Die hyperspektrale Bildgebung kann als Paradigmenwechsel bei Bildverarbeitungssystemen betrachtet werden. Anstelle der beim künstlichen Sehen üblichen drei Farbkanäle werden bei der hyperspektralen Bildgebung bis zu Hunderte von Kanälen verwendet. Dies ermöglicht es, sehr feine Unterschiede zu erkennen. Außerdem verfügen Hyperspektralkameras oft über einen erweiterten Spektralbereich, der über das Sichtbare hinausgeht, d. h. bis ins kurzwellige Infrarotlicht-Spektrum (SWIR-Spektrum) reicht.
Dadurch ermöglicht die Bildgebung die Bestimmung chemischer und physikalischer Eigenschaften eines Produkts, zum Beispiel die Überprüfung der Qualität von Bio-Produkten in der Lebensmittelindustrie.
Die spanische Firma IRIS Technology hat Lösungen entwickelt, um die hyperspektrale Bildgebung für die industrielle Inline-Inspektion einzusetzen. Dazu gehören geeignete Hardware und Algorithmen für maschinelles Lernen, die auf die jeweilige Anwendung zugeschnitten sind. Ein Beispiel für eine erfolgreiche Implementierung von Hyperspectral Imaging in einer industriellen Anwendung ist die entwickelte Lösung für eine große industrielle Bäckerei, um den Fettgehalt von Keksen und Gebäck in Echtzeit und kontinuierlich zu bestimmen.
In der Lebensmittelindustrie ist es unerlässlich, den Herstellungsprozess unter Kontrolle zu halten. So wird sichergestellt, dass die Qualität und der Geschmack des Produkts bei einer bestimmten Rezeptur konstant bleiben. Die Kontrolle des Fettgehalts ist besonders wichtig. Außerdem führen große Schwankungen des Fettwerts zu Kostenüberschreitungen, die auf die suboptimale Nutzung des Rohstoffs Öl zurückzuführen sind, sowie zu unerwarteten Veränderungen der Schmackhaftigkeit des Produkts.
Ein Kunde von IRIS, der auf Kekse und Gebäck spezialisiert ist, beobachtete Veränderungen am Produkt, die sich kaum durch Rezepturänderungen erklären ließen. Daher wurde eine
Untersuchung gestartet, um herauszufinden, welche Prozesse diese Veränderungen verursachten.
Die Untersuchung war langwierig und kompliziert, da die derzeitigen Labortechniken zur Kontrolle des Fettwerts offline durchgeführt werden und spezielle Probenahmen, Vorbereitungen, Betriebsmittel und Personal erfordern. Es dauert mehrere Stunden, bis die Ergebnisse vorliegen und es ist nicht möglich, den Prozess in Echtzeit zu korrigieren. Dies macht diese Methoden unvereinbar mit der Idee der Standardisierung des Produkts.
Was die Fabrik brauchte, war eine kontinuierliche Messung mit einer minimalen Fehlermarge, um den Fettgehalt schnell zu messen und ihn mit Änderungen in seinen Prozessen in Verbindung zu bringen. Das Unternehmen wandte sich an IRIS, um eine Inline-Hyperspectral-Imaging-Lösung zu implementieren, die eine 100%ige Inspektion der Produkte durchführt und deren Fettgehalt in Echtzeit bestimmt. Das System basiert auf der IRIS VISUM HSI Hardware-Plattform. VISUM HSI basiert auf einer Zeilenkamera mit SWIR-Empfindlichkeit. Dadurch eignet es sich gut für die Messung des Fettgehalts. Das System kann bis zu 300 Zeilen pro Sekunde erfassen, um die Produkte ohne Verlangsamung des Prozesses zu prüfen. Die integrierte Software und die Chemometrie-Tools ermöglichen dem Benutzer eine Selbstkalibrierung des Geräts bei Änderungen der Produktzusammensetzung, und es lässt sich nahtlos in die Betriebsinformationssysteme einbinden.
