Blogautor: Christoph Lustenberger
Lebensmittelrohstoffe haben stets Schwankungen in ihren Rohstoffeigenschaften. Die Qualität in Bezug auf Schwankungen der Rohstoffeigenschaften ist abhängig von diversen Faktoren wie der Sortenauswahl, der Bodenbeschaffenheit, den klimatischen Bedingungen oder der Witterung. Die Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) eignet sich besonders gut zur Qualitätskontrolle von Rohstoffen. Die Vorteile dieser Messmethode sind, dass die Daten in Echtzeit verfügbar sind und die Messprobe nicht zerstört wird. Neben der Qualitätsbestimmung eignet sich die NIRS ebenfalls zur Online-Anwendung für Prozesskontrollen und Prozesssteuerungen.
Das Ziel von diesem Projekt ist es, mittels NIRS die Eigenschaften und Qualität von grünen Kaffeebohnen zu erfassen und den Röstprozess zum gewünschten Endproduktzustand zu steuern. Um dies zu ermöglichen, müssen Kaffeebohnen verschiedenster Herkunft und Qualität von der grünen Bohne bis zum gerösteten Kaffee kontinuierlich vermessen, beurteilt und die Daten gesammelt werden. Damit Aussagen betreffend Inhaltstoffen und Zuständen gemacht werden können, werden zusätzlich offline chemische Fingerprint Profil Analysen vorgenommen.
Abbildung 1: Ziel vom Gesamtprojekt
Mit diesen Daten werden Prozess-Algorithmen entwickelt, welche es ermöglichen basierend auf den gemessenen Rohstoffeigenschaften eine gewünschte Endproduktqualität zu erreichen. Dies wird in der Anwendung weiterhin eine Interaktion zwischen Mensch und Maschine bedeuten. Der Prozess-Algorithmus wird verschiedene mögliche Endzustände, basierend auf der Rohstoffmessung und dem Zielwert, vorschlagen und der Mensch wird mit seinem Knowhow die finalen Entscheidungen treffen.
In einem ersten Schritt haben wir in der Zusammenarbeit mit der Firma Büchi Labortechnik AG aufgezeigt, dass mit der NIRS-Methode Bohnen verschiedener Herkunft und Qualität unterschieden werden können. Der Röstprozessverlauf konnte mit einer Hauptkomponentenanalyse auf Basis der NIRS-Daten dargestellt werden (Abbildung 2).
Abbildung 2: Modelle für die Bestimmung von Qualität, Herkunft und Rostverlauf
In weiteren Schritten sollen die Modelle mit weiteren Datenaufnahmen verfeinert und mit sensorischen Evaluationen ergänzt werden. Mit diesen Grundlagen können anschliessend erste Prozessalgorithmen erstellt, mit Industriepartnern in der Praxis getestet und kontinuierlich weiterentwickelt werden.