Die Verarbeitung von Naturprodukten macht jedes Produkt in der Lebensmittelverarbeitung individuell. Unterschiedlichste Merkmale, wie Abmessungen, Farben, spezifische Fehlstellen und vieles mehr, führen dazu, dass vor einer automatisierten Verarbeitung der Produkte eine individuelle optische Bewertung erforderlich ist. Aus diesem Grund werden große Teile der Lebensmittelverarbeitung manuell durchgeführt.

Im Zuge dieser Arbeit soll ein System entwickelt werden, welches die Erkennung, sowie die bildverarbeitungstechnische Ermittlung von relevanten Parametern von Produkten umsetzen kann. Das System soll hierbei so konzipiert sein, dass eine leichte Anpassung an unterschiedliche Umgebungsbedingungen (z.B. den Untergrund) und Produkte möglich wird. Des Weiteren soll die Bestimmung der wesentlichen Parameter, wie die Orientierung, die Abmessungen und die Koordinaten der Produkte über Bildverarbeitungsalgorithmen möglich sein.

Viele Lebensmittel haben spezifische Merkmale, die einen Rückschluss auf die Qualität und den zeitlichen Rahmen der Haltbarkeit zulassen. Ein Beispiel hierfür ist die Farbe von Früchten oder Gemüse, die oftmals bereits den aktuellen Reifegrad und das zeitliche Fenster für den Verzehr der Produkte widerspiegeln.

Im Zuge der dargestellten Arbeit soll nun eine mobile APP entwickelt werden, die die Aufnahme einer Frucht oder eines Gemüses über die Kamera eines Mobiltelefons ermöglicht, sowie anschließend eine Bewertung des aktuellen Reifezustandes und die Einschätzung des zukünftigen zeitlichen Verzehrfensters zulässt. Die Bewertung der Produkte soll hierbei mittels neuronaler Netze vorgenommen werden.