Ernte und Weiterverarbeitung von Gemüse werden heute noch weitgehend manuell durchgeführt. Ein Stemmer-Imaging-Partner in Holland hat daher untersucht, ob man Karotten mit Hilfe von Bildverarbeitung automatisiert verarbeiten und dabei eine Schnittkante für die Abtrennung des Grünanteils bestimmen kann. Wird hier zu wenig abgeschnitten, so verbleibt unerwünschtes Grün an der Karotte. Kürzt man hingegen zu viel, so hat dies einen negativen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit.

Für die Studie wurden gewaschene Rüben in beliebiger Drehlage auf ein Förderband gelegt, das diese am Bildverarbeitungs-System vorbeiführte. Dieses sollte die Rotationslage der Karotten erkennen, ihre Dicke entlang der Längsachse verfolgen, die dickste Stelle finden und abschließend die optimale Schneidkante berechnen. Das Ergebnis der Machbarkeitsstudie: Mit der geeigneten Hard- und Software konnte diese Aufgabe in der geforderten Geschwindigkeit und Genauigkeit gelöst werden.

Anderswo werden die Ergebnisse der Bildverarbeitung sogar zur Berechnung des Gewichts und zur Preisauszeichnung genutzt. So setzt ein Kunde der britischen Niederlassung Visionsysteme ein, die während des Schneidens von Wurstscheiben den Fett- und Fleischanteil erkennen, um genau 200 und nicht etwa 212 Gramm Wurst in eine Packung zu bringen.

Denn unter Berücksichtigung des unterschiedlichen spezifischen Gewichts wird die Dicke der letzten abgeschnittenen Scheibe pro Packung so gesteuert, dass das Zielgewicht exakt erreicht wird. Zudem wird darauf geachtet, ob eine Wurstscheibe mit geringem oder hohem Fettanteil in der Packung ganz oben zu liegen kommt, um so ein optisch möglichst hochwertiges Produkt anzubieten.

Die Optik des Produkts spielt auch für die großen Fastfood-Ketten eine große Rolle. Dies führt dazu, dass einige Ketten von ihren Lieferanten für Burger-Brötchen einen genau definierten Bräunungsgrad verlangen und sogar die grobe Anzahl und Verteilung der Sesamkörner darauf festgelegt haben. Einige Lieferanten stellen dies per Bildverarbeitung sicher.

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