Unsere Forschungsprojekte

Foto: Manuel Gutjahr

Projekt

Titel
Differenzierung von Autofluoreszenzsignaturen zur Online-Erfassung bakterieller Kontaminanten in der automatisierten Fleischzerlegung.
Kürzel
AOK
Beginn
01.09.2010
Ende
31.08.2013
Koordinierendes Institut
Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB)
Partner
Leibniz-Universität Hannover

Zusammenfassung
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.

Förderung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Förderkennzeichen
BO 3582/1-1 und HI 476/6-1 und SCHL 851/3-1

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