Avocado-Liebhaber kennen das nur zu gut: Man kauft eine schöne Avocado und kann es kaum erwarten, sie zu Hause zu genießen. Kaum ist man zu Hause, schneidet man die Avocado auf und wird mit einem unerwarteten, unangenehmen Anblick konfrontiert: Das Fruchtfleisch ist an der Spitze ist braun und matschig.
Hyperspektrales Gerät
In den Niederlanden ist es Wageningen Food & Biobased Research gelungen, eine neue Methode zu entwickeln, mit der die Stielfäule der Avocado - die braune Verfärbung an der Fruchtspitze - sechs Tage bevor sie mit dem bloßen Auge zu erkennen ist, erkannt werden kann. Diese Methode hat den Vorteil, dass die Avocado nicht aufgeschnitten werden muss.
Die Methode der verlustfreien Qualitätsmessung bei Obst und Gemüse kann - da sie nicht nur bei Avocados eingesetzt werden kann - für alle Phasen des Obst- und Gemüsesektors von großem Nutzen sein. Angefangen bei den Erzeugern, die wissen wollen, ob ihre Früchte reif genug für die Ernte sind, bis hin zu den Importeuren, die überprüfen wollen, ob die Qualität eines Containers bei der Ankunft den Anforderungen ihrer Händler entspricht.
Diese Händler möchten auch den Reifegrad der Produkte während der Lagerung überwachen. Und was bisher meist in einer Forschungseinrichtung gemacht wurde und wird, könnte in Zukunft mit einem Handmessgerät in der Praxis möglich werden. Natürlich könnte man die Technologie auch in Sortieranlagen einbauen, was womöglich die wichtigste Anwendung ist.
Spektroskopie im nahen Infrarotbereich
"Unsere Forschung zielt darauf ab, alle Arten von Qualitätsaspekten zu messen, ohne das Produkt zu beschädigen. Wir versuchen herauszufinden, welche Sensoren welche Parameter messen können", sagt Eelke Westra, Postharvest Quality Program Manager bei Wageningen Food & Biobased Research. "Wir tun dies mit der sichtbaren Nahinfrarotspektroskopie, einer optischen Technik, die die Wechselwirkung elektromagnetischer Strahlung (400-2500 nm) mit Früchten nutzt."
Referenztest
"Durch Spektralabsorption können wir neben der Farbe noch viele andere Dinge sehen. Das geschieht über bestimmte chemische Elemente auf oder knapp unter der Produktoberfläche. Wir können physikalische Eigenschaften wie Oberflächenbeschaffenheit, Festigkeit oder Partikelgröße und chemische Aspekte wie Feuchtigkeit, Proteine, Stärke, Zucker und Ölgehalt feststellen."
Physikalische und chemische Eigenschaften
Diese Forschung besteht aus zwei Hauptkomponenten, die zusammen zur Bestimmung der Qualität eines Frischprodukts führen sollen. Zuerst werden die genauen physikalischen und chemischen Eigenschaften der einzelnen Qualitätsaspekte untersucht. Dies unterscheidet von Produkt zu Produkt, da jede Sorte anders ist. "Eine reife Avocado sollte weich sein, genügend Öl enthalten, nicht strähnig sein usw. Aber was genau ist im Fruchtfleisch, das das auslöst? Was muss man messen?" erklärt Eelke. Und mit welcher Technologie und welchen Sensoren lassen sich diese zugrunde liegenden physikalischen und chemischen Eigenschaften genau messen, ohne das Produkt zu berühren? "Wir versuchen immer noch zu definieren, welche physikalischen Faktoren die Reifung einer Avocado verursachen. Dinge wie Härte und Ölgehalt lassen sich bereits mit bestehenden Geräten messen. Aber das reicht nicht aus, um zu wissen, ob eine Avocado reif ist. Damit kommt man zwar weit, aber noch nicht weit genug. Das herauszufinden, ist die große Herausforderung.
Messung in der gesamten Kette
Jede Kontrollmethode konzentriert sich auf den Zustand des Produkts zu einem bestimmten Zeitpunkt. Importeure und Händler können dann entscheiden, was mit dem Produkt zu tun ist. Eelke ist jedoch davon überzeugt, dass Messungen während des Lebenszyklus eines Produkts häufiger durchgeführt werden sollten, um eine bessere Vorstellung von dessen Qualität zu erhalten. "Man sollte Dinge wie Festigkeit, Fett- und Trockenmassegehalt an mehreren Punkten in der Kette überprüfen: nach der Ernte, bei der Ankunft in den Niederlanden und nach der Reifung."
"Man müsste Datensätze von jeder Charge aufbewahren, nicht nur von Messungen. Sondern auch darüber, wo und wie das Produkt angebaut wurde. Auch, wann es geerntet und bei welcher Temperatur es gelagert wurde. All das beeinflusst das Reifungsverhalten des Produkts. Das ist nicht ausgeschlossen, denn die Möglichkeiten, Daten zu speichern und später zu analysieren, nehmen rapide zu. Und vielleicht gibt es all diese Informationen bereits, nur eben separat. Wenn man das alles zusammenführt und auf dem neuesten Stand hält, könnte man den Punkt verbessern, an dem man an der Sortieranlage Messungen vornimmt."
"Ich glaube nicht, dass wir einen Punkt erreichen werden, an dem wir alles auf einmal messen können. In diesem Sinne ist unsere Forschung auch breit angelegt. Sie berücksichtigt genau die Daten, die man braucht, um beispielsweise die Reifungsentscheidung zu verbessern. Die Sonneneinstrahlung im Obstgarten könnte einen großen Einfluss darauf haben, oder vielleicht sind es die durchschnittlichen Temperaturen am Morgen. Das ist es, was wir wissen wollen. Dann ist es Aufgabe des Sektors, all diese Informationen zuverlässig zu sammeln und sie gegebenenfalls in der gesamten Lieferkette weiterzugeben", sagt Westra.
Hyperspektrale Messung
Die von Wageningen Food & Biobased Research entwickelte Technik nutzt die sichtbare Spektroskopie im Nahinfrarotbereich - eine optische Messmethode, die schon seit einiger Zeit eingesetzt wird - sowie die hyperspektrale Messung. "Nehmen wir zum Beispiel ein Foto: Es liefert uns ein zweidimensionales Bild. Jedes Pixel hat einen bestimmten Farbwert, und zusammen bilden sie das Bild. Das ist das normale Spektrum."
Hyperspektrales Bild von Trauben
"Bei der hyperspektralen Messung werden die Werte innerhalb eines Pixels gemessen. Das ist nicht mehr im visuellen Spektrum, sondern im nahen Infrarotspektrum und sogar darunter. Anstelle eines zweidimensionalen Bildes erhält man einen dreidimensionalen Datensatz, den man nicht direkt in ein Bild umwandeln kann. Aber er liefert zusätzliche Informationen", so Eelke weiter.
"Unsere jüngste Entwicklung ermöglicht es, solche Daten mit praktischen Beobachtungen zu korrelieren, wie zum Beispiel dem Reifegrad. Die gesamte Studie befindet sich noch in der Entwicklungsphase. Unsere Technologie befindet sich etwa auf Stufe 5-6 der TRL-Skala (Technology Readiness Levels). Wir wissen also, dass es möglich ist, nur noch nicht so weit, dass ein großer Importeur die Technologie kaufen und einsetzen könnte."
Schnelle, breite Anwendung
Nicht-schädigende Messungen haben den Vorteil, dass das Produkt unversehrt bleibt. Die Auslesegeschwindigkeit und -kapazität wird sich erhöhen, so dass man nicht nur Proben, sondern langfristig alle Produkte messen kann. Die Anwendung, die die Wageningen-Forschenden entwickeln, soll auch als kostengünstige Lösung für alle Kettenpartner verfügbar werden. "Wir haben in Wageningen eine feste Einrichtung", fügt Eelke hinzu.
"Aber wir haben gezeigt, dass mobile Geräte eine Möglichkeit sind, zum Beispiel für die Qualitätskontrolle eines Containers mit Obst, im Verteilungszentrum oder bei einem Großhändler. Die Sensoren sind verfügbar. Wir werden sehen, wie wir unsere Systeme auf Geräte übertragen können, die man in der Praxis einsetzen kann. Sowohl als Teil einer leistungsstarken Sortieranlage, als auch als Handmessgerät für die Landwirte auf dem Feld oder für die Inspektoren in den Betrieben."
Die Wageninger Forschende konzentrieren sich mit dieser Technologie in erster Linie auf alle Obstsorten. Im weiteren Verlauf werden auch Gemüse und alle Arten von Produkten, die Qualitätsschwankungen unterliegen, wie z. B. Fleisch, berücksichtigt. "Milchprodukte vielleicht ein bisschen weniger. Flüssige Produkte sind etwas kniffliger", sagt Eelke abschließend.
Eelke Westra
Wageningen University & Research
Eelke.westra@wur.nl