DigiVine – Optik und Bildauswertung für die Digitalisierung im Weinbau

Kurzbeschreibung des Projekts

Das Projekt fördert das Zusammenspiel von Forschung und Entwicklung, Beratung und Praxis zur Durchdringung und Beherrschung des vielschichtigen Ablaufs der Traubenproduktion mittels Digitalisierung. Es entwickelt passgenaue Dienstleistungen und Handlungsempfehlungen für die Winzer und erhöht die Arbeits- und Ressourceneffizienz sowie die Rechtssicherheit.

Unsere Kompetenzen

Online-Qualitätskontrolle im Tank des Traubenvollernters (TVE):

Ziel in diesem Anwendungsfall ist es durch geeignete optische Sensoren die Qualität (z.B. Zucker- und Säuregehalt) des Lesegutes im Vollerntertank kontinuierlich zu erfassen. Laborsysteme werden bereits zu Spektrometersystemen in Erntefahrzeugen umgerüstet und eingesetzt. Trotz Ertragsverbesserung wird die Verbreitung der Technologie durch die enormen Kosten gehemmt.

Durch die Verwendung von Autokalibrationsverfahren und Fusion unterschiedlicher Sensoren sollen miniaturisierte optische Sensoren, im Rahmen dieses Projekts zu einer kostengünstigen Alternative entwickelt werden. Hierfür werden optische Sensoren am Tank des Traubenvollernters angebracht und getestet.

Selektive Lese mit dem Traubenvollernter:

Die Sensor-gestützte Erkennung von gesunden Stöcken und gesundem Lesegut ermöglicht eine selektive mechanische Lese. Dabei kann das Schlagwerk des TVE komplett ausgeschalten oder reduziert werden (unreife Trauben oder Beeren von kranken Rebstöcken gelangen so nicht in den TVE-Tank) oder aber möglicherweise die Parameter so verändert werden, dass unreifere Beeren am Stock verbleiben. Die bildgebende Spektroskopie durch hyperspektrale Kamerasysteme ist eine etablierte Forschungsmethode zur Materialerkennung in verschiedensten Anwendungsfällen von der Mikroskopie bis in die Fernerkundung. Durch die enormen Kosten der Geräte finden sich hauptsächlich Anwendungen in Forschungsprojekten. Durch Auswertung hyperspektraler Bilder können jedoch signifikante Spektralbereiche ermittelt werden. Mit Hilfe optischer Bandpassfilter können kostengünstige Aufnahmesysteme für spezielle Produkteigenschaften entwickeln werden (siehe Projekt GrapeSort).

Projektziele

Die angestrebte innerbetriebliche digitale Vernetzung und Visualisierung der Daten aus der Prozesskette erlaubt ein gezieltes Eingreifen auf naturbedingte Variationen (Sorten, Boden, Witterung) und mittelfristig ein datenbasiertes Reagieren auf den Klimawandel, die Realisierung eines naturnahen und umweltschonenden Weinbaus (Nachhaltigkeit) und bei gleichzeitiger Ressourcen- und Kosteneinsparung eine erhöhte Arbeitseffizienz.