Zucker oder Süßstoff? Wolle oder Baumwolle? Fake oder echt? Welche Stoffe in Lebensmitteln oder Textilien drinstecken, ist für den durchschnittlichen Verbraucher auf den ersten Blick nicht zu erkennen. Geräte, die mithilfe von Infrarot-Messung Materialen identifizieren, können diese Fragen jedoch schnell beantworten. Die sogenannten Spektrometer sind mit Sensoren ausgestattet und geben mittels nicht sichtbarer Infrarot-Strahlung Auskunft über die verschiedensten Substanzen, z.B. in Kleidungsstücken, Kunststoffverpackungen oder Nahrungsmitteln. Der Nachteil dieser Geräte ist, dass sie bisher relativ teuer und damit für die meisten Personen nicht erschwinglich sind. Im Rahmen einer Bachelorarbeit entwickelte Prof. Dr. Artem Ivanov nun gemeinsam mit dem Studenten Arne Kulinna ein mobiles Spektrometer, das im Vergleich zu den am Markt bisher erhältlichen Geräten sehr preisgünstig ist.
Kostengünstiger Prototyp
Während der Professor die Hardware konstruierte, entwarf Kulinna die nötige Software, welche die Messungen steuert und die Daten via Bluetooth verschickt. Darüber hinaus entwickelte er eine App, welche die gemessenen Daten auf dem PC oder Smartphone anzeigt. „Die meisten Spektrometer, die es derzeit am Markt gibt, belaufen sich auf etwa 2.000 bis 3.000 Euro. Um einen breiten Einsatz zu ermöglichen, müssen die Geräte deutlich günstiger werden“, ist Ivanov überzeugt. Das System, das er zusammen mit Kulinna als Einzelstück fertigte, kostet im Vergleich nur rund 300 Euro. „Dabei konnten wir sogar eine Signalqualität erreichen, die in einigen Aspekten höher ist, als diejenige, die das Modul des Sensor-Herstellers liefert“, freut sich Ivanov. Im ersten Schritt entwickelten die beiden Forscher einen Prototyp, der die verschiedenen Spektren anzeigt. Anhand derer erkennt das Team, um welche Stoffe es sich handelt.
Entwicklung geht weiter
Eine weitergehende Auswertung ist dann im nächsten Schritt geplant. So sind an der Hochschule weitere Abschlussarbeiten zur Hardware angedacht. Darüber hinaus soll das Gerät als Plattform für Projektarbeiten dienen, um das Thema Data Analysis und Klassifikation voranzubringen. Zudem könne das System durch die Kombination von mehreren Sensoren und mit angepasster Software auf andere Spektralbereiche erweitert werden.
Schnell, mobil, unkompliziert
„Unser Ziel ist es, am Ende Aussagen über die Echtheit von Erzeugnissen oder über den Zustand von Lebensmitteln machen zu können“, so Ivanov. Mithilfe des kostengünstigen, mobilen Geräts ließe sich dann schnell und unkompliziert feststellen, ob die Seidenbluse tatsächlich aus reiner Seide oder doch eher aus Viskose besteht, ob in bestimmten Lebensmitteln Zucker oder Süßstoff verarbeitet wurde, und um welchen Kunststoff es sich beim Joghurtbecher handelt. „Die Identifikation von unterschiedlichen Plastiksorten könnte später beispielsweise beim Recycling das Sortieren erleichtern“, überlegt Ivanov. Der Professor ist überzeugt: „In diesem Bereich steckt noch eine Menge Potential – technisch wie gesellschaftlich. Da haben wir mit unseren Studierenden noch eine Menge zu tun.“
