Wenn es beim Anbau und Brühen – und allem dazwischen – von hochwertigem Kaffee eine durchgehende Linie gibt, dann ist es die Konsistenz. Konsistenz in Kirschreife und -qualität, in Bohnengröße und -dichte, Röstgrad, Mahlgrad usw. Während des gesamten Lebenszyklus einer Kaffeebohne ist die Einheitlichkeit von größter Bedeutung. Auf der Kaffeefarm ist es ein sehr manueller und zeitaufwändiger Prozess, dieses Maß an akribischer Gleichheit zu erreichen. Einige brasilianische Wissenschaftler hoffen jedoch, den Rohkaffee-Sortierprozess mithilfe multispektraler Bildgebung und maschinellem Lernen zu automatisieren.
Wie berichtet, Technologie-NetzwerkeWissenschaftler des Zentrums für Kernenergie in der Landwirtschaft (CENA-USP) der Universität São Paulo, des Landwirtschaftskollegs Luiz de Queiroz (ESALQ-USP) und des Computerzentrums der Bundesuniversität Pernambuco (UFPE) haben ein Mittel dafür entwickelt Sortierung von Rohkaffee in Spezialqualität (mit einer Punktzahl von 80 oder mehr) in Echtzeit aus der Ware mithilfe „einer multispektralen Bildgebungstechnik (MSI), die auf Reflexion und Autofluoreszenz basiert“.
Für ihre Arbeit, die kürzlich in der Zeitschrift veröffentlicht wurde Computer und Elektronik in der LandwirtschaftDie Forscher bauten zunächst eine Bilddatenbank auf, anhand derer das maschinelle Lernen kalibriert und getestet werden konnte. Dazu verwendeten sie 16 verschiedene Proben von Rohkaffee aus Minas Gerais und São Paulo, 10 Spezialitäten und sechs Rohstoffe. Aus jeder Probe wählten die Wissenschaftler nach dem Zufallsprinzip 64 Kaffeebohnen „ohne vorherige Behandlung“ aus, die einzeln in eine Kugel mit LED-Leuchten, optischen Filtern und einer Kamera gelegt wurden. Die Kamera würde dann Bilder der Bohnen nach „homogener und diffuser Beleuchtung bei verschiedenen Wellenlängen“ aufnehmen.
Bei der Untersuchung der Bilder stellten die Wissenschaftler fest, dass Spezialitätenkaffee in Bildern im sichtbaren Spektrum (der Wellenlänge, die das menschliche Auge sehen kann) eine gleichmäßigere Form aufwies, während Standardkaffee in den Autofluoreszenzbildern intensiver zu sehen war („die natürliche Emission von Licht durch biologische… wenn sie Licht absorbiert haben“). Winston Pinheiro Claro Gomes, der Autor der Studie, erklärt:
„Das von uns gewählte Modell war dasjenige, das bei der Unterscheidung zwischen Spezial- und Standardkaffeebohnen am besten abschnitt. In diesem Modell stammten die wichtigsten Informationen zur Konstruktion von Trennungsgrenzen aus der grünen Fluoreszenz. Wir haben uns daher entschieden, die einzelnen Verbindungen zu analysieren, die von Natur aus grün fluoreszieren, und haben versucht, einige fluoreszierende Verbindungen zuzuordnen, die den Trennungsprozess der Kaffeequalität beeinflussen könnten.“
Laut Technology Networks kann das Kategorisierungsmodell derzeit nur zwischen Kaffee in Spezial- und Standardqualität unterscheiden, die Forscher planen jedoch, es noch weiterzuentwickeln, um Rohkaffee in die von der SCA definierten Bewertungsstufen zu kategorisieren.
Aufgrund seines engen Kategorisierungsbereichs und der erforderlichen teuren Ausrüstung ist das brasilianische Modell der grünen Sortierung noch nicht ganz bereit für eine breite Implementierung. Dennoch stellt es einen spannenden Fortschritt bei der Automatisierung eines sehr mühsamen Teils der Verarbeitung auf Betriebsebene dar.
Zac Cadwalader ist geschäftsführender Redakteur bei Sprudge Media Network und angestellter Autor mit Sitz in Dallas. Lesen Sie mehr über Zac Cadwalader auf Sprudge.
