Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Korrelationsanalysen von Teigeigenschaften und Oberflächenstrukturen mittels optischer Messmethoden

Der Knetprozess ist als Grundbaustein in der Prozesskette zur Herstellung von Backwaren anzusehen. Eine fehlerbehaftete Teigherstellung, wie die Verwendung einer zu geringen Knetintensität, wirkt sich somit auf die gesamte Produktionskette bis hin zum Endprodukt aus. Zur Steuerung der wichtigen Prozessparameter des Knetprozesses werden derzeit zur Erfassung der Energieübertragung auf die Teigstruktur registrierende Knetsysteme herangezogen. Die mögliche Energieaufnahme dieser Knetanlagen bleibt meist technisch weit hinter drehmomentaufnehmenden Systemen, wie z.B. Farinograph oder DoughLab, zurück. Dies bedeutet, dass nicht-lineare Energieverluste innerhalb des Systems keineswegs nachvollzogen werden können und sich somit unerkannt auf das Endergebnis auswirken.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Evaluierung einer direkten Teigbeurteilungsmethode auf Basis einer digitalen Oberflächenbetrachtung. Die Nutzung der elektronischen Bildanalyse, die in vielen Bereichen der Lebensmittelverarbeitung bereits vorhanden ist, soll zur direkten Erfassung der Teigeigenschaften dienen.

Kleine und mittelgroße Bäckereien leiden zusehends unter dem Mangel an Fachkräften, die derzeit die Teigherstellung weitestgehend intuitiv überwachen. Die Erweiterung der Teiganalysenmethoden durch eine digitale Oberflächenbetrachtung bietet sowohl Mühlen als auch der Backwarenindustrie eine direkte Methode im Einsatz zur Online-Prozessüberwachung und zur Qualitätskontrolle/ -sicherung bei der Teigherstellung sowie zur Teiganalyse. Der Nutzerkreis umfasst Unternehmen der Backwarenbranche sowie Hersteller von Maschinen. Die Methode der Bildgebenden Analyse der Teigoberfläche wird vor allem klein und mittelständischen Backbetrieben zugute kommen. Branchenweit sind tausende von Backbetrieben betroffen. Weitere Betriebe der Lebensmittelindustrie können von Ausgründungen der Forschung profitieren.

Ergebniszusammenfassung:

Es wurde ein Prototyp entwickelt, der eine Onlineverfolgung der Teigentwicklung in verschiedenen Knetsystemen erlaubt. Das für einen Z-Kneter entwickelte Image-Analyse-System, wurde zunächst für einen batchweisen Spiralkneter adaptiert und wird aktuell in einer kontinuierlichen Knetanlage eines mittelständischen Betriebes getestet. Der entwickelte Prototyp ist bedingt durch seine problemlose Anpassung an verschiedene Knetsysteme sowohl für unterschiedliche Knetgeometrien als auch für variierende Teigfüllstände einsetzbar. Die onlinefähige Auswertung der Teigentwicklung auf Basis visuell detektierbarer Oberflächeneigenschaften setzte zunächst die Untersuchung der Mehl- und Teigeigenschaften bei differenzierten Knetbedingungen (21, 42, 63, 84, 105 und 126 rpm) voraus. Darüber hinaus wurde der Glutenin-Makro-Polymer-Gehalt (GMP) als mögliches Kriterium zur Beschreibung der Teigentwicklung untersucht. Es konnte nachgewiesen werden, dass der GMP-Gehalt mit steigender Knetdauer bis zu dem Wert Null abnimmt. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass steigende Knetgeschwindigkeiten und fortschreitende Knetzeiten zu einer Abnahme des elastischen Anteils G' und einer erhöhten Dehnbarkeit in der Kieffer-Rig führen. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden verschiedene Algorithmen entwickelt, welche die Detektion gradueller Veränderung des Bildmaterials (Kontrasts, Homogenität, Helligkeit, Entropie) im Onlinemodus gewährleisten. Darüber hinaus ermöglichen die entwickelten Algorithmen eine Wassergehaltsbestimmung des Teiges, so dass innerhalb eines kurzen Zeitfensters rezepturbedingte Teigfehler frühzeitig erkannt werden. Weiterhin erlaubt das Image-Processing-Tool eine softwareseitige Eliminierung verschiedener Störsignale (Teigfalten, Knetbowl, Partikel), welche die Analyse der Oberflächeneigenschaften negative beeinflussen. Die für die Bestimmung der Oberflächenfeatures programmierten Algorithmen sind autark von Störgeräuschen, die durch Farbunterschieden oder Rohstoffveränderungen (Wechsel Mehltype, etc.) ausgelöst werden. Eine Korrelationsanalyse zwischen teigrheologischen Werten und visuellen Teigfeatures zeigt einen linearen Zusammenhang insbesondere zwischen den fundamental rheologischen Daten. Die erfolgreiche Entwicklung des "Image-Processing-Tools" zur Bestimmung des Knetoptimums von Teigen konnte abschließend durch Backversuche bestätigt werden. Weizenbrote die am visuellen Teigoptimum gebacken wurden wiesen im Vergleich zu herkömmlich gekneteten Teigen identische bzw. signifikant bessere Krumen- und Volumeneigenschaften auf.