Australische Forscher haben eine neue Methode zur Erkennung von Fruchtfliegen in Kirschen und anderen Früchten mit Hilfe einer programmierten optischen Abtastung getestet.
Das von der Entomologin Maryam Yazdani geleitete Projekt der CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation) zielt darauf ab, die Erkennung effizienter und effektiver zu gestalten.
„In vielen Gartenbaubetrieben wird die optische Abtastung als Schlüsselkomponente des Qualitätssortierungsprozesses eingesetzt”, so Yazdani gegenüber Fruitnet. „Wir haben versucht, ein bildgebendes System speziell für die Schädlingserkennung zu entwickeln, das in die optische Sortierung in den Packhäusern integriert werden kann. Yazdani sagte, sie hoffe, dass dies den Marktzugang zu Ländern öffnen könnte, die derzeit für australische Exporteure aufgrund des potenziellen Fruchtfliegenrisikos gesperrt sind. Australien setzt derzeit Endpunkt-Behandlungen wie Begasung und manuelle Inspektionen ein, um das Risiko eines Befalls mit Fruchtfliegen bei international exportierten Früchten sowie beim innerstaatlichen Transport zwischen den Staaten zu kontrollieren.
„Australien verfügt über sehr gute Sicherheitsvorkehrungen”, so Yazdani. „Aber diese neue Technologie kann den Grenzschutzbehörden zusätzliche Instrumente bieten, um das Risiko von Schädlingstransporten zu minimieren.” „Die Begasung ist ziemlich teuer und wurde in vielen Ländern bereits verboten”, sagte sie. „In einigen Ländern werden wir in den nächsten Jahren vielleicht keinen Zugang mehr haben, also brauchen wir wirklich eine Alternative zur Begasung.” Die optische Scantechnologie nimmt hochauflösende Bilder von Früchten als Teil des Klassifizierungsprozesses auf. Anhand der Bilder kann das KI-Programm einen Befall einschließlich kürzlich abgelegter Eier in den Früchten erkennen, die dann mit den vorhandenen Sortiertechnologien im Packhaus entfernt werden können.
Das Programm arbeitet, indem es auf frühere Bilder von Befall Bezug nimmt und Anzeichen von Defekten in den neuen Früchten abgleicht. Laut Yazdani hat das Team während des dreijährigen Entwicklungsprozesses mehr als 40.000 Bilder erstellt, um das KI-Programm zu “trainieren”. Wenn wir Daten von guter Qualität haben, ist das KI-Modell, das wir entwickeln, genauer”, sagte Yazdani. „Bislang hat das von uns entwickelte Erkennungsmodell für Fruchtfliegenschäden in Kirschen eine Genauigkeit von etwa 95 % erreicht.
Während des gesamten Entwicklungsprozesses konzentrierte sich das CSIRO-Team auf die Identifizierung der Queensland-Fruchtfliege in australischen Kirschen. In einigen Tests wurden jedoch auch Blaubeeren, Äpfel und Nektarinen sowie andere Fruchtfliegenarten, darunter die Mittelmeerfruchtfliege, untersucht. „Wir haben diese Technologie an verschiedenen Fruchtfliegen getestet, aber unser Hauptaugenmerk lag auf der Queensland-Fruchtfliege, die für den Marktzugang eine wichtige Rolle spielt”, so Yazdani. „Wenn alles gut läuft, wollen wir die Technologie auf andere Obstsorten und auch Fruchtfliegenarten ausweiten.“ Das CSIRO arbeitet mit einem kommerziellen Partner zusammen, um die Integrationsmöglichkeiten zu testen, und hofft, sein Modell für bestehende Packhaussortiersysteme lizenzieren zu können.
