Kleine Kuchen gut gebräunt

Dr. Manfred Kässens, Soft Imaging System, Münster

Ein entscheidendes Qualitätsmerkmal für Backöfen ist die Wärmeverteilung im Gerät. Sie wird heute über den Bräunungsgrad bestimmter Kuchen gemessen, die in nationalen und internationalen Standards genau definiert sind. Zur Verwendung von Lebensmitteln bei der Sicherung der Lebensmittelqualität durch Überprüfung der Wärmeverteilung gibt es keine Alternative, mit der eine ähnlich aussagekräftige Bewertung möglich wäre.

Wird der frisch gebackene Kuchen oder das Backblech mit mehreren kleinen Kuchen (den so genannten Small Cakes) aus dem Ofen gezogen, erfolgt die erste Beurteilung des Backergebnisses heute ausschließlich nach dem Augenschein. Der Prüfer achtet dabei besonders auf den Grad und die Gleichmäßigkeit der Bräunung. Diese Qualitätsparameter hängen vom Ofendesign ab, unter anderem von der Form der Rückwand, der Geschwindigkeitsverteilung der Luftströmung (Ventilator) und der Leistung der Heizelemente.

Eine gleichmäßige Wärmeverteilung ist also eine der wichtigsten Forderungen, die bei der Entwicklung eines neuen Backofens erfüllt werden müssen. Als Hersteller braucht man ein Prüfverfahren, mit dem sich objektiv und schnell quantifizieren lässt, wie gut und gleichmäßig ein Backofen heizt. Die gängigen Verfahren sind zu aufwändig und mühsam. Ein verbessertes Prüfverfahren ist aber nicht nur für neu entwickelte oder verbesserte Geräte vonnöten, sondern auch für die Qualitätssicherung aktueller Bautypen.

Bisher wurden Messungen der Oberflächenfärbung verschiedenster Lebensmittel mittels halb-quantitativer Methoden manuell durchgeführt. Dabei wurde die Oberflächenfärbung per Augenschein mit einer Farbmesstafel verglichen, die ein Farbspektrum von hellgelb bis dunkelbraun umfasst – was ungefähr den möglichen Färbungen gebackener Kuchen entspricht. Die Small Cakes werden manuell bewertet, indem man jeden einzelnen gedanklich in fünf Bereiche unterteilt. Dadurch ergibt sich ein noch differenzierteres Bild der Wärmeverteilung im Ofen. Jeder Bereich jedes Gebäckstücks wird mit der Farbmesstafel hinsichtlich bester farblicher Übereinstimmung verglichen. Bei einem vollen Blech mit beispielsweise 20 Gebäckstücken bedeutet das fünfmal 20 Vergleiche mit der Messtafel – allein für die Oberseite. Hinzu kommen 20 Messungen für die Unterseiten der Gebäckstücke. Insgesamt muss man also 120 Messungen pro Backblech von Hand durchführen.

Die Nachteile manueller Bewertungsmethoden sind offensichtlich: Die Vielzahl der Messungen und deren Dokumentation ist sehr zeitaufwändig, und die Ergebnisse sind in vielerlei Hinsicht nicht wirklich objektiv und zuverlässig. Die Referenzfarben der Messtafel werden sich niemals exakt mit den individuellen Oberflächenfärbungen der Lebensmittel decken. Der zur Untersuchung herangezogene Objektbereich ist häufig nicht repräsentativ für das gesamte Objekt. Und nicht zuletzt hängen die Ergebnisse sehr stark vom Prüfer ab, der die Messungen vornimmt. Der Prüfer muss in der manuellen Bewertung sehr geübt sein, um zu reproduzierbaren Ergebnissen zu kommen. Doch selbst nach gründlichem Training des Prüfpersonals kann es bei der Durchführung von nominal identischen Tests in verschiedenen Testlabors zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen kommen.

Die Aufgabe besteht darin, zu einer einfachen, schnellen und zuverlässigen Farbbewertung der gesamten Oberfläche von Lebensmitteln zu kommen – in unserem Beispiel der Oberfläche von 20 Small Cakes. Die Detektion der Objektoberfläche (d.h. die Unterscheidung, was Kuchen und was Backblech oder sonstiger Hintergrund ist) muss automatisch erfolgen, sollte aber gleichzeitig manuell beeinflussbar bleiben, um zu verhindern, dass Bereiche mit einbezogen werden, die zu falschen Ergebnissen führen würden. Die Objektoberfläche muss beliebig in Teilbereiche unterteilt werden können. Mit dem Bewertungsverfahren sollen sehr unterschiedliche Lebensmittel untersucht und beurteilt werden können; deshalb darf es nicht auf spezielle Objektformen und -beschaffenheiten beschränkt sein. Und: Die Ergebnisse sollen die einschlägigen Normen und gängigen Standards mit einbeziehen.

Die Aufgabe lässt sich mit digitaler Bildanalyse lösen. Zum Einsatz kommt die Bildanalyse-Software analySIS von Soft Imaging System einschließlich des Erweiterungsmoduls BCM. Die Bildaufnahme erfolgt mittels einer CCD-Kamera in einem Beleuchtungszelt (Abb. 1). Hier kann unter Tageslichtbedingungen ein Bereich von ungefähr 45 cm x 50 cm untersucht werden. Zunächst detektiert analySIS die Kuchenoberflächen. Dies kann entweder vollautomatisch durch eine Schwellwertsetzung geschehen oder in Kombination mit dem manuellen Setzen von Regions Of Interest (ROIs), wenn die Farbunterschiede zwischen Backblech und Kuchen für eine Schwellwertsetzung zu klein sind. Die Oberflächen von Small Cakes werden automatisch in fünf Segmente unterteilt, die zusammenhängende Oberfläche von größerem Backwerk in kleine Quadrate. Diese Einteilung erlaubt nicht nur die Bestimmung des durchschnittlichen Bräunungsgrades, sondern auch die der Bräunungsverteilung.

Das Ergebnisbild zeigt die detektierten und analysierten Objekte, unterteilt in fünf Segmente (Abb. 2). Um die Bräunungsverteilung klarer darzustellen, werden die Segmente gemäß ihrem Bräunungsgrad auch in Falschfarbe dargestellt. In der automatisch erzeugten Auswertungstabelle (Abb. 4) stehen die Messergebnisse für das einzelne Objekt als Ganzes sowie für seine fünf Segmente – jeweils der mittlere Grauwert, die Standardabweichung und die Einordnung in die Bräunungsklasse.

Weitere Informationen A QE 403