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CSPS-Bewertung mit der Claas-Häckselqualitätsanalyse: Clever scannen, perfekt schlussfolgern
CSPS-Bewertung mit der Claas-Häckselqualitätsanalyse: Clever scannen, perfekt schlussfolgern
Es klingt fast zu schön, um wahr zu sein: Der Häckslerfahrer macht wenige Fotos vom Häckselgut und bescheinigt dem Kunden beste Häckselqualität bzw. einen hohen CSPS-Wert.
Hat Claas vor etwa zehn Jahren das Thema Shredlage mit einer großen Kampagne in den Markt bringen wollen, so ist von diesem Thema in der Praxis hier in Deutschland interessanterweise vor allem eines hängen geblieben: Möglichst stark zerkleinerte bzw. zermahlene Körner. Den Langschnitt kann man hin und her diskutieren, aber der Zerkleinerungsgrad der speziellen Cracker-Walzen im Häcksler hat den sogenannten Corn Silage Processing Score (kurz CSPS) in aller Munde gebracht.
In der Praxis wird derzeit noch die bereits gehäckselte Silage im Labor analysiert. Das ist in vielen Fällen zu spät, weil nach der Ernte nicht mehr reagiert werden kann. Einige Betriebe kontrollieren deswegen mit Schüttelproben und Auswaschungen das Häckselgut und bewerten darüber den Zerkleinerungsgrad.
Analyse noch auf dem Acker
Claas geht nun einen Schritt weiter und stellt damit Lohnunternehmern und Kunden zugleich ein sehr interessantes Tool bereit: eine CSPS-Bewertung in nur wenigen Minuten. Basis dieser von Claas entwickelten Häckselqualitätsanalyse ist eine Künstliche Intelligenz (KI), die Fotos vom Häckselgut scannt, Körnerbruchteile ermittelt und deren Größen bestimmt. Die KI wurde dafür mit dem Team um Entwickler Sven Belau für die Auswertung der Fotos trainiert.
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Hat Claas vor etwa zehn Jahren das Thema Shredlage mit einer großen Kampagne in den Markt bringen wollen, so ist von diesem Thema in der Praxis hier in Deutschland interessanterweise vor allem eines hängen geblieben: Möglichst stark zerkleinerte bzw. zermahlene Körner. Den Langschnitt kann man hin und her diskutieren, aber der Zerkleinerungsgrad der speziellen Cracker-Walzen im Häcksler hat den sogenannten Corn Silage Processing Score (kurz CSPS) in aller Munde gebracht.
In der Praxis wird derzeit noch die bereits gehäckselte Silage im Labor analysiert. Das ist in vielen Fällen zu spät, weil nach der Ernte nicht mehr reagiert werden kann. Einige Betriebe kontrollieren deswegen mit Schüttelproben und Auswaschungen das Häckselgut und bewerten darüber den Zerkleinerungsgrad.
Analyse noch auf dem Acker
Claas geht nun einen Schritt weiter und stellt damit Lohnunternehmern und Kunden zugleich ein sehr interessantes Tool bereit: eine CSPS-Bewertung in nur wenigen Minuten. Basis dieser von Claas entwickelten Häckselqualitätsanalyse ist eine Künstliche Intelligenz (KI), die Fotos vom Häckselgut scannt, Körnerbruchteile ermittelt und deren Größen bestimmt. Die KI wurde dafür mit dem Team um Entwickler Sven Belau für die Auswertung der Fotos trainiert.
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Ziel der Entwicklung war eine einfache und praktikable Handhabung, um eine Einschätzung des Zerkleinerungsgrades möglichst direkt auf dem Feld zu erhalten. Bisherige Systeme, wie beispielsweise die Silage Snap (eine App aus Amerika), war Claas nicht einfach genug, weil hier die Häckselprobe vor der eigentlichen Messung getrocknet werden muss. Außerdem muss eine Referenzgröße vor die Kamera gelegt werden, ähnlich wie bei einem Röntgenbild.
Bei der Häckselqualitätsanalyse als Anwendung in Claas Connect 3.0 auf dem Smartphone ist die Größenbasis eine blaue Kunststofftafel mit rauer Oberfläche, nicht größer als ein DIN-A4-Blatt. Sie spiegelt beim Fotografieren nicht und kann in jeder Häckslerkabine transportiert werden. Diese Tafel dient dem System nicht nur als Größenreferenz, sondern mit Hilfe des Rechtecks kann das System die Bilder auch perspektivisch korrigieren. Denn auf dem Acker ist nicht garantiert, exakt aus der gleichen Position „abdrücken“ zu können.
Damit sind außerdem die Regeln für die Fotografie klar: Die Kameralinse sollte sauber sein, die Fotoqualität eines herkömmlichen Smartphones reicht aus, und das Foto der Maisprobe auf der blauen Tafel sollte scharf abgelichtet sein. Außerdem müssen die Ränder der blauen Tafel komplett zu sehen sein. Die Fotos können nur direkt vom Handy in die Claas Cloud hochgeladen werden. Das Abfotografieren von Handy- und Tablet-Bildschirmen funktioniert ebenso wenig wie das Hochladen von eingescannten Druckbildern. Über die Fotoqualität muss sich der Nutzer jedoch wenig Sorgen machen, denn das System filtert schlechte oder nicht verwertbare Aufnahmen direkt nach dem Hochladen aus.
In der Praxis sollten je Einstellung des Häckslers (Schnittlänge und Crackerspalt) mindestens sechs Fotos bzw. Proben hochgeladen werden. Dazu nimmt man etwa eine Handvoll des frischen Häckselgutes, breitet dieses locker auf der blauen Tafel aus und macht ein Foto — das war es.
Danach können die Fotos in die Claas-Cloud geladen werden, wo das System sie mit einer Probennummer versieht und auswertet. Nachteil: Es muss eine mobile Verbindung zum Internet bestehen, was in einigen Regionen Deutschlands nicht immer der Fall. Und wenn bei schlechter Netzabdeckung mehr als 50 MB hochgeladen werden sollen, kann das gerade in der hektischen Ernte nervenaufreibend sein.
Aber die Fotos werden in jedem Fall in der Anwendung von Claas gespeichert, um sie bei guter Netzanbindung automatisch hochzuladen und auszuwerten — prima!
Für eine repräsentative Aussage sollte die Künstliche Intelligenz mindestens 300 Körnerfragmente auf dem Foto erkannt haben. Dann liegt das statistische Bestimmtheitsmaß nach Analysen von Claas bereits bei 75 %.
Da die Größe der Kunststoffplatte bekannt ist, kann das System die Größe der Körner (Millimeter pro Pixel) bestimmen und die Kornfragmente in eine Grob- (> 4,75 mm) und eine Feinfraktion (< 4,75 mm) einteilen. Anhand der statistischen Häufigkeit bestimmter Größen bewertet und ermittelt das System anschließend den CSPS-Gehalt und gibt dem Anwender in einer farbigen Skala einen Hinweis auf die Häckselqualität. Rot bedeutet, der CSPS ist kleiner als 50 % und damit schlecht. Durchschnittliche Qualität wird mit gelb visualisiert und hat einen CSPS von 50 bis 70 %. Grün leuchtet die Prozentzahl bei einem CSPS-Wert von über 70 %.
Das System misst nicht, sondern bewertet, weil eine Laborprobe nach wie vor genauer sein wird. Denn Stärkemehl bzw. winzige Partikel kann das System auf dem Foto nicht erkennen, wenn sie kleiner als ein Bildpixel sind. In diesem Fall ist der Stärkegehalt der Analyse wichtig, um den tatsächlichen CSPS-Gehalt ermitteln zu können. Dennoch gibt Claas nach eigenen Erfahrungen an, dass auch die Labore bei identischer Probe eine Schwankungsbreite von ± 5 Prozentpunkte aufweisen können. Diese Erfahrungen habe man mit dem „Trainieren“ der KI im Laufe der vergangenen Jahre sammeln müssen.
Wir haben das System bereits im vergangenen Jahr mit von einem Claas Jaguar gehäckselten Proben ausprobieren können. Die Werte der Häckselqualitätsanalyse haben wir mit Laborwerten (Lufa Münster) verglichen. Nach dem Hochladen der Fotos kommt das Ergebnis zur eingesendeten Probe binnen kürzester Zeit auf das Handy. Wir haben mit 4 und 7 mm zwei Häcksellängen getestet und bei einer weiteren Probe den Crackerspalt vom 1 auf 2,5 mm erhöht. Dabei hat die Claas-Anwendung zwei CSPS-Werte des Labors ziemlich genau getroffen. (Tabelle: „Häckselproben im Vergleich“). Der TS-Gehalt schwankte bei gleicher Maissorte zwischen 37 und 43 %.
Vor dem Hintergrund der eben erwähnten Laborschwankungen und der Tatsache, das Claas die KI als Bewertungswerkzeug einstuft, haben uns die Ergebnisse gefallen. Fakt ist nämlich auch: Mit steigender Probenanzahl auf den Claas-Servern lernt die KI automatisch dazu und verbessert damit die Genauigkeit. Davon ist Claas überzeugt.
Die Claas-Anwendung ist zunächst nur für Claas-Kunden verfügbar. Sie kostet 1 010 Euro ohne Mehrwertsteuer.
Die Analyse des Zerkleinerungsgrades ist nur der Anfang. Auch die Schnittqualität bei Grassilage lässt sich sicherlich zukünftig über das System analysieren.
Als Ergebnis der Anwendung wären automatische Einstellungen des Feldhäckslers denkbar. Und das ist bestimmt erst der Anfang einer noch „schlaueren“ Maschine.
Es können keine Fotos aus der eigenen Fotogalerie hochgeladen werden.
Das Bestimmtheitsmaß und damit die statistische Genauigkeit liegt laut Claas bei etwa 95 %.
Fazit
Die Häckselqualitätsanalyse von Claas zeigt eindrucksvoll, wie KI in unseren Alltag Einzug hält. Per Handy kann man die Häckselqualität bewerten und dokumentieren lassen. Dafür werden Häckselproben auf einer blauen Kunststoffplatte ausgelegt und fotografiert. Diese Fotos werden auf den Claas-Server geladen. Binnen Sekunden findet eine Auswertung statt.
Unser erster Eindruck ist vielversprechend, auch wenn die Laboranalysen nicht exakt getroffen wurden. Das System ist nur der Anfang von sich selbst einstellenden Feldhäckslern — wenn man denn möchte.
