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28 octobre 2020 12:23

30 octobre 2020 19:05

Le projet comporte deux volets. D'une part, des modèles d'étalonnage doivent être développés pour la détermination non destructive de différents paramètres de qualité et de durée de conservation des fruits et légumes issus de l'agriculture biologique à l'aide de la spectroscopie proche infrarouge (NIRS). Il s'agit notamment des paramètres classiques de détermination du goût (sucre, acide), des paramètres de qualité sensorielle (fermeté de la pulpe), des ingrédients à haute valeur sanitaire (polyphénols, antioxydants) et des paramètres avec lesquels la durée de conservation peut être estimée (pools d'azote métabolique). Les mesures doivent être effectuées d'une part avec un spectromètre de laboratoire et un appareil compact qui pourra ensuite être utilisé en pratique pour des mesures sur site. Le deuxième aspect est la construction de systèmes de capteurs flexibles pour surveiller les conditions environnementales dans l'entrepôt (température, humidité, circulation de l'air, atmosphère d'entrepôt) et, sur cette base, le développement d'algorithmes de contrôle intelligents. Ces tests sont réalisés d'une part dans des camps de test à l'Université des sciences appliquées de Weihenstephan-Triesdorf et d'autre part dans les entrepôts d'etepetete GmbH, une start-up munichoise qui exploite un système de boîte d'abonnement innovant pour les fruits et légumes biologiques. Enfin, les résultats des deux parties du projet doivent être fusionnés et des modèles adaptatifs pour prévoir le développement de la qualité et la durée de conservation des fruits et légumes produits de manière écologique ou durable doivent être développés. Les modèles sont basés d'une part sur les paramètres de qualité et de durée de conservation mesurés par NIRS et sur les conditions environnementales enregistrées en continu pendant le stockage. Les modèles de prévision sont destinés à permettre une gestion intelligente des entrepôts, avec laquelle le principe rigide du «premier entré, premier sorti», qui a souvent été la norme jusqu'à présent, est remplacé par un système de gestion flexible «premier expiré - premier sorti» et par lequel les pertes parfois considérables dans le stockage des fruits et les légumes peuvent être réduits. Le projet est divisé en trois aspects, qui doivent être traités dans plusieurs lots de travail qui se construisent les uns sur les autres. La première sous-tâche concerne le développement de modèles d'étalonnage NIRS pour la détermination rapide et non destructive des paramètres qui définissent la valeur sensorielle, gustative et sanitaire d'un total de quatre types de fruits et légumes (fraises, courgettes, carottes, brocoli), ainsi que pour Estimation de la période de stockage précédente ou de la durée de conservation supplémentaire. Dans la deuxième sous-tâche, une approche basée sur l'Internet des objets (IoT) est poursuivie: des systèmes de capteurs flexibles doivent être développés pour surveiller la température dans l'entrepôt ainsi que les marchandises stockées, l'humidité relative et la concentration d'éthylène dans l'atmosphère de l'entrepôt, et les capteurs individuels doivent être mis en réseau les uns avec les autres. volonté. L'accent est mis principalement sur des capteurs bon marché qui sont positionnés en grand nombre à différents endroits de l'entrepôt. Aucun nouveau capteur ne doit être développé, mais les principes de mesure établis doivent être intelligemment liés. Sur la base des valeurs mesurées, le développement d'algorithmes de contrôle intelligents et adaptatifs pour optimiser la durée de conservation est prévu. La troisième sous-tâche s'appuie sur les deux premières sous-tâches ou rassemble leurs résultats. Le but de la sous-tâche est le développement de modèles basés sur des capteurs pour estimer le développement de la qualité. Dans le cadre de cette sous-tâche, les modèles d'étalonnage pour la détermination non destructive de la qualité ainsi que les systèmes de capteurs et les algorithmes de contrôle développés dans la deuxième sous-tâche doivent être testés dans des conditions pratiques. La quatrième et dernière sous-tâche concerne le transfert de connaissances et de technologies. Des informations sur le financement du projet peuvent être trouvées dans le catalogue de financement fédéral sous https://foerderportal.bund.de/foekat/jsp/StartAction.do. Veuillez saisir 28 plus le code de financement (FKZ) du projet BÖLN dans le champ de recherche, par ex. 2808OE212 pour le projet BÖLN avec le FKZ 08OE212.

The project is two-pronged. On the one hand, calibration models are to be developed for the non-destructive determination of different quality and shelf life parameters of organically grown fruit and vegetables using near infrared spectroscopy (NIRS). These include classic taste-determining parameters (sugar, acid), parameters for sensory quality (pulp firmness), ingredients with a high health value (polyphenols, antioxidants) and parameters with which the shelf life can be estimated (metabolic N pools). The measurements are to be carried out on the one hand with a laboratory spectrometer and a compact device that can later be used in practice for on-site measurements. The second aspect is the construction of flexible sensor systems for monitoring the environmental conditions in the warehouse (temperature, humidity, air movement, warehouse atmosphere) and, based on this, the development of intelligent control algorithms. These tests are carried out on the one hand in test camps at the Weihenstephan-Triesdorf University of Applied Sciences and on the other in the storage rooms of etepetete GmbH, a start-up from Munich that operates an innovative subscription box system for organically produced fruit and vegetables. Finally, the findings of the two project parts are to be merged and adaptive models to forecast the quality development and shelf life of ecologically or sustainably produced fruit and vegetables are to be developed. The models are based on the one hand on the quality and shelf life parameters measured using NIRS and on the environmental conditions continuously recorded during storage. The forecast models are intended to enable intelligent warehouse management, with which the rigid "First In - First Out" principle, which has often been the norm up to now, is replaced by a flexible "First Expired - First Out" management system and through which the sometimes considerable losses in the storage of fruit and vegetables can be reduced. The project is divided into three aspects, which are to be worked on in several work packages that build on one another. The first sub-task deals with the development of NIRS calibration models for the fast and non-destructive determination of parameters that define the sensory, taste and health value of a total of four types of fruit and vegetable (strawberries, zucchini, carrots, broccoli), as well as for Estimation of the previous storage period or the further shelf life. In the second sub-task, an approach based on the Internet of Things (IoT) is pursued: flexible sensor systems are to be developed for monitoring the temperature in the warehouse as well as the stored goods, the relative humidity and the ethylene concentration in the warehouse atmosphere, and the individual sensors are to be networked with one another will. The main focus is on inexpensive sensors that are positioned in large numbers at different points in the warehouse. No new sensors should be developed, but established measuring principles should be intelligently linked. Based on the measured values, the development of intelligent and adaptive control algorithms to optimize shelf life is planned. The third subtask builds on the first two subtasks or brings together their findings. The aim of the subtask is the development of sensor-based models to estimate the quality development. As part of this subtask, the calibration models for non-destructive quality determination as well as the sensor systems and control algorithms developed in the second subtask are to be tested under practical conditions. The fourth and last sub-task involves the transfer of knowledge and technology. Information on the financing of the project can be found in the federal funding catalog under https://foerderportal.bund.de/foekat/jsp/StartAction.do. Please enter 28 plus the funding code (FKZ) of the BÖLN project in the search field, e.g. 2808OE212 for the BÖLN project with the FKZ 08OE212.

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• AB - Spécifique
• FREDO conservation des productions
• FREDO qualité des produits
• FREDO transformation et valorisation
• GEO Allemagne
• composition alimentaire
• food loss
• fruit
• légume
• near-infrared spectroscopy

2020-09-15 05:10:36

15 septembre 2020