Das Versuchszentrum Laimburg arbeitet zusammen mit der Freien Universität Bozen, Eurac Research und dem Unternehmen BIOMETiC, Teil der MiCROTEC Group, am Projekt „HIPPA“, das Ende 2023 gestartet und nun in vollem Gange ist. Ziel des Projekts ist die frühzeitige Erkennung von Krankheiten und physiologischen Nachernteschäden bei Äpfeln mithilfe von Hyperspektralbildern, die mit Spezialkameras aufgenommen werden. Die Vorhersage von Krankheiten und Störungen vor dem Auftreten von sichtbaren Symptomen soll zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung beitragen, indem der optimale Verkaufszeitpunkt der Äpfel ermittelt wird.

Die frühzeitige Erkennung physiologischer Schäden bei Äpfeln ohne menschliches Eingreifen – das ist das Ziel des vom Europäischen Fond für Regionale Entwicklung (EFRE) finanzierten Projekts „HIPPA“. Neben dem Versuchszentrum Laimburg sind auch die Freie Universität Bozen, Eurac Research und das Brixner Unternehmen BIOMETiC, Teil der MiCROTEC Group, beteiligt. Während das Aussortieren von Früchten mit sichtbaren äußeren Schäden arbeitsaufwändig, aber einfach ist, bleibt die Erkennung innerer Mängel eine Herausforderung. Das im Jahr 2023 gestartete Projekt untersucht eine Methode zur Früherkennung von Krankheiten und physiologischen Störungen, die bei Äpfeln während der Lagerung in den Kühlzellen auftreten können. Dabei kommen modernste Werkzeuge und maschinelle Lernverfahren zum Einsatz.

Identifizierung beschädigter Äpfel ohne sichtbare Symptome

Mithilfe der hyperspektralen Bildgebung analysieren die Forscherinnen und Forscher des Versuchszentrums Laimburg den physiologischen Zustand der Äpfel, untersuchen sie auf Krankheiten und prognostizieren Symptome, die äußerlich noch nicht sichtbar sind. Die Technik der hyperspektralen Bildgebung ermöglicht es, Informationen aus dem nicht-sichtbaren Anteil des elektromagnetischen Spektrums zu gewinnen, wodurch die Menge an Daten, die aus einem einzigen Foto erhoben werden kann, gesteigert wird. Mit den im Rahmen des Projekts „HIPPA“ gesammelten Hyperspektralbildern wird eine künstliche Intelligenz trainiert. Diese wird in der Lage sein, Früchte zu erkennen, die Krankheiten oder physiologische Schäden entwickeln könnten. „Mit diesem Projekt wollen wir die neuesten Technologien nutzen, um die Erkennung von physiologischen Störungen in der Nacherntephase zu automatisieren und so die Analyse der Früchte während der Lagerung zu beschleunigen“, erklärt Angelo Zanella, Leiter der Arbeitsgruppe „Lagerung und Nacherntebiologie“ am Versuchszentrum Laimburg. „Unsere Aufgabe besteht insbesondere darin, gesunde Früchte zu sammeln, die möglicherweise Nachernte-Schäden entwickeln können sowie die Proben vorzubereiten, die von den anderen Projektpartnern für die Aufnahme und Messung von Hyperspektralbildern verwendet werden.“

Die Vorhersage von Krankheiten wird dazu beitragen, Verschwendung von Lebensmitteln zu reduzieren, indem der optimale Zeitpunkt für den Verkauf der Äpfel ermittelt wird. Letztlich geht es darum, eine ökologisch und wirtschaftlich nachhaltige Apfelproduktion und -verteilung zu fördern.

Hyperspektrale Bildgebung im Dienst der Landwirtschaft

Die hyperspektrale Bildgebung, die bereits in anderen Branchen wie der Kunstgeschichte zur Analyse von Kunstwerken eingesetzt wird, hält nun auch Einzug in die Lebensmittelindustrie. Diese in den 1970er- und 1980er-Jahren von der NASA entwickelte Technik ermöglicht es, Daten über fotografierte Objekte auch außerhalb des für das bloße Auge sichtbaren Lichtspektrums zu erfassen. Im Rahmen des Projekts „HIPPA“ erfasst eine Hyperspektralkamera, die im sichtbaren und infraroten Bereich arbeitet, spezifische Daten von Äpfeln. Aus diesen Informationen kann das Forschungsteam Rückschlüsse auf den physiologischen Zustand der Äpfel ziehen.