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Trotz sehr unterschiedlicher Prozesse in der Lebensmittelindustrie ist Qualitätsbewertung überall nötig. Moderne Kameratechnologien kombiniert mit KI können standardisierte, produkt- und branchenunabhängige Systeme ermöglichen. Da KI in der Branche noch wenig verbreitet ist, sollen beispielhafte Anwendungsszenarien die Praxistauglichkeit sowie die Übertragbarkeit auf verschiedene Anwendungsfälle demonstrieren.
Movi-Q etabliert den Einsatz von KI zur automatisierten Qualitätserkennung in der Lebensmittelverarbeitung. Dafür wird ein Hard- und Softwaresystem entwickelt, das Fehlstellen zuverlässig erkennt und nachgelagerte Prozesse wie Sortierung anstoßen kann. Ein zentraler Erfolgsfaktor sind hochwertige Trainingsdaten: Dazu entsteht eine mobile, modulare Bildaufnahmeeinheit, die in verschiedene Produktionslinien integriert wird und Daten mittels Hyperspektralsensorik, Laserscanner und klassischen Kameras erfasst. Eine einheitliche, systematische Vorgehensweise für Integration und Datenerhebung soll ein skalierbares System schaffen, das in unterschiedlichen Bereichen der Lebensmittelindustrie einsetzbar ist und eine nachhaltigere, wettbewerbsfähigere und transparentere Qualitätskontrolle ermöglicht. Validiert wird die Methodik an den Anwendungsfällen Kartoffel (in zwei Industrieumgebungen) und Putenfleisch (an unterschiedlichen Produkten). Aus den Ergebnissen entsteht zudem ein Leitfaden, der den breiten KI-Einsatz erleichtert und Umsetzungsbarrieren abbaut.
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