Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Entwicklung eines mobilen und modularen Prototyp zur visuellen Qualitätserkennung durch künstliche Intelligenz in der Lebensmittelindustrie (Movi-Q) - Teilprojekt F |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Development of a mobile and modular prototype for visual quality recognition by artificial intelligence in the food industry (Movi-Q) - subproject F |
| Akronym: | Movi-Q |
| Beschreibung (dt.): | In der Lebensmittelindustrie fallen durch die Verarbeitung von Naturprodukten Ausschüsse an, die aufgrund von Fehlstellen nicht im vollen Umfang für die Weiterverarbeitung genutzt werden können. Derzeitiger Standard ist, Schadstellen durch das menschliche Auge zu erfassen und manuell (aus)zu sortieren. Diese händische Sortierung erfolgt jedoch auch bei geschulten Mitarbeitern subjektiv, ist anfällig für Fehlsortierungen, führt zu hohen Ausschüssen um Qualitätsansprüche sicherzustellen, ist ressourcenintensiv für die Unternehmen und erschöpfend für Mitarbeiter. Ziel dieses Projektantrages ist es, einen mobilen und modularen Prototypen (Movi-Q) zu entwickeln, der mittels künstlicher Intelligenz eine visuelle Qualitätserfassung in Unternehmen der Lebensmittelindustrie (Fleischverarbeitung, Obst- und Gemüseverarbeitung) durchführen kann. Hierfür wird mit einem interdisziplinären Team aus Lebensmitteltechnologen, Informatikern, Systementwicklern und Anwendern ein Konstrukt zur Datenerfassung mittels optischer Technologien und einer KI-gesteuerten Analyse-Software entwickelt und validiert. Verschiedene Anwendungsfälle stützen die Entwicklung der angestrebten Klassifizierungssystematik: Fallbeispiel ‚Kartoffel‘ und ‚Hähnchen‘ sowie Adaption des Movi-Q Systems auf andere Produktgruppen (Fallbeispiel ‚Pute‘) oder andere Firmen (‚Kartoffel - anderes Unternehmen‘). Movi-Q soll die technische und wirtschaftliche Machbarkeit von KI-gesteuerten Prozessen zur Qualitätsklassifizierung in Betrieben vor Ort demonstrieren, um den Unternehmen konkretes KI-Innovationspotenzial aufzuzeigen. Der Ergebnis- und Technologietransfer erfolgt über Beiträge in der Fachpresse, Präsentation auf Tagungen oder Messen, Videoclips und die Einbindung von Multiplikatoren (Branchenverbände). |
| Beschreibung (engl.): | In food industry, the processing of natural products results in rejects which cannot be used to the full extent due to defects. The current standard is to detect defects with the human eye and sort them out manually. However, this manual sorting is subjective even for trained employees, is susceptible to incorrect sorting, leads to high reject rates to ensure quality standards, is resource-intensive for companies and exhausting for employees. The goal of this project proposal is to develop a mobile and modular prototype (Movi-Q) that can perform visual quality assessment in food processing companies (meat processing, fruit and vegetable processing) using artificial intelligence. For this purpose, an interdisciplinary team of food technologists, computer scientists, system developers and users will develop and validate a construct for data acquisition using optical technologies and AI-controlled analysis software. Various use cases support the development of the desired classification system: Case study 'potato' and 'chicken' as well as adaptation of the Movi-Q system to other product groups (case study 'turkey') or other companies ('potato - other company'). Movi-Q is intended to demonstrate the technical and economic feasibility of AI-controlled processes for quality classification in companies on site to show companies concrete AI innovation potential. The transfer of results and technology takes place through articles in the trade press, presentations at conferences or trade fairs, video clips and the involvement of multipliers (industry associations). |
| Laufzeit: | Beginn: 15.03.2021 / Ende: 31.07.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | Heidemark Mästerkreis GmbH & Co.KG, Großenkneten |
| Themenfelder: | Lebensmittelqualität, food quality |
| Förderprogramme: | Digitalisierung in der Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Monitoring, Lebensmittelanalytik, food analysis, Lebensmittelsicherheit, food safety, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Qualitätskontrolle, quality control, Produktqualität, product quality, Geflügel, poultry, Kartoffel, potato, Sensorik, sensor technology, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence |
| Stichpunkte: | Künstliche Intelligenz |
| Förderkennzeichen: | 28DK119F20 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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