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ASQKI im Überblick: Innovatives KI-Schälverfahren für Lebensmittelindustrie

ProjekttitelAutomatisierte Schältechnologie und Qualitätskontrolle durch KI-gesteuerte Bildverarbeitung
Fördergeber:Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, Förderprogramm “Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand” (ZIM) 
Projektlaufzeit: 05/2025 08/2027
Partner im F&E-Projekt:
  • Prof. Kris Dalm (OTH AW)
  • wings group GmbH
  • Giner Agrarprodukte (Tirol, Österreich)
ProjektzielZiel ist es, den Schälprozess von Obst mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik einfacher, genauer und effizienter zu machen. Dafür entwickelt das Team ein intelligentes Computersystem, das Obst erkennt und analysiert – zum Beispiel, wie reif es ist oder ob es Stellen gibt, die schlecht sind. Mit diesen Informationen kann das System dann berechnen, wie das Obst am besten geschält werden sollte. Die benötigten Daten dafür sammelt man im Labor mit Kameras, Sensoren und speziell entwickelten Testanlagen. Das Unternehmen baut parallel einen Versuchsstand, an dem das Schälen automatisch ausprobiert und weiter verbessert wird. Außerdem entsteht eine digitale Simulationsumgebung, mit der wir den gesamten Ablauf testen können – ganz ohne echtes Obst. So entsteht ein modernes, digitales System, das in Zukunft beim automatisierten Schälen in der Lebensmittelverarbeitung eingesetzt werden kann – präzise, nachhaltig und schonend.

Gesellschaftlicher Mehrwert

  • Reduktion von Lebensmittelverschwendung
    Ein erheblicher Teil der Obstabfälle entsteht durch ineffiziente Verarbeitungsschritte – u.a. durch zu großzügiges Schälen. Das Projekt adressiert diesen Verlust durch präzisere, automatisierte Vorverarbeitungstechnologien.
  • Beitrag zur Ernährungssicherheit & Nachhaltigkeit
    Die effiziente Verarbeitung von Obstüberschüssen zu haltbaren Produkten (z. B. Trockenfrüchte) trägt zur besseren Nutzung saisonaler Ernten bei und unterstützt den Trend zu nachhaltiger Ernährung.
  • Stärkung regionaler Wertschöpfungsketten
    Durch mobile Verarbeitungseinheiten können auch kleinere, dezentrale Betriebe wirtschaftlich Obst verarbeiten – das stärkt den ländlichen Raum und regionalen Handel.
  • Reaktion auf steigende Produktions- und Personalkosten
    Mit der Automatisierung manueller Prozesse werden KMU entlastet, insbesondere in Zeiten hoher Mindestlöhne, Transportkosten und CO₂-Abgaben.
  • Unterstützung von Bio-Strategien und Verbrauchererwartungen
    Bioprodukte erfordern besonders schonende und transparente Verarbeitungsprozesse – das Projekt entwickelt hierfür geeignete technische Lösungen.

Wissenschaftlicher Kontext

  • Automatisierung, Robotik und KI in der Lebensmittelverarbeitung
    Forschung an flexiblen und adaptiven Schäl- und Schneideverfahren für heterogene Obstsorten schließt an aktuelle Entwicklungen in der Lebensmitteltechnik und Sensorik an. Der Einsatz von bildbasierter KI zur Optimierung des Schälprozesses mit automatisierter und integrierter Trainingsdatenerstellung während der laufenden Produktion stellt die Herausforderung im Bereich Computer Vision dar.
  • Datengetriebene Prozessoptimierung
    Die Erfassung und Verarbeitung von Produktparametern (z. B. Fruchtform, Festigkeit) ermöglicht adaptive Steuerung – ein Anknüpfungspunkt zur Forschung in KI, Bildverarbeitung und mechatronischer Systemintegration.
  • Interdisziplinäre Anbindung
    • Ingenieurwissenschaften: Entwicklung robuster, modularer Verarbeitungseinheiten mit Fokus auf Mechanik, Steuerung und Energieeffizienz.
    • Agrar- & Lebensmittelwissenschaften: Analyse der Auswirkungen auf Haltbarkeit, Qualität und Nährstofferhalt bei schonender Verarbeitung.
    • Wirtschaft & Nachhaltigkeit: Entwicklung neuer Geschäftsmodelle zur regionalen Vermarktung und Ressourcenschonung.
    • Umweltwissenschaften: Bewertung ökologischer Effekte durch die Vermeidung von Abfall und optimierte Ressourcennutzung.

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