transports der Früchte auf Rollen, die jedes Produkt unterhalb der Kamera einzeln um 360° rotieren lassen, erfasst. Nach der Analyse und der Einstufung des Produkts wird es automatisch weitergeleitet, um zum gewünschten Kunden zu gelangen oder es wird als Abfall aussortiert.
Früher wurde Obst nur nach dem Gewicht beurteilt und eingeteilt. Bei nicht kugelförmigem Obst, wie z.B. Birnen, gestaltete sich dies problematisch. Das erste Bildverarbeitungssystem entwickelte Ellips im Jahr 1989, um den Durchmesser von bis zu drei Früchten pro Linie und pro Sekunde zu bestimmen. Bis zu sechs Linien konnten damit auf einmal überwacht werden.
Das System wurde weiterentwickelt und verwendet heute die Farbkamera-Module XCD-U100 (1600x1200 Pixel), XCD-SX90 (1280x960) oder XCD-V60 (VGA) mit leistungsfähigen Sensoren, um eine höhere Genauigkeit, Geschwindigkeit und Fehlererkennung zu gewährleisten. Heute lassen sich Früchte mit einer Geschwindigkeit von 30 Stück pro Sekunde und Linie über 16 Linien hinweg einstufen und sortieren. Dabei wird das Obst geprüft und an 55 Ausgänge weitergeleitet. Das System überwacht zudem eine Vielzahl von Variablen, von der Grünfärbung der Kartoffeln (verursacht durch Sonnenlicht) bis hin zur Tomaten-Braunfäule, Größe und Flecken. Das Kamerasystem kann auch direkt auf dem Feld eingesetzt werden, so wie auf einer Farm in den USA, die mit Ellips-Technik das Obst direkt während der Ernte sortiert.

Beispiel II: Geflügelhof

In Geflügelhöfen werden die Kamerasysteme eingesetzt, um die Brutstätten zu überwachen. Da die Brutzeit die empfindlichste Lebensphase eines Huhns (Kükens) ist, muss die Temperatur des Brutplatzes stets perfekt sein. Denn nicht lebensfähige Eier im Inkubator können die Temperatur beeinflussen und so Küken zu früh beziehungsweise zu spät schlüpfen lassen, was deren Überlebensrate senkt. Die Identifizierung, das sogenannte Durchleuchten, ist während des gesamten Brutvorgangs erforderlich, um festzustellen, welche Eier lebensfähig sind. Dieser Vorgang erfordert ein hohes Maß an Konzentration - zumal 50 Milliarden Hühner jedes Jahr für die Nahrungsversorgung aufgezogen werden. Der Aufwand für diese Kontrolle veranlasste die Geflügelhöfe, nach zuverlässigen technischen Alternativen für das Durchleuchten zu suchen.
Das französische Unternehmen Visio Nerf entwickelte daher ein automatisches Durchleuchtungssystem, das eine eigens entwickelte CPU und ein Beleuchtungssystem mit einer XC-EI50-Nah-Infrarot-Kamera von Sony kombiniert. Es ist in der Lage, eine Reihe von Standard-Ei-Sorten wie Truthahn, Ente, Fasan und Huhn zu analysieren. Das System durchleuchtet über 50.000 Eier pro Stunde und kann je nach Sorte und Inkubationsträger bis zu 150.000 Eier pro Stunde verarbeiten, was einem Vielfachen dessen entspricht, was erfahrene Prüfer leisten können.

Vision 2012 Stand 1C42

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