Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

Blumenkohl automatisch ernten

28.04.2016

Wenn Maschinen Gemüse ernten, fahren sie alles auf einen Schlag ein – bei Blumenkohl würden sie auch unreife Köpfe ernten. Daher übernehmen menschliche Helfer diese mühsame Aufgabe. Künftig soll eine Maschine die selektive Ernte vollautomatisch ermöglichen. Fraunhofer-Forscher entwickeln die intelligente Erntemaschine gemeinsam mit Industriepartnern.

Blumenkohl zu ernten, ist eine Wissenschaft für sich: Denn der weiße Kohlkopf versteckt sich unter mehreren Blättern. Für die Erntehelfer heißt das: Pflanze für Pflanze müssen sie die schützenden Blätter zur Seite biegen, und entscheiden, ob der Kopf reif ist.


Der »Spargelpanther«, in einem vorangegangenen Projekt entwickelt, soll künftig auch Blumenkohl und Feldsalat ernten.

ai-solution GmbH

Im Abstand von zwei bis drei Tagen durchkämmen sie etwa vier bis fünf Mal das Feld, bis auch der letzte Kohlkopf abgeerntet ist. Die Tätigkeit ist mühsam und belastet den Rücken. Eine weitere Herausforderung für die Landwirte:

Steht die Erntezeit an, brauchen sie viele Helfer. Oft ist es jedoch schwierig, genügend Hände für die schwere Arbeit zu finden. Maschinen wiederum würden das gesamte Feld auf einmal abernten. Da die Blumenkohlköpfe unterschiedlich schnell reifen, jedoch auch solche, die noch zu klein oder unreif sind.

Intelligenter Erntehelfer

Künftig soll eine Maschine den Blumenkohl ernten – und zwar ebenso selektiv, wie die menschlichen Helfer es tun. Die Maschine trägt den Namen VitaPanther: Sie wird von Forschern am Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF und ihren Kollegen der ai-solution GmbH entwickelt, gemeinsam mit fünf weiteren Partnern: der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, der Steig GmbH, Beutelmann Gemüseanbau, der König Sondermaschinenbau GmbH und der Inokon GmbH. Ein Protyp von VitaPanther wird 2017 fertig sein und erprobt werden.

Für Landwirte bringt die Maschine mehrere Vorteile: Sie erntet die Kohlköpfe wesentlich schneller als Menschen, zudem könnte sie über Nacht arbeiten. Ein weiteres Plus: Die Landwirte können sich die mühsame Suche nach Helfern sparen. Martin Steig, Landwirt und Geschäftsführer der Steig GmbH und einer der späteren potenziellen Anwender des Erntegeräts, ist von der Notwendigkeit überzeugt:

»Die Landwirtschaft ist das letzte Berufsfeld, wo man die nötigen Umsätze nur mit vielen Arbeitskräften erreichen kann. Doch die Automatisierung ist essenziell für uns Landwirte, denn mit dem Mindestlohn ist die Gemüseernte nicht mehr umsetzbar. Die Ernte wird getragen von zwei Komponenten: Der Verfügbarkeit der Saisonarbeitskräfte und der Bezahlung. Kippt eine Komponente, ist die Struktur in Gefahr. Der Bedarf an Technologie ist also sehr hoch.«

Hyperspektrale Kamera erkennt den Reifegrad

Doch wie kann eine Maschine den Reifegrad des Gemüses erkennen, ohne das Weiße zu sehen, ohne ihn zu wiegen, ohne seine Größe zu kennen? Mit dieser Fragestellung beschäftigen sich die Wissenschaftler des IFF. Sie erforschen und entwickeln die nötige Sensorik samt der Software, die die gewonnenen Daten analysiert und so aufbereitet, dass die Maschine einen klaren Hinweis erhält: ernten oder stehenlassen. »Wir nutzen einen Effekt, den wir in Voruntersuchungen entdeckt haben: Die Blätter von einem reifen Blumenkohl setzen sich biochemisch anders zusammen als diejenigen, die die unreifen Köpfe einhüllen«, erklärt Prof. Udo Seiffert, Leiter der Abteilung »Biosystems Engineering« am IFF.

An die Erntemaschine montierte Hyperspektralkameras nehmen die Blätter der Kohlköpfe auf. Doch während eine übliche Kamera nur mit sichtbarem Licht arbeitet und ein Farbbild aus roten, grünen und blauen Anteilen erstellt, misst die Hyperspektralkamera in einem definierten Wellenlängenbereich, der über den Bereich des menschlichen Sehens hinausgeht. Er umfasst auch das infrarote und das ultraviolette Licht. Anhand der Intensität des reflektierten Lichts bei den verschiedenen aufgenommenen Wellenlängen können die Forscher über ein mathematisches Modell auf die biochemische Zusammensetzung der Blätter schließen und damit auf den Reifegrad des Kohls.

Wie sich die Blätter biochemisch genau zusammensetzen, untersuchen die Forscher dagegen nicht. Die Maschine soll ja nur eine entsprechende Ja-Nein-Anweisung für die Ernte erhalten. Das mathematische Modell, das die Aufnahmen der Kamera in eben diese Anweisung übersetzt, basiert auf Algorithmen, die aus dem maschinellen Lernen stammen. Die Forscher trainieren es anhand von Beispielen. Sie zeigen der Kamera verschiedene Blumenkohlköpfe, die gleichzeitig von einem menschlichen Experten begutachtet werden. Nach einer solchen Trainingsphase kann das System dann auch bei unbekannten Kohlköpfen selbstständig entscheiden, welcher Blumenkohl geerntet werden soll.

Eine Erntemaschine für verschiedene Gemüse

Während die Wissenschaftler des Fraunhofer IFF sich um die Sensorik und die Datenanalyse kümmern, widmen sich ihre Kollegen der ai-solution GmbH in Wolfsburg der Ernteeinheit, die die Kohlköpfe später ernten soll. Dafür setzen sie auf ihrem Spargelernter »Spargelpanther« auf. »Diesen Spargelernter wollen wir auch für anderes Gemüse nutzen – für Blumenkohl, Kopf- und Feldsalat. Später könnten dann noch andere Ernteeinheiten für weitere Gemüsesorten dazukommen«, sagt Christian Bornstein, Geschäftsführer der ai-solution GmbH. »Unser Ziel ist es, ein Modul zu bauen, das man an das vorhandene Gerät adaptieren kann.« Der Landwirt bräuchte sich künftig nur einen Gemüseernter anschaffen.

Weitere Informationen:

http://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2016/Mai/blumenkohl-autom...

Dipl.-Ing. Sabine Conert | Fraunhofer Forschung Kompakt

Weitere Berichte zu: Erntehelfer Erntemaschine Sensorik

Weitere Nachrichten aus der Kategorie Maschinenbau:

nachricht Luftturbulenzen durch Flugzeuge bald beherrschbar
08.12.2017 | Universität Rostock

nachricht Ein MRT für Forscher im Maschinenbau
23.11.2017 | Universität Rostock

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Maschinenbau >>>

Die aktuellsten Pressemeldungen zum Suchbegriff Innovation >>>

Die letzten 5 Focus-News des innovations-reports im Überblick:

Im Focus: Vollmond-Dreierlei am 31. Januar 2018

Am 31. Januar 2018 fallen zum ersten Mal seit dem 30. Dezember 1982 "Supermond" (ein Vollmond in Erdnähe), "Blutmond" (eine totale Mondfinsternis) und "Blue Moon" (ein zweiter Vollmond im Kalendermonat) zusammen - Beobachter im deutschen Sprachraum verpassen allerdings die sichtbaren Phasen der Mondfinsternis.

Nach den letzten drei Vollmonden am 4. November 2017, 3. Dezember 2017 und 2. Januar 2018 ist auch der bevorstehende Vollmond am 31. Januar 2018 ein...

Im Focus: Maschinelles Lernen im Quantenlabor

Auf dem Weg zum intelligenten Labor präsentieren Physiker der Universitäten Innsbruck und Wien ein lernfähiges Programm, das eigenständig Quantenexperimente entwirft. In ersten Versuchen hat das System selbständig experimentelle Techniken (wieder)entdeckt, die heute in modernen quantenoptischen Labors Standard sind. Dies zeigt, dass Maschinen in Zukunft auch eine kreativ unterstützende Rolle in der Forschung einnehmen könnten.

In unseren Taschen stecken Smartphones, auf den Straßen fahren intelligente Autos, Experimente im Forschungslabor aber werden immer noch ausschließlich von...

Im Focus: Artificial agent designs quantum experiments

On the way to an intelligent laboratory, physicists from Innsbruck and Vienna present an artificial agent that autonomously designs quantum experiments. In initial experiments, the system has independently (re)discovered experimental techniques that are nowadays standard in modern quantum optical laboratories. This shows how machines could play a more creative role in research in the future.

We carry smartphones in our pockets, the streets are dotted with semi-autonomous cars, but in the research laboratory experiments are still being designed by...

Im Focus: Fliegen wird smarter – Kommunikationssystem LYRA im Lufthansa FlyingLab

• Prototypen-Test im Lufthansa FlyingLab
• LYRA Connect ist eine von drei ausgewählten Innovationen
• Bessere Kommunikation zwischen Kabinencrew und Passagieren

Die Zukunft des Fliegens beginnt jetzt: Mehrere Monate haben die Finalisten des Mode- und Technologiewettbewerbs „Telekom Fashion Fusion & Lufthansa FlyingLab“...

Im Focus: Ein Atom dünn: Physiker messen erstmals mechanische Eigenschaften zweidimensionaler Materialien

Die dünnsten heute herstellbaren Materialien haben eine Dicke von einem Atom. Sie zeigen völlig neue Eigenschaften und sind zweidimensional – bisher bekannte Materialien sind dreidimensional aufgebaut. Um sie herstellen und handhaben zu können, liegen sie bislang als Film auf dreidimensionalen Materialien auf. Erstmals ist es Physikern der Universität des Saarlandes um Uwe Hartmann jetzt mit Forschern vom Leibniz-Institut für Neue Materialien gelungen, die mechanischen Eigenschaften von freitragenden Membranen atomar dünner Materialien zu charakterisieren. Die Messungen erfolgten mit dem Rastertunnelmikroskop an Graphen. Ihre Ergebnisse veröffentlichen die Forscher im Fachmagazin Nanoscale.

Zweidimensionale Materialien sind erst seit wenigen Jahren bekannt. Die Wissenschaftler André Geim und Konstantin Novoselov erhielten im Jahr 2010 den...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics
Veranstaltungen

15. BF21-Jahrestagung „Mobilität & Kfz-Versicherung im Fokus“

22.01.2018 | Veranstaltungen

Transferkonferenz Digitalisierung und Innovation

22.01.2018 | Veranstaltungen

Kongress Meditation und Wissenschaft

19.01.2018 | Veranstaltungen

 
VideoLinks Wissenschaft & Forschung
Weitere VideoLinks im Überblick >>>
Weitere B2B-VideoLinks
Aktuelle Beiträge

15. BF21-Jahrestagung „Mobilität & Kfz-Versicherung im Fokus“

22.01.2018 | Veranstaltungsnachrichten

Forschungsteam schafft neue Möglichkeiten für Medizin und Materialwissenschaft

22.01.2018 | Biowissenschaften Chemie

Ein Haus mit zwei Gesichtern

22.01.2018 | Architektur Bauwesen