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Raps wird nach der Ernte zunächst geschält, um anschließend bspw. Speiseöle hieraus zu gewinnen. Die Qualität des Schälprozesses korreliert hierbei mit der Qualität des Endproduktes, da Schalenanteile in der Weiterverarbeitung Bitterstoffe in die Produkte einbringen. Somit spiegelt der Schalengrad nach dem Schälprozess die Qualität des Endproduktes wider. Entsprechende Kontrollen des Schälprozesses oder der Anlieferung zur Weiterverarbeitung erfolgen nach aktuellem Stand rein manuell anhand von Mustertafeln.

Im Zuge der dargestellten Arbeit soll nun der manuelle Prozess durch ein automatisiertes System ersetzt werden, welches den Schalengrad von Proben auf einem Fördersystem bestimmen soll. Grundlage hierzu dient eine mobile APP, die auf Basis neuronaler Netze bereits im stationären Zustand grundsätzlich Klassifizierungen von Proben vornehmen kann. Dieses System soll erweitert, auf eine Industrielösung mit entsprechender Kameratechnik überführt und in ein gesamtheitliches Steuersystem eingebunden werden.