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Die Künstliche Intelligenz und Bildanalyse eröffnen neue Möglichkeiten für die Sortenerkennung von Getreide.
© Hans/Pixabay
Getreide
BÄKO-magazin Titel Ausgabe 7-26
Branche aktuell

Wegweisende Lösungsansätze

Künstliche Intelligenz und moderne Bildanalysen können die Sortenerkennung und Qualitätsbewertung von Getreide deutlich verbessern. Auf der VGMS-Getreidetagung 2026 wurden neue Lösungsansätze vorgestellt.

Der Klimawandel, der Schutz des Wassers, die Düngeverordnung und die Entwicklungen auf den globalen Märkten setzen die Getreide-, Mühlen- und Stärkewirtschaft unter Druck. Dass die Versorgung mit Getreide in Menge und Qualität längst keine Selbstverständlichkeit mehr ist, wurde auf der diesjährigen VGMS-Getreidetagung in Freising-Weihenstephan am 23. Juni erneut deutlich. Unter dem Leitthema „Ernährungssicherheit unter klimatischen, wirtschaftlichen, regulatorischen und strukturellen Herausforderungen“ diskutierten Experten aus Wissenschaft, Landwirtschaft, Handel und Verarbeitung am vergangenen Dienstag wegweisende Lösungsansätze.

 

 

KI erleichtert Sortenbestimmung

Einen Schwerpunkt der Getreidetagung bildete die Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) in der Getreidewertschöpfungskette. Da Erntequalitäten durch extreme Witterungseinflüsse immer stärker schwanken, und Sorteneigenschaften durch eingeschränkte Düngung wichtiger werden, findet die Branche Lösungen in digitalen Werkzeugen.

So ermöglicht die KI-basierte Sortenerkennung es Mühlen, spezifische Getreideeigenschaften beim Wareneingang sofort zu identifizieren und gezielt für die gewünschten Mehlqualitäten einzusetzen. Moderne Bildanalyseverfahren und KI sind auch zur Erkennung von Qualitätsparametern und Besatz geeignet. Bereits gut erkenn- und messbar sind Bruchkorn, Auswuchs, Fusarium, Fremdkörper oder Dunkelfleckigkeit. Nach Einschätzung der Referenten ermöglicht die Technologie eine gezieltere Lagerung, den passgenauen Einsatz von Getreide für unterschiedliche Mehlqualitäten und eröffnet langfristig neue Ansätze u.a. bei der Qualitätsbewertung. So könnte stärker nach Sortenqualität statt ausschließlich nach Proteingehalt bezahlt werden.

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