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Koordinierendes Institut

Projekt

Titel:Differenzierung von Autofluoreszenzsignaturen zur Online-Erfassung bakterieller Kontaminanten in der automatisierten Fleischzerlegung.
Beginn:01.09.2010
Ende:31.08.2013
Koordinierendes Institut:Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB), Potsdam
Koordinator:Janina Bolling
Ansprechpartner im ATB:Oliver Schlüter
Förderung:Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Bonn
Förderkennzeichen:BO 3582/1-1 und HI 476/6-1 und SCHL 851/3-1
Partner:Leibniz-Universität Hannover, Hannover
  
Angesiedelt im Forschungsprogramm:Qualität und Sicherheit von Lebens- und Futtermitteln
Kurzbeschreibung:Die Verarbeitung von Fleisch erfordert im Sinne eines Minimal Processing nicht nur die schonende Behandlung des Fleisches selbst, sondern auch die Schonung der einzusetzenden Ressourcen. Da es sich bei Fleischprodukten um eine biologische Matrix mit tolerablen natürlichen Schwankungen in der Struktur und Zusammensetzung sowie intolerablen Abweichungen hinsichtlich der Qualität handelt, ist für das angestrebte generalisierte Minimal Processing eine Entwicklung und Anwendung innovativer Messtechniken, die Einhaltung strikter hygienischer und qualitätssichernder Standards sowie ein hoher Automatisierungsgrad und eine hoch entwickelte Informationsauswertung erforderlich. Die erzielten Ergebnisse des gesamten Clusters sollen eine Prozessführung zulassen, die nicht nur das Produkt schonend behandelt, sondern auch die eingesetzten Ressourcen, wie Energie, Betriebs- und Reinigungsmittel minimal beansprucht.
Ziel des am ATB angesiedelten Teilprojektes ist die Bereitstellung einer Methodik zur Online-Erkennung von Kontaminationen auf Schweinefleisch (z.B. Schinken), die in den automatisierten Prozess der Zerlegung integriert werden soll. Im Sinne eines Minimal Processing soll eine schnelle Ausschleusung kontaminierter Teilstücke ermöglicht werden und gleichzeitig Schwellenwerte in der Anlage erfasst werden, um ggf. gezielte Reinigungsschritte kritischer Bauelemente einzuleiten und damit Kreuzkontamination im Verlauf der Prozesskette zu verhindern.
Im Rahmen des geplanten Vorhabens sollen hierfür grundlegende Kenntnisse zur fluoreszenzbasierten Detektion von bakteriellen Populationen auf frischem Fleisch erarbeiten werden. Dabei sollen Ursachen für die Anregung von Autofluoreszenzsignalen in Abhängigkeit von den umgebenden Matrixeigenschaften untersucht werden. Zudem soll der Einfluss von mikrobiellem Wachstum auf die Signalentwicklung dargestellt und optimale chemometrische Auswertealgorithmen identifiziert werden.
Abstract:Minimal processing of meat cutting not only necessities a gentle handling with the meat himself, but also demands for a careful use of resources. The work of the entire cluster intends to a high-quality meat processing requiring a minimal amount of energetic reserves, manufacturing and cleaning agent materials.
The aim of the ATB subproject is the development of a method to predict/detect bacterial contamination on meat surfaces (e.g. pork tenderloin, pork ham) for online monitoring in meat processing. Therefore the method has to be fast and non-invasive in order to be integrated in an automated dissection process. In terms of a minimal processing the contaminated samples should be discharged as soon as possible to prevent cross-contamination. A possible contamination of the devices should also be detected to initiate a following cleaning step. An improved quality together with high throughput accompanied by lower product losses and reduced holding times represents a competitive advantage for small and medium sized companies.
In this project basic knowledge of the detection of bacterial fluorescence on meat surfaces will be investigated. Therefore, the matrix effects influencing the autofluorescence signals have to be examined. Furthermore, changes of the fluorescence signals will be correlated to the microbiological growth behavior. Finally, chemometrical data processing combined with different data pre-processing methods will be considered for the prediction of the bacterial contamination directly on the meat surface. The attention will be addressed on the formation, the physiology, and the metabolism of the microorganisms. The fluorescence signals of the bacteria itself and/or of their products of metabolism shall be utilized for the non-invasive optical prediction of bacterial contamination.
 

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