Entwicklung einer maschinentauglichen Identifikationsmethode für Blütenpollen

Status

abgeschlossen

Motivation

Blütenpollen ist ein hochwertiges Naturprodukt, das eine Vielzahl von potentiellen Anwendungen z.B. in der Medizin und Pharmazie aber auch als Nahrungsmittelbeigabe hat, wobei die genaue Wirkung auf den Menschen Inhalt von Forschungen im In- und Ausland ist. (Antiallergikum, Antibiotikum, Mittel gegen Depressionen,...).

Um Blütenpollen in diesen Einsatzgebieten verwenden zu können, ist es aber notwendig, Pollen von großer Sortenreinheit ( Blütenpollen einer oder weniger klar identifizierter Pflanzenarten) zu verarbeiten.

Weltweit werden derzeit jedoch nur Pollenmischungen verkauft, d.h. Blütenpollen die von mehreren Planzenarten stammen, da es weder eine Methode gibt, Pollen sortenrein in ausreichender Menge aus der Natur zu ernten, noch eine industrietaugliche Methode existiert, Blütenpollenmischungen mit großer Reinheit (>=90%) zu sortieren.

Ziel

Das Ziel des Projektes ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das Blütenpollen sortenrein herstellt, indem Mischungen von Pollenklumpen sortiert werden.

Dazu ist es notwendig Methoden zu finden die es ermöglichen, die Sorte der Pollen mit der nötigen Genauigkeit zu erkennen (Sensorik) und mathematische Methoden zu entwickeln, um diese Sensorinformation zu verarbeiten und eine Klassifikation der Pollen zu ermöglichen.

Methoden der Bearbeitung

1. Entwickelt wurde eine Aufnahmetechnik zur Identifikation der Pollen. Besonderes Augenmerk galt der Klärung der Frage, welche Eigenschaften der Oberfläche von Pollenklumpen eine Identifikation erlauben.
2. Test der Sensorik an einer repräsentativen Stichprobe von Pollen.
3. Aufbau eines Sortierprototypen mit neuer Sensorik und vorhandener Sortiermechanik
4. Entwicklung und Implementierung von Klassifikationsalgorithmen zur Verarbeitung der Sensorsignale, zur Artenbestimmung und automatischen Trennung der Pollenarten.

Ergebnisse

1. Die spektrale Analyse repräsentativer Pollen ergab, dass eine Unterscheidung im Bereich des sichtbaren Lichtes möglich ist und zusätzliche Informationen im Bereich des IR oder UV keine deutliche Verbesserung der Unterscheidbarkeit ermöglichen. Daher wurde eine Sensorik im Bereich des sichtbaren Lichtes gewählt
2. Ein Sortierprototyp wurde gebaut, mit dem man eine größere Anzahl von Pollen am Sensor vorbeibewegen kann.
3. Mit Hilfe dieser Testumgebung wurden Testsätze von Pollen, welche am Bieneninstitut in Lunz am See (Doz. Pechhacker) händisch sortiert und bestimmt wurden, mit dem Sensor analysiert, um die Eigenschaften des Sensors zu testen.
4. Mit den daraus gewonnenen Daten wurden mathematische Methoden zur Erkennung gleicher Arten (Clustering) getestet. Insbesondere wurden spektrale Clustermethoden analysiert. Mit den Ergebnissen konnte ein Algorithmus formuliert werden, der zweistufig (Lernphase, Sortierphase) eine Trennung der Arten ermöglicht.

Projektleiter

Ing. Kurt Gartlehner
Hessenplatz 3/1/7, A-4400 Steyr
Tel.: +43 (664) 2114703
Fax: +43 (7252) 47581
E-Mail: k.gartlehner@austriaconsult.at

Unternehmen

Austria Consult
Hessenplatz 3/1/7, A-4400 Steyr
Tel.: +43 (664) 2114703
Fax: +43 (7252) 47581
E-Mail: office@austriaconsult.at

Projektpartner

Profactor Produktionsforschungs GmbH
Wehrgrabengasse 1-5, A-4400 Steyr
Tel.: +43 (7252) 884 200
Fax: +43 (7252) 884 244
E-Mail: sekretariat@profactor.at
Internet: http://www.profactor.at/

IH-Tech Instandhaltungs GmbH
Kleinramingerstraße 2c, A-4400 Steyr
Tel.: +43 (7252) 81393-0
Fax: +43 (7252) 81393-40
E-Mail: g.kopf@ihtech.at
Internet: http://www.ihtech.at/

Richter Pharma AG
Feldgasse 19, A-4600 Wels
Tel.: +43 (7242) 490-0
Fax: +43 (7242) 490-17
E-Mail: office@richter-pharma.at