Qualikorn sichert Getreidequalität

In der Getreidewirtschaft erfolgt die Eingangskontrolle einer Getreidepartie durch eine visuelle Besatzanalyse. Zum „Besatz“ gehört zum einen der Kornbesatz, der die Fraktionen Bruchkorn, Schmachtkorn, Fremdgetreide, Körner mit Keimverfärbungen, Körner mit Fraßschäden und Körner mit Auswuchs umfasst. Zum zweiten gehört der Schwarzbesatz  dazu, der vorwiegend aus gesundheitsschädlichem Risikomaterial besteht und entsorgt werden muss. Beispiele für dieses Risikomaterial sind Unkrautsamen, Mutterkorn sowie  verdorbene  Körner, zu denen auch pilzgeschädigte Körner gehören. Die Besatzfraktionen schränken somit sowohl aus müllereitechnologischer Sicht (z. B. für die Mehlausbeute) als auch aus backtechnologischer Sicht die Verarbeitungsqualität ein. Das Ergebnis der Eingangs-Sichtprüfungen bestimmt die notwendigen Maßnahmen der Qualitätslenkung und Separierung bis hin zur Annahmeverweigerung von Getreideanlieferungen.

Ziel des Qualikorn-Projektes ist die Entwicklung eines völlig neuen Verfahrens und gerätetechnischen Prototyps zur automatisierten bildanalytischen Erkennung und Klassifizierung von einwandfreiem Grundgetreide und den Besatzfraktionen unter Nutzung spektraler, kontur- und texturorientierter Objektmerkmale. Im Ergebnis soll der Anteil der verschiedenen Besatzfraktionen schnell, präzise, objektiv und mit einer hohen Reproduzierbarkeit automatisch ermittelbar sein. Dadurch würde auf der Stufe der Erfasser (Landwirte, aufnehmender Getreidehandel, Mühlenwirtschaft und andere Verarbeiter) und der Saatgutvertreiber ein Kontrollsystem zur Verfügung stehen, mit dem schnell und zuverlässig einwandfreies Grundgetreide und Besatz erkannt und eingestuft und der jeweilige Anteil ermittelt werden können. So würde die Basis für die betrieblichen Entscheidungsprozesse von der Annahme über die Preisfindung bis hin zur weiteren wirtschaftlichen Qualitätslenkung wesentlich gestärkt.

Das Projekt berücksichtigt zunächst nur eine Getreideart, den Weizen.  Nach Ablauf von zwei Dritteln des geplanten Projektzeitraums ist im dritten Jahr die Validierung der bis dahin erstellten Software-Algorithmen vorgesehen.

Das Projekt wird von der Technischen Universität Ilmenau (Fakultät für Maschinenbau) und dem Institut für Sicherheit und Qualität bei Getreide des MRI (Standort Detmold) zusammen mit vier Unternehmen bearbeitet und über das InnoNet-Programm „Förderung innovativer Netzwerke“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie gefördert.