KI und Qualität - Detektion und Entfernung Pyrrolizidinalkaloid-haltiger Beikräuter im Erntegut mittels sensorgestützter Sortierung

Pyrrolizidinalkaloide (PA) sind sekundäre Pflanzenstoffe und dienen in erster Linie der Pflanze zum Schutz gegen Fraßfeinde. Durch Mitbeerntung PA-haltiger Beikräuter im Pflanzenbau gelangen PAs als Verunreinigung in Lebensmittel (Salate, Kräuter, Tees) oder pflanzliche Arzneimittel. Aufgrund ihrer lebertoxischen und genotoxischen Wirkungsweise stellen sie eine potenzielle Gesundheitsgefahr dar. PA-Pflanzen sind besonders im Arznei- und Gewürzpflanzenanbau ein Problem, denn schon wenige Pflanzen pro Hektar genügen, um die Ernte für den Handel unbrauchbar zu machen. Eine Bekämpfung bzw. Reduktion der PA-Beikräuter bereits auf dem Feld ist zumeist nur mechanisch und mit sehr hohem Personalaufwand möglich. Dies ist für die Anbauer zunehmend nicht mehr ökonomisch darstellbar. Darüber hinaus ist importierte, getrocknete Ware oftmals höher als zulässig mit PAs belastet. Hier fehlt es aktuell an Möglichkeiten, PA-haltige Pflanzenteile aus der Ware zu entfernen. Hierzu sollte das über das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) und über die Fachagentur für Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR) (FKZ 220132165) geförderte Verbundprojekt "Detektion und Entfernung von Pyrrolizidinalkaloid-haltigen Unkräutern aus Kulturpflanzen nach der Ernte - PA-NIRSort" mögliche Lösungswege aufzeigen. Mit der Entwicklung einer automatisierten, der Ernte nachgelagerten Detektion und Abtrennung der kontaminierenden, toxischen PA-Beikräuter, kann eine effiziente Verbesserung der Qualitätskontrolle geschaffen werden. Dies sollte auf Basis von Hyperspektral-Nah-Infrarot-Spektroskopie (hyperspektral-NIRS), in Kombination mit einer Druckluftsortiereinheit entwickelt werden. Daher wurde ein Verfahren zum Nachweis, zur Klassifikation und zur physikalischen Ausschleusung von PA-haltigen Pflanzenteilen in einem Materialstrom von Arznei- und Gewürzpflanzen (Brennnessel, Melisse und Minze) entwickelt und umgesetzt. Die Detektion basiert auf bildgebenden hyperspektralen Sensoren im kurzwelligen Infrarotbereich. Die gewonnenen Hyperspektraldaten bilden die Grundlage für das Training eines KIbasierten Klassifikationsmodells. Die Klassifikation mittels NIR-Spektroskopie erreicht eine
Erkennungsrate von über 90 %. Mit Hilfe dieses Detektionsmodells wurde eine sensorgestützte Sortieranlage entwickelt, mit dem Ziel PA-haltige Pflanzenteile physikalisch auszuschleusen und den pflanzlichen Materialstrom aufzureinigen. Dabei lag der Fokus auf der Optimierung des Materialtransports auf dem Förderband. Hierfür wurde ein aus Druckluft erzeugter Luftstrom zur Materialberuhigung eingesetzt. Somit wurde ein sensorgestütztes Sortierverfahren mittels pneumatischen Schnellschaltventilen erfolgreich umgesetzt.

Pyrrolizidine alkaloids (PAs) are secondary plant substances and primarily serve to protect the plant against predators. When PA-containing weeds are co-harvested in crop production, PAs enter food (salads, herbs, teas) or herbal medicines as contaminants. Due to their liver-toxic and genotoxic mode of action, they represent a potential health hazard. PA plants are a particular problem in the cultivation of medicinal and aromatic plants, as just a few plants per hectare are enough to make the harvest unusable for trade. Control or reduction of weeds already in the field is usually only possible mechanically and with very high labour costs. Increasingly, this is no longer economically viable for growers. In addition, imported, dried goods are often contaminated with higher contents of PAs than permitted. There is currently no way to remove plant parts containing PAs from the goods. The joint research project "Detection and removal of weeds containing pyrrolizidine alkaloids from cultivated plants after harvest - PA-NIRSort", funded by the Federal Ministry of Food and Agriculture (BMEL) and the Agency for Renewable Resources (FNR) (FKZ 220132165), should investigate possible solutions for quality control.
With the development of an automated post-harvest detection and removal of contaminating, toxic PA weeds, an efficient improvement of quality control can be created. This was to be developed on the basis of hyperspectral near-infrared spectroscopy (hyperspectral-NIRS), in combination with a compressed air sorting unit. Therefore, a method for the detection, classification and physical ejection of PA-containing plant parts in a material stream of medicinal and spice plants (nettle, lemon balm and mint) was developed and implemented. The detection is based on hyperspectral imaging sensors in the short-wave infrared range. The obtained hyperspectral data form the basis for training an AI-based classification model. Classification using NIR spectroscopy achieves a detection rate of over 90 %. With the help of the detection model, a sensor-based sorting system was developed with the aim of physically ejecting PA-containing plant parts and purifying the stream of plant material. The focus was on optimising the material transport on the conveyor belt. For this purpose, an air flow generated from compressed air was used to calm the material. Thus, a sensor-based sorting process was successfully implemented by means of pneumatic fast-switching valves.