Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Zielsetzung des Projektes \u201eEnergieeffiziente und ressourcenschonende Kaffeer\u00f6stung\u201c ist eine pr\u00e4zise und ganzheitliche Verfolgung des Fortschrittes beim R\u00f6sten von Kaffee. Dazu werden kolorimetrische und akustische Methoden kombiniert, die Informationen sowohl zu der Oberfl\u00e4che (\u00fcber die Farbmes-sung) als auch zum Inneren (\u00fcber den Schall und die elastischen Eigenschaften) der Bohnen liefern und damit eine Feinsteuerung der Prozessf\u00fchrung erm\u00f6glichen. Im Ergebnis der Arbeiten wird eine nennens-werte Energieeinsparung durch optimierte Prozessf\u00fchrung und eine Qualit\u00e4tssteigerung durch punktge-naues Treffen des angestrebten R\u00f6stresultates erreichbar. Letzteres steigert die Energieeffizienz zus\u00e4tz-lich auf Grund von besserer Ressourcen-Nutzung (weniger Ausschuss) bzw. Reduzierung von Mischar-beiten (\u201eBlending\u201c) zur Einstellung der angestrebten sensorischen Charakteristik.<\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDie Machbarkeit der beiden Messmethoden wurde zun\u00e4chst durch verschiedene Messtechniken vorberei-tet. Diese umfassen mechanisch-physikalische Messungen (wie den Verlauf der Bohnenmasse und de-ren Abmessungen, Schlagpendelversuche, Aufprallversuche und Elastizit\u00e4tsmessungen), Sensorik, thermische Analysen (DSC, TGA) und massenspektrometrische Untersuchungen (HS-SPME).
\nAuf dieser Grundlage wurden geeignete Messeinrichtungen f\u00fcr die kolorimetrischen Messungen mittels Kamera und f\u00fcr die akustischen Messungen mittels Piezo-Element entwickelt. Zahlreiche Messungen er-m\u00f6glichten es, verschiedene R\u00f6stzust\u00e4nde zu unterscheiden und Modelle zur Umwandlung in eine Skala (Colorette Farbskala) zu erstellen. Dabei kamen Sensortechnik, Signalanalyse, Objekterkennung, Statis-tik und Machine Learning zum Einsatz.
\nDas entwickelte Machine Learning Framework erlaubt es, neue Messdaten automatisiert in den Model-laufbau einflie\u00dfen zu lassen und so die Genauigkeit des Systems kontinuierlich zu verbessern.
\nAbschlie\u00dfend wurde ein Gesamtsystem entwickelt, das neben den Farbaufnahmen und akustischen Messungen \u00fcber eine Standardschnittstelle (OPC-UA) auch Prozessparameter \u00fcbertr\u00e4gt.<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
In diesem Projekt wurde ein bedeutender Fortschritt bei der Verfolgung des R\u00f6stprozesses erzielt. Dank der kombinierten Messmethoden k\u00f6nnen nun sowohl der Zustand der Oberfl\u00e4che als auch das Innere der Bohne w\u00e4hrend der R\u00f6stung \u00fcberwacht und der Prozess direkt beeinflusst werden.
\nBesonders hilfreich ist die Umwandlung beider Messergebnisse in die Colorette-Farbskala, da sie einen direkten Vergleich der beiden Zust\u00e4nde erm\u00f6glicht und die Definition der Durchr\u00f6stung unterst\u00fctzt. Durch die Kombination beider Parameter kann der Zustand der ger\u00f6steten Bohnen pr\u00e4zise bestimmt werden.
\nDies tr\u00e4gt nicht nur zur Vermeidung von Ausschuss bei, sondern bietet auch zahlreiche M\u00f6glichkeiten zur \u00dcbertragung der R\u00f6stprozesse auf andere Systeme sowie zur Entwicklung und Anpassung von Rezep-ten. Die M\u00f6glichkeit, Rezepte anzupassen und sicherzustellen, dass bei unterschiedlichen Aktuatorein-stellungen derselbe R\u00f6stzustand erreicht wird, liefert dem R\u00f6stmeister die notwendigen Informationen, um erhebliche Energieeinsparungen zu erzielen. <\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
Noch keine.<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Durch die beschriebene Ausarbeitung ist es nun m\u00f6glich, den Zustand der ger\u00f6steten Bohnen online zu messen, was zuvor auf Erfahrungswerten beruhte und erst nach der R\u00f6stung im Labor ermittelt werden konnte. Die Kombination der beiden Farbmethoden erm\u00f6glicht eine eindeutige Bestimmung des R\u00f6stzu-standes.
\nDank der umfangreichen Vorarbeiten und der modularen Gestaltung sowohl der Hardware als auch des Modellierungs-Frameworks konnte ein System entwickelt werden, das stabile Ergebnisse liefert und auf verschiedene R\u00f6stsysteme in Bezug auf Ausf\u00fchrung und Gr\u00f6\u00dfe \u00fcbertragbar ist.
\nDas Machine Learning Framework stellt sicher, dass sich das System an ver\u00e4nderte Bedingungen an-passen kann und die Genauigkeit durch zus\u00e4tzliche Messungen kontinuierlich verbessert wird. Insgesamt k\u00f6nnen durch die Vermeidung von Ausschuss sowie durch die M\u00f6glichkeit der Rezept\u00fcbertragung und -optimierung erhebliche Energieeinsparungen erzielt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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