Aktuelles aus der Forschung – Besatz in Getreide
Identifizierung unerwünschter Bestandteile in Getreide mittels Bildklassifizierung und KI
Bericht aus dem «Current Agriculture Research Journal» einem gemeinsamen Forschungsprojekt zwischen ABP, dem türkischen Getreideverband sowie dem Landwirtschaftsdepartement.
Der Artikel „Bestimmung von Besatz in Getreide mittels physikalischer Analysegeräte auf Basis von Bildgebung und künstlichen neuronalen Netzen“ präsentiert eine umfassende Feldstudie zur Evaluierung einer modernen, instrumentengestützten Methode zur Analyse der Getreidekornqualität. Diese Methode dient insbesondere der Erkennung von Besatz (unerwünschte Bestandteile wie beschädigte Körner, Fremdsamen und Defekte) mithilfe von Bildgebung, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.
Die Qualitätskontrolle in der Landwirtschaft beruht traditionell auf manuellen physikalischen Analysen durch geschulte Experten – ein langsamer und subjektiver Prozess, der bis zu 30–45 Minuten pro Probe in Anspruch nehmen kann. Angesichts der weltweit steigenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln wächst der Bedarf an schnelleren und objektiveren Saatgut- und Getreideanalysen. Die Autoren setzten das Cgrain Value Pro Instrument, ein von dem schwedischen Unternehmen Cgrain entwickeltes Gerät zur physikalischen Analyse, an 14 Annahmestellen des türkischen Getreideamtes ein, um Proben von Rot- und Weißweizen, Hartweizen und Gerste zu untersuchen.
Hier den kompletten Report lesen (englisch):
http://griculturejournal.org/volume14number1/determination-of-besatz-in-cereals-using-physical-analysis-instrument-based-on-imaging-and-artificial-neural-network-technology/
