VitaPanther – Ein intelligentes Erntesystem für den effizienten Umgang mit Ressourcen

Gesamtziel des Vorhabens ist die selektive Ernte für ausgewählte Gemüsearten mit Hilfe von Servicerobotik zu automatisieren. Das Projekt wird von mehreren Kooperationspartnern bearbeitet. Die Leibniz Universität Hannover untersucht im Rahmen dieses Projekts Unterstützungsmechanismen, die eine Vereinfachung der Sensorik für die Blumenkohlernte ermöglichen könnte. Ziel ist die Erarbeitung eines Ernteprognosemodells für Blumenkohl (Brassica oleracea var. botrytis) auf Einzelpflanzenebene. Blumenkohlbestände weisen eine starke Heterogenität im Einzelpflanzenwachstum auf. Daher wird Blumenkohl selektiv per Hand in mehreren kostenintensiven Erntedurchgängen geerntet. Blumenkohl wird als erntereif bezeichnet, wenn ein bestimmter Kopfdurchmesser erreicht wurde. Da der Kopf zum Schutz vor Strahlung mit Blättern bedeckt wird, ist die visuelle Erkennung des Ernteguts durch eine Erntemaschine nicht möglich. Ein Prognosemodell, dass den Zeitpunkt der Erntereife schätzt, würde diese Problematik umgehen. Ziel ist die Entwicklung eines Wachstumsmodells zur Bestimmung der Erntereife von Blumenkohl auf Einzelpflanzenebene anhand nicht destruktiver Messungen.