WO2022248191A1 - Verfahren und vorrichtung zur automatisierten bonitur von pflanzen und nährböden - Google Patents

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WO2022248191A1
WO2022248191A1 PCT/EP2022/062274 EP2022062274W WO2022248191A1 WO 2022248191 A1 WO2022248191 A1 WO 2022248191A1 EP 2022062274 W EP2022062274 W EP 2022062274W WO 2022248191 A1 WO2022248191 A1 WO 2022248191A1
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plant
substrate
container
image
plants
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PCT/EP2022/062274
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English (en)
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Inventor
Stephan VON RUNDSTEDT
Friederike Von Rundstedt
Original Assignee
RoBoTec PTC GmbH
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Definitions

  • the invention relates to a method for the automated scoring of plants and culture media according to claim 1.
  • the invention also relates to a device for the automated scoring of plants and culture media according to claim 11.
  • Plant tissue culture has been used commercially for more than 40 years to vegetatively propagate high quality plant material. Large numbers of plants of consistent quality can be produced in sterile conditions on artificial culture media in culture vessels in short periods of time. In addition to mass propagation, plant tissue culture is also used for other purposes in plant breeding and, for example, for disease-free preservation and initial propagation of simpler plant species such as bedding and balcony plants.
  • Contaminations in plant tissue culture can come from two sources, namely microorganisms on the surface or in the tissue of the plant explants or from defective sterilization or processing procedures in the laboratory.
  • Plant surfaces and tissues are habitats for microorganisms (mainly bacteria and fungi, but also mites, for example).
  • microorganisms mainly bacteria and fungi, but also mites, for example.
  • many surface and rhizosphere-dwelling microorganisms can opportunistically penetrate the plant tissues through natural openings, wounds, etc. and colonize them to varying degrees.
  • facultative and obligate pathogens whether vector-assisted or via other penetration mechanisms, can colonize and host plants in a similar manner.
  • Plants can thus develop an endophytic "flora” (endogenous) of variable species composition, consisting of inter- and intracellular microorganisms including viruses, viroids, prokaryotes (bacterial and bacteria-like pathogens) and fungi.
  • endophytic microorganisms including viruses, viroids, prokaryotes (bacterial and bacteria-like pathogens) and fungi.
  • tissue cultures depending on the explant used, surface and endophytic microorganisms can be introduced into the culture.
  • Meristem culture eliminates most organisms, depending on meristem size, while leaf, petiole, or stem explants allow most, if not all, microorganisms to be transferred into the tissues.
  • the invention is based on the object of creating a method and a device with which the processing of plants can be made more efficient.
  • the plants and in particular plant and artificial culture media or substrates are subjected to an automated assessment.
  • a sample and/or an image of at least one plant or at least one nutrient medium or the substrate is automatically created from the plant or from the nutrient medium or the substrate by a sensor unit.
  • This sample and/or this image is then compared by an evaluation device with known samples and/or photographs of plants and/or culture media/substrate that are contaminated.
  • This automatic comparison of the plants or the culture media or the substrate with samples or recordings that show contamination or the like allows a visual inspection to be carried out quickly and reliably will. The time-consuming and costly deployment of people as well as incorrect visual measurements and counts can thus be avoided.
  • the method described here is used in particular for processing useful and ornamental plants. However, it is equally conceivable that the claimed method can also be used for scoring other objects.
  • the claimed plants can also be parts of plant organs or other plant material, tissue, cells or the like. Accordingly, the method described here should not be restricted to use on a plant, but rather also extend to the use of other organic forms.
  • the method and the device can also be used for container contents or substrates.
  • the invention further provides that the at least one plant, in particular cells, tissue, plant organs, and/or the at least one culture medium or the substrate is supplied to the sensor unit in at least one container or on a tray prior to assessment, the Feeding is carried out manually by a person or automatically by a conveyor or a gripper arm, the container being fed by the gripper arm to the sensor unit in such a way that the sample and/or the image can be created in a particularly efficient manner.
  • the person holds the container under the sensor unit for a sufficiently long period of time. The person can be shown when the sample or the image was created and how much of a sample or plant or the like is sorted out. It also documents which quality defects were detected.
  • the feeding and removal of the containers is carried out and controlled by a control unit.
  • the at least one plant, in particular cells, tissue, plant organs, and/or the at least one culture medium or the substrate is placed on a shelf or tray by the gripper arm before the assessment and is fed to the sensor unit or that the sensor unit is fed to the tray.
  • an image recognition device from a container or from a plurality of containers, each containing a plant and/or a Have nutrient medium, takes a picture and based on this image, the gripper arm is automatically moved to a container to take the container and feed it to the sensor unit.
  • the image recognition device thus recognizes individual containers from the large number of containers and can then pick them up one after the other in a particularly efficient manner.
  • the individual containers are transported on a conveyor through a first lock into a room, in particular a sterile room, with the evaluation being carried out before entry into the first lock or only in the room. After processing in the room, the individual containers can then be transported out of the room again through a second lock.
  • the lock can prevent any contamination or the like from being transported into the sterile interior. This supply and removal of the individual containers can be done both manually and automatically.
  • the individual containers are transported into the room in a closed state and are then opened manually or by a gripper arm and then the assessment is carried out in the room.
  • a robotic arm with a suction cup can be used to open the container, which lifts the lid of the container and places it back on the container after processing.
  • the lid can be picked up in a multi-lid magazine, with each lid being reassigned to exactly the same container.
  • new, in particular sterile, lids from a lid dispenser are used in order to close the container again.
  • Another particularly advantageous embodiment of the invention can provide for the sample and/or the recording to be created by at least one camera for visible, infrared and/or ultraviolet light, a pH value measuring device, an impedance spectroscope, a gas sensor or the like.
  • a large number of measurements, in particular complementary measurements, can be carried out by these sensors in order to determine any contamination or infections of the plant or the culture medium or the substrate.
  • the invention can provide that an evaluation of the created samples and/or the images is carried out by a neural network, with the neural network or the evaluation device being provided with a database with a large number of samples and/or images, which can be linked to contamination or infection of the plant or the medium/substrate.
  • the evaluation device can continuously learn and improve the detection of contamination.
  • the database made available allows contamination or infections to be detected very quickly and reliably. This database can be expanded as required for each new type of plant or growing medium.
  • An additional exemplary embodiment of the invention can provide for several of the named sensor devices to be used simultaneously or one after the other in order to carry out the assessment, with the neural network determining in particular during the creation of the sample and/or the image whether a further sample and/or another picture is to be created.
  • the neural network determines in particular during the creation of the sample and/or the image whether a further sample and/or another picture is to be created.
  • This possibility of multiple use of the sensors reduces the rejection rate of unrecognized samples or images.
  • individual plants, substrates or cups or tablets are additionally checked by a person in order to reintroduce them into the further processing chain or to discard them completely.
  • another aspect of the invention can be that based on the comparison of the created samples and / or images of the plant or the culture medium or a substrate with the stored on the database samples and / or images of the neural network or the artificial Intelligence determines whether the plant or the culture medium or the substrate is fed to further process steps, separated out or subjected to a special treatment.
  • the method described here consists not only in carrying out a visual inspection of the plant or the culture medium/substrate, but also in a further decision on how to proceed with the plant or the culture medium or the substrate after the inspection. This further process step allows the processing to be controlled by objective criteria. Whereas previously the person had to decide how to proceed with the plant or the culture medium or the substrate, this is now done uniformly on the basis of the neural network.
  • the evaluation device to generate a corresponding signal in the event of a detected contamination or infection of the plant or the culture medium/substrate, or for the container to be sorted out, preferably by a gripping arm.
  • the contamination found is ejected from the process in a very effective manner, so that the remaining plants or growing media are protected accordingly.
  • Early detection of contamination can protect a wide range of other plants and growing media, making the entire process more cost-effective.
  • Claim 11 describes a device for solving the above-mentioned problem. Accordingly, it is provided that the device for automated assessment of plants and in particular plant or artificial culture media has a sensor unit for automatically creating a sample and/or an image of at least one plant or at least one culture medium/substrate. In addition, the device has an evaluation device for the automated detection of contamination of the plant or the culture medium/substrate.
  • the sensor unit can be a camera that is sensitive to visible, infrared and/or ultraviolet light. While some infections or fungi can be seen directly, other contaminations can become visible in a different wavelength range. In particular, by irradiating the plant or the nutrient medium/substrate with light of a specific wavelength, spores or the like that would not be visible in the visible spectrum can be made visible by fluorescence. Hyperspectral cameras are particularly suitable for making such contaminations recognizable. To particular smallest To identify fungi, bacterial colonies, mites, etc., it is also conceivable to use a magnifying lens or a microscope with an imaging sensor unit. In addition, the sensor unit can be designed as a pH value measuring device.
  • infections in the medium can be detected particularly early and precisely.
  • a corresponding sample can be taken from the plant or the culture medium, which is immediately measured by the measuring device.
  • an impedance spectroscope can be used to determine other properties of the plant or the culture medium that indicate possible contamination or infection.
  • a further embodiment can provide for the sensor unit to be in the form of a gas sensor. By determining the composition of the atmosphere and, if necessary, a change in composition, infections can be detected even if they are not yet visible.
  • a particularly advantageous exemplary embodiment can also provide for the device to have several of the sensor units mentioned in order to carry out various measurements on the plant or the nutrient medium. The measurement result can be improved by a complementary measurement.
  • the evaluation device is based on artificial intelligence with a neural network, with the neural network having a database on which a large number of samples and/or images of plants and culture media with a contamination or an infection are stored .
  • This artificial intelligence recognizes patterns and features of the individual images and samples and compares them with known data.
  • the samples and images created in this way are used to enlarge the database and thus constantly improve the hit accuracy of the neural network.
  • the device has at least one conveying device or one gripper arm, in particular a robot arm, through which a container in which the plant and/or the culture medium are placed can be fed to the sensor unit.
  • This conveying device or the gripping arm is controlled by a control device which is connected to the neural network and is controlled on the basis of the sensor unit or image recognition device.
  • a possible exemplary embodiment of the device 10 according to the invention is shown in the figure. It is provided according to the invention that this device 10 can also be integrated into other devices not shown here and can represent part of a complex treatment process for plants.
  • a plurality of containers 11 are transported on a conveyor device 12 in the conveying direction 13 . These containers 11 can be closed by a cover 14 .
  • the containers 11 contain both a non-visible nutrient medium or a substrate and a plant 15 .
  • the individual containers 11 can be placed on the conveying device 12 manually or automatically.
  • the containers 11 can already have passed through a sluice (not shown) or are fed into a sluice in the further process in order to be further processed in a sterile room.
  • the device 10 also includes a control unit 16.
  • this control unit 16 controls an image recognition device 17, a first gripper arm 18, a second gripper arm 19, a first sensor unit 20 and a second sensor unit 21.
  • the conveyor device 12 can also be controlled via the control unit 16 .
  • the control unit 16 has at least one processor and one evaluation device.
  • the control unit 16 can also have a neural network that supports the method described here
  • the containers 11 transported on the conveyor device 12 are detected by the image recognition device 17 .
  • the image recognition device 17 or the control unit 16 determines the type or size of the individual containers 11, the number of individual containers 11 and, if necessary, reads identification numbers or descriptions on the individual containers 11.
  • the next process step is determined by the control unit 16 on the basis of this information.
  • this lid 14 is first lifted by the first gripping arm 18 .
  • this cover 14 can either remain on the gripping arm 18 or be supplied to a magazine (not shown).
  • the same cover 14 is preferably supplied to the same container 11 again.
  • the gripping arm 18 has a corresponding gripping means 22 for handling the lid 14 .
  • This gripping means 22 can be a suction cup, for example.
  • This gripping means 22 is movably arranged on the robot arm-like gripping arm 18 and is also controlled via the control unit 16 .
  • the gripping arm 18 can preferably be moved in three-dimensional space.
  • the opened container 11 with the nutrient medium/substrate and/or the plant 15 is supplied to a sensor unit.
  • the container 11 is supplied to two sensor units 20, 21.
  • This feeding is carried out by the second gripping arm 19.
  • This second gripping arm 19 is also designed like a robot arm and also has a gripping means 23.
  • This gripping means 23 is designed in such a way that it can grip the container 11 and feed it precisely to a sensor unit.
  • the container is then placed back on the conveyor 12 by the gripper arm 19 and closed with the lid 14 .
  • the sensor units 20, 21 shown in the figure are a camera that can take an image or a recording of the plant 15 or the culture medium.
  • the second sensor unit 21 is a measuring device for determining the pH value of the culture medium. Equally, however, it is also conceivable for the device 10 to have only one sensor unit or further sensor units. These complementary measurements allow both the plant 15 and the culture medium to be assessed.
  • the information recorded by the sensor unit 20, 21 is evaluated by the control unit 16.
  • the neural network can be used here, with the neural network using the recorded information or the Recordings and the samples are compared with stored samples.
  • the stored patterns can represent, for example, recordings or samples of corresponding plants or culture media that show contamination or an infection.
  • the network Due to the constant pattern recognition by the neural network, the network is permanently trained so that the probability of hits is improved with each comparison carried out.
  • different plants or different culture media can also be flexibly assessed, since the neural network recognizes the type of plant or culture media involved. Depending on the recognized plant or the culture medium, the neural network can access different data sets.
  • a person to open the container 11, feed it to the sensor unit 20, 21 and then set it down, for example, on a conveyor (not shown). It is also conceivable for a person to support the method presented here by confirming the contamination recognized by the neural network or the artificial intelligence or evaluating it as incorrect in order to train the neural network even further.
  • a further aspect of the invention could consist in the control unit 16 controlling further devices which immediately treat the plant 15 or the culture medium, the substrate, the container and/or the tray after an infection has been detected.
  • the opened container 11 could be subjected to a short UV, UVC or X-ray flash, chemical spraying or gassing with H2O2, chlorine dioxide, NaOCl, a surface disinfectant or the like in order to kill any germs or the like that were found. It is also conceivable to re-sterilize plants, substrates or cups in the event of animal contamination by means of CO 2 pressure. If required, the container 11 could also are immediately fed to a conveyor, not shown, for separating out the plant 15 or the culture medium.

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Abstract

Die Erfindung schafft ein Verfahren und eine Vorrichtung, mit der die Bearbeitung von Pflanzen effizienter gestaltet werden kann. Das wird dadurch gelöst, dass die Pflanzen (15) und insbesondere pflanzliche und künstliche Nährböden oder Substrate einer automatisierten Bonitur unterzogen werden. Dazu wird von der Pflanze (15) oder von dem Nährboden oder dem Substrat durch eine Sensoreinheit (20, 21) automatisch eine Probe und/oder ein Bild mindestens einer Pflanze (15) oder mindestens eines Nährbodens bzw. des Substrats erstellt. Diese Probe und/oder dieses Bild werden sodann von einer Auswerteeinrichtung mit bekannten Proben und/oder Aufnahmen von Pflanzen (15) und/oder Nährböden/Substrat, die eine Kontamination aufweisen, verglichen.

Description

Verfahren und Vorrichtung zur automatisierten Bonitur von Pflanzen und Nährböden
Beschreibung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatisierten Bonitur von Pflanzen und Nährböden gemäß Anspruch 1. Des Weiteren betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur automatisierten Bonitur von Pflanzen und Nährböden gemäß dem Anspruch 11.
Seit mehr als 40 Jahren werden pflanzliche Gewebekulturen kommerziell genutzt, um hochwertiges Pflanzenmaterial vegetativ zu vermehren. Dabei können in sterilen Bedingungen auf künstlichen Nährböden in Kulturgefäßen in kurzen Zeiträumen hohe Stückzahlen von Pflanzen in gleichbleibender Qualität produziert werden. Die pflanzliche Gewebekultur wird außer für die Massenvermehrung auch für weitere Zwecke in der Pflanzenzüchtung und zum Beispiel zur krankheitsfreien Konservierung und Startvermehrung für einfachere Pflanzenarten, wie Beet- und Balkonpflanzen, genutzt.
Kontaminationen in der pflanzlichen Gewebekultur können aus zwei Quellen stammen, nämlich von Mikroorganismen auf der Oberfläche bzw. im Gewebe der pflanzlichen Explantate oder durch fehlerhafte Sterilisation- bzw. Bearbeitungsverfahren im Labor. Pflanzenoberflächen und -gewebe sind Lebensräume für Mikroorganismen (vorwiegend Bakterien und Pilze, aber auch zum Beispiel Milben). Im Laufe des Pflanzenwachstums und der Entwicklung können viele Oberflächen- sowie rhizosphärenbewohnende Mikroorganismen durch natürliche Öffnungen, Wunden etc. opportunistisch in die Gewebe der Pflanze eindringen und diese in unterschiedlichem Ausmaß besiedeln. Darüber hinaus können fakultative und obligate Pathogene, sei es vektorunterstützt oder mittels anderer Penetrationsmechanismen, Pflanzen auf ähnliche Weise kolonisieren bzw. als Wirtspflanze besitzen. Pflanzen können somit eine endophytische "Flora" (Endogene) von variabler Artenzusammensetzung entwickeln, die aus inter- und intrazellulären Mikroorganismen einschließlich Viren, Viroiden, Prokaryoten (bakterielle und bakterienähnliche Erreger) und Pilzen besteht. Bei der Etablierung von Gewebekulturen können, je nach verwendetem Explantat, Oberflächen- und endophytische Mikroorganismen in die Kultur eingetragen werden. Bei der Meristemkultur werden je nach Meristemgröße die meisten Organismen eliminiert, während bei Blatt-, Blattstiel- oder Stammexplantaten die meisten, wenn nicht sogar alle, Mikroorganismen in den Geweben übertragen werden können.
Für wirtschaftliche in vitro Vermehrungen in kurzer Zeit mit hohen Volumina ist es unabdingbar, die in vitro Kulturen in einem Gleichgewicht dieser Mikroorganismen zu halten, sodass es nicht zu einem Auswachsen von zum Beispiel Bakterien oder Pilzen auf den Nährböden kommt. Jeder Bearbeitungs- bzw. Vermehrungsschritt wird unter sterilen Bedingungen an der sterilen Werkbank ausgeführt, da ansonsten die Gefahr besteht, die in vitro Kulturen durch exogene Mikroorganismen zu kontaminieren. Nach der Subkulturzeit der zu vermehrenden Pflanzen auf dem künstlichen Nährboden unter künstlichen Bedingungen werden die Pflanzen erneut bearbeitet. Vor dieser erneuten Bearbeitung werden die Pflanzen bzw. die Kulturgefäße einer visuellen Sichtkontrolle (Bonitur) auf Kontaminationen und Qualität unterzogen, damit keine kontaminierten und/oder qualitativ mangelhaften Pflanzenkulturen zur Vermehrung gelangen. Für diese Bonitur werden die Pflanzen von Personen einzeln betrachtet. Dadurch gestaltet sich das Verfahren nicht nur als sehr zeit- sondern auch als kostenintensiv.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung zu schaffen, mit der die Bearbeitung von Pflanzen effizienter gestaltet werden kann.
Eine Lösung dieser Aufgabe wird durch die Maßnahmen des Anspruchs 1 beschrieben. Demnach ist es vorgesehen, dass die Pflanzen und insbesondere pflanzliche und künstliche Nährböden oder Substrate einer automatisierten Bonitur unterzogen werden. Dazu wird von der Pflanze oder von dem Nährboden oder dem Substrat durch eine Sensoreinheit automatisch eine Probe und/oder ein Bild mindestens einer Pflanze oder mindestens eines Nährbodens bzw. des Substrats erstellt. Diese Probe und/oder dieses Bild werden sodann von einer Auswerteeinrichtung mit bekannten Proben und/oder Aufnahmen von Pflanzen und/oder Nährböden/Substrat, die eine Kontamination aufweisen, verglichen. Durch diesen automatischen Abgleich der Pflanzen bzw. der Nährböden oder des Substrats mit Proben bzw. Aufnahmen, die eine Kontamination oder dergleichen aufweisen, kann schnell und auf eine verlässliche Art und Weise eine Sichtkontrolle durchgeführt werden. Der zeit- sowie kostenintensive Einsatz von Personen sowie fehlerhafte visuelle Messungen und Zählungen können damit umgangen werden. Das hier beschriebene Verfahren wird insbesondere für die Bearbeitung von Nutz- und Zierpflanzen eingesetzt. Es ist aber gleichermaßen denkbar, dass das beanspruchte Verfahren auch für die Bonitur anderer Gegenstände verwendet wird. Bei den beanspruchten Pflanzen kann es sich auch um pflanzliche Organteile oder anderes pflanzliches Material, Gewebe, Zellen oder dergleichen handeln. Demnach soll das hier beschriebene Verfahren nicht auf die Anwendung an einer Pflanze eingeschränkt sein, sondern sich vielmehr auch auf die Anwendung anderer organischer Formen erstrecken. Als Alternative des hier beanspruchten Nährbodens können das Verfahren und die Vorrichtung auch für Behälterinhalte oder Substrate verwendet werden.
Insbesondere sieht es die Erfindung weiter vor, dass die mindestens eine Pflanze, insbesondere Zellen, Gewebe, pflanzliche Organe, und/oder der mindestens eine Nährboden oder das Substrat vor der Bonitur in mindestens einem Behälter oder auf einem Tablett der Sensoreinheit zugeführt wird, wobei die Zuführung manuell durch eine Person oder automatisch durch einen Förderer oder einen Greifarm erfolgt, wobei der Behälter durch den Greifarm genau derart der Sensoreinheit zugeführt wird, dass die Probe und/oder das Bild auf eine besonders effiziente Art und Weise erstellt werden kann. Bei der manuellen Zuführung des Behälters zu der Sensoreinheit hält die Person den Behälter für eine ausreichend lange Zeitdauer unter die Sensoreinheit. Dabei kann der Person angezeigt werden, wann die Probe oder das Bild erstellt wurden und wie viel einer Probe bzw. Pflanze oder dergleichen aussortiert werden. Ferner wird dokumentiert, welcher Qualitätsmangel detektiert wurde. Bei der automatischen Zuführung bedarf es keinen weiteren Personeneinsatz. Hier wird die Zuführung und Abführung der Behälter von einer Steuereinheit durchgeführt und kontrolliert. Außerdem ist es denkbar, dass die mindestens eine Pflanze, insbesondere Zellen, Gewebe, pflanzliche Organe, und/oder der mindestens eine Nährboden oder das Substrat vor der Bonitur von dem Greifarm auf einer Ablage oder einem Tablett abgelegt wird und der Sensoreinheit zugeführt wird bzw. dass die Sensoreinheit der Ablage zugeführt wird.
Bevorzugt ist es weiter vorgesehen, dass eine Bilderkennungseinrichtung von einem Behälter oder von einer Vielzahl von Behältern, die jeweils eine Pflanze und/oder ein Nährmedium aufweisen, ein Bild aufnimmt und anhand dieses Bildes der Greifarm automatisch an einen Behälter herangefahren wird, um den Behälter zu ergreifen und der Sensoreinheit zuzuführen. Die Bilderkennungseinrichtung erkennt somit aus der Vielzahl von Behältern einzelne Behälter und kann diese dann besonders effizient nacheinander ergreifen. Alternativ ist es auch denkbar, dass mehrere Behälter gleichzeitig ergriffen und der Sensoreinheit zugeführt werden oder dass die Sensoreinheit den Behältern zugeführt wird und die einzelnen Behälter abscannt.
Vorzugsweise ist es auch denkbar, dass die einzelnen Behälter auf einen Förderer durch eine erste Schleuse in einen, insbesondere sterilen, Raum transportiert werden, wobei die Bonitur vor Eintritt in die erste Schleuse oder erst in dem Raum durchgeführt wird. Die einzelnen Behälter sind nach der Bearbeitung in dem Raum sodann durch eine zweite Schleuse wieder aus dem Raum abtransportierbar. Durch die Schleuse kann verhindert werden, dass etwaige Kontaminationen oder dergleichen in den sterilen Innenraum befördert werden. Dieses Zuführen und Entnehmen der einzelnen Behälter kann sowohl manuell als auch automatisiert erfolgen.
Weiter ist es denkbar, dass die einzelnen Behälter in einem geschlossenen Zustand in den Raum transportiert und dann manuell oder durch einen Greifarm geöffnet werden und sodann in den Raum die Bonitur durchgeführt wird. Für das Öffnen der Behälter kann beispielsweise ein Roboterarm mit einem Saugnapf verwendet werden, der den Deckel des Behälters anhebt und nach der Bearbeitung wieder auf den Behälter absetzt. Während der Bearbeitung kann der Deckel in einem Magazin für mehrere Deckel aufgehoben werden, wobei jeder Deckel wieder genau dem gleichen Behälter zugeordnet wird. Alternativ ist es auch denkbar, dass neue, insbesondere sterile, Deckel aus einem Deckelspender verwendet werden, um den Behälter wieder zu verschließen.
Ein weiteres besonders vorteilhaftes Ausführungsbeispiel der Erfindung kann es vorsehen, dass die Probe und/oder die Aufnahme von mindestens einer Kamera für sichtbares, infrarotes und/oder ultraviolettes Licht, einer pH-Wert-Messeinrichtung, einem Impedanzspektroskop, einem Gassensor oder dergleichen erstellt werden. Durch diese Sensoren lässt sich eine Vielzahl insbesondere komplementärer Messungen durchführen, um etwaige Kontaminationen oder Infizierungen der Pflanze oder des Nährbodens oder des Substrats festzustellen. Weiter kann es die Erfindung vorsehen, dass eine Auswertung der erstellten Proben und/oder der Bilder durch ein neuronales Netzwerk durchgeführt wird, wobei dem neuronalen Netzwerk bzw. der Auswerteeinrichtung eine Datenbank zur Verfügung gestellt wird, mit einer Vielzahl von Proben und/oder Bildern, die mit einer Kontamination oder einer Infektion der Pflanze oder des Nährbodens/Substrats in Verbindung gebracht werden können. Durch die Verwendung eines neuronalen Netzwerkes kann die Auswerteeinrichtung fortwährend dazu lernen und das Erkennen von Kontaminationen verbessern. Durch die zur Verfügung gestellte Datenbank erfolgt das Erkennen von Kontaminationen oder Infektionen auf eine sehr schnelle sowie zuverlässige Art und Weise. Für jede neue Art von Pflanzen oder Nährböden lässt sich diese Datenbank beliebig erweitern.
Ein zusätzliches Ausführungsbeispiel der Erfindung kann es vorsehen, dass zur Durchführung der Bonitur mehrere der genannten Sensoreinrichtungen gleichzeitig oder nacheinander eingesetzt werden, wobei insbesondere während der Erstellung der Probe und/oder des Bildes durch das neuronale Netzwerk festgelegt wird, ob eine weitere Probe und/oder ein weiteres Bild zu erstellen ist. Insbesondere in Fällen, wo das Ergebnis nicht eindeutig ist oder zu verifizieren ist, kann es vorteilhaft sein, dass eine weitere Messung durchgeführt wird, um das Messergebnis zu bestätigen. Durch diese Möglichkeit der mehrfachen Anwendung der Sensoren lässt sich die Ausschussrate von nicht erkannten Proben bzw. Bildern reduzieren. Schließlich ist es auch denkbar, dass in nicht eindeutigen oder zweifelhaften Fällen einzelne Pflanzen, Substrate bzw. Becher oder Tablets zusätzlich durch eine Person überprüft werden, um sie gegebenenfalls in die weitere Bearbeitungskette wieder einzuführen oder komplett auszusondern.
Darüber hinaus kann ein weiterer Aspekt der Erfindung darin bestehen, dass auf Basis des Vergleichs der erstellten Proben und/oder der Bilder der Pflanze oder des Nährbodens oder eines Substrats mit den auf der Datenbank hinterlegten Proben und/oder Bildern von dem neuronalen Netzwerk oder der künstlichen Intelligenz festgelegt wird, ob die Pflanze oder der Nährboden bzw. das Substrat weiteren Verfahrensschritten zugeführt, ausgesondert oder einer gesonderten Behandlung unterzogen wird. Durch diesen weiteren Aspekt besteht das hier beschriebene Verfahren nicht nur in der Durchführung einer Sichtkontrolle der Pflanze bzw. des Nährbodens/Substrats, sondern zugleich auch in einer weiterführenden Entscheidung, wie mit der Pflanze oder dem Nährboden oder dem Substrat nach der Kontrolle verfahren werden soll. Durch diesen weiteren Verfahrensschritt lässt sich die Bearbeitung durch objektive Kriterien steuern. Wohingegen zuvor die Person entscheiden musste, wie mit der Pflanze oder dem Nährboden bzw. dem Substrat weiter verfahren werden soll, erfolgt dies nun einheitlich auf Basis des neuronalen Netzwerkes.
Schließlich ist es erfindungsgemäß denkbar, dass durch die Auswerteeinrichtung im Fall einer festgestellten Kontamination oder einer Infektion der Pflanze oder des Nährbodens/Substrats ein entsprechendes Signal erzeugt wird oder der Behälter, vorzugsweise durch einen Greifarm, ausgesondert wird. Durch das gezielte Aussondern des Behälters wird die festgestellte Kontamination auf eine sehr effektive Art und Weise aus dem Prozess ausgeschleust, sodass die übrigen Pflanzen oder Nährböden entsprechend geschützt werden. Eine frühzeitige Erkennung einer Kontamination kann eine Vielzahl weiterer Pflanzen und Nährböden schützen, wodurch der gesamte Prozess kosteneffizienter ausgeführt werden kann.
Eine Vorrichtung zur Lösung der eingangs genannten Aufgabe wird durch den Anspruch 11 beschrieben. Demnach ist es vorgesehen, dass die Vorrichtung zur automatisierten Bonitur von Pflanzen und insbesondere pflanzlichen oder künstlichen Nährböden eine Sensoreinheit zum automatischen Erstellen einer Probe und/oder eines Bildes mindestens einer Pflanze oder mindestens eines Nährbodens/Substrats aufweist. Darüber hinaus weist die Vorrichtung eine Auswerteeinrichtung auf zur automatisierten Erkennung einer Kontamination der Pflanze oder des Nährbodens/Substrats.
Bei der Sensoreinheit kann es sich um eine Kamera handeln, die für sichtbares, für infrarotes und/oder ultraviolettes Licht sensibel ist. Während einige Infektionen oder Pilze direkt erkennbar sind, können andere Kontaminationen in einem anderen Wellenlängenbereich sichtbar werden. Insbesondere durch Bestrahlung der Pflanze oder des Nährbodens/Substrats mit Licht einer bestimmten Wellenlänge können durch Fluoreszenz Sporen oder dergleichen sichtbar gemacht werden, die im sichtbaren Spektrum nicht erkennbar wären. Um derartige Kontaminationen erkennbar zu machen, eignen sich besonders hyperspektrale Kameras. Um insbesondere kleinste Pilze, Bakterienkolonien, Milben etc. zu erkennen, ist es auch denkbar eine vergrößernde Linse oder ein Mikroskop mit einer bildgebenden Sensoreinheit zu verwenden. Außerdem kann die Sensoreinheit als pH-Wert-Messeinrichtung ausgebildet sein. Durch die Veränderung des pH-Wertes lassen sich Infektionen des Mediums besonders frühzeitig sowie genau feststellen. Dazu kann von der Pflanze oder dem Nährboden eine entsprechende Probe entnommen werden, die sogleich von der Messeinrichtung vermessen wird. Darüber hinaus ist es denkbar, dass durch ein Impedanzspektroskop weitere Eigenschaften der Pflanze oder des Nährbodens ermittelt werden, die auf eine mögliche Kontamination oder Infektion hinweisen. Eine weitere Ausführungsform kann es vorsehen, dass die Sensoreinheit als Gassensor ausgebildet ist. Durch die Ermittlung der Zusammensetzung der Atmosphäre und gegebenenfalls einer Veränderung der Zusammensetzung lassen sich Infektionen auch feststellen, wenn diese noch nicht sichtbar sind. Ein besonders vorteilhaftes Ausführungsbeispiel kann es auch vorsehen, dass die Vorrichtung mehrere der genannten Sensoreinheiten aufweist, um verschiedene Messungen an der Pflanze oder dem Nährboden vorzunehmen. Durch eine sich ergänzende Messung kann das Messergebnis verbessert werden.
Darüber hinaus ist es erfindungsgemäß denkbar, dass die Auswerteeinrichtung auf einer Künstlichen Intelligenz mit einem neuronalen Netzwerk basiert, wobei das neuronale Netzwerk eine Datenbank aufweist, auf der eine Vielzahl von Proben und/oder Bildern von Pflanzen und Nährböden mit einer Kontamination oder einer Infektion hinterlegt ist. Durch diese Künstliche Intelligenz werden Muster sowie Merkmale der einzelnen Bilder und Proben erkannt und mit bekannten Daten verglichen. Die dabei erstellten Proben und Bilder werden verwendet, um die Datenbank zu vergrößern und somit die Treffergenauigkeit des neuronalen Netzwerkes ständig zu verbessern.
Schließlich ist es vorgesehen, dass die Vorrichtung mindestens eine Fördereinrichtung oder einen Greifarm, insbesondere ein Roboterarm, aufweist durch den ein Behälter, in dem die Pflanze und/oder der Nährboden platziert sind, der Sensoreinheit zuführbar sind. Diese Fördereinrichtung bzw. der Greifarm wird dabei von einer Steuereinrichtung gesteuert, die in Verbindung mit dem neuronalen Netzwerk steht und auf Basis der Sensoreinheit bzw. Bilderkennungseinrichtung gesteuert wird. Durch diese Kombination bzw. Integration verschiedener Bestandteile der Vorrichtung lässt sich das vorgeschriebene Verfahren auf eine besonders zeit- sowie kosteneffiziente Art und Weise durchführen.
Ein mögliches Ausführungsbeispiel der Erfindung wird nachfolgend anhand der einzigen Figur der Zeichnung näher beschrieben.
Fig. eine Darstellung einer stark schematisierten Vorrichtung.
In der Fig. ist ein mögliches Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vorrichtung 10 dargestellt. Es ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass diese Vorrichtung 10 auch in andere hier nicht dargestellte Vorrichtungen integrierbar ist und ein Teil eines komplexen Bearbeitungsprozesses von Pflanzen darstellen kann.
Bei dem in der Fig. dargestellten Ausführungsbeispiel werden mehrere Behälter 11 auf einer Fördereinrichtung 12 in Förderrichtung 13 transportiert. Diese Behälter 11 sind durch einen Deckel 14 verschließbar. In den Behältern 11 sind sowohl ein nicht sichtbarer Nährboden oder ein Substrat als auch eine Pflanze 15 enthalten. Die einzelnen Behälter 11 sind manuell oder automatisiert auf die Fördereinrichtung 12 ablegbar. Dabei können die Behälter 11 bereits eine nicht dargestellte Schleuse passiert haben oder werden im weiteren Verfahren einer Schleuse zugeführt, um in einem sterilen Raum weiter prozessiert zu werden.
Die Vorrichtung 10 umfasst außerdem eine Steuereinheit 16. Durch diese Steuereinheit 16 wird bei dem hier dargestellten Ausführungsbeispiel eine Bilderkennungseinrichtung 17, ein erster Greifarm 18, ein zweiter Greifarm 19, eine erste Sensoreinheit 20 und eine zweite Sensoreinheit 21 gesteuert. Außerdem kann über die Steuereinheit 16 auch die Fördereinrichtung 12 gesteuert werden. Für die Steuerung der vorgenannten Komponenten weist die Steuereinheit 16 mindestens einen Prozessor und eine Auswerteinrichtung auf. Darüber hinaus kann die Steuereinheit 16 auch über ein neuronales Netzwerk verfügen, welches das hier beschriebene Verfahren unterstützt
Zunächst werden die auf der Fördereinrichtung 12 transportierten Behälter 11 von der Bilderkennungseinrichtung 17 erfasst. Die Bilderkennungseinrichtung 17 bzw. die Steuereinheit 16 ermittelt die Art bzw. Größe der einzelnen Behälter 11, die Anzahl der einzelnen Behälter 11 und liest gegebenenfalls Kennnummern oder Beschreibungen auf den einzelnen Behältern 11 aus. Anhand dieser Informationen wird durch die Steuereinheit 16 der nächste Prozessschritt festgelegt. Im Falle eines durch einen Deckel 14 verschlossenen Behälters 11 wird dieser Deckel 14 zunächst von dem ersten Greifarm 18 angehoben. Für das weitere Verfahren kann dieser Deckel 14 entweder an dem Greifarm 18 verweilen oder einem nicht dargestellten Magazin zugeführt werden. Beim späteren Weitertransport des Behälters 11 wird vorzugsweise der gleiche Deckel 14 wieder dem gleichen Behälter 11 zugeführt. Für die Handhabung des Deckels 14 weist der Greifarm 18 ein entsprechendes Greifmittel 22 auf. Bei diesem Greifmittel 22 kann es sich beispielsweise um einen Saugnapf handeln. Dieses Greifmittel 22 ist beweglich an dem roboterarmartigen Greifarm 18 angeordnet und wird ebenfalls über die Steuereinheit 16 gesteuert. Vorzugsweise ist dazu der Greifarm 18 im dreidimensionalen Raum bewegbar.
In einem folgenden Verfahrensschritt wird der geöffnete Behälter 11 mit dem Nährboden/Substrat und/oder der Pflanze 15 einer Sensoreinheit zugeführt. Bei dem hier dargestellten Ausführungsbeispiel wird der Behälter 11 zwei Sensoreinheiten 20, 21 zugeführt. Dieses Zuführen erfolgt durch den zweiten Greifarm 19. Dieser zweite Greifarm 19 ist ebenfalls roboterarmartig ausgebildet und weist ebenfalls ein Greifmittel 23 auf. Dieses Greifmittel 23 ist derart ausgebildet, dass es den Behälter 11 ergreifen und präzise einer Sensoreinheit zuführen kann. Danach wird der Behälter von dem Greifarm 19 wieder auf der Fördereinrichtung 12 abgesetzt und mit dem Deckel 14 verschlossen.
Bei den in der Fig. dargestellten Sensoreinheiten 20, 21 handelt es sich um eine Kamera, die ein Bild bzw. eine Aufnahme der Pflanze 15 oder des Nährbodens aufnehmen kann. Bei der zweiten Sensoreinheit 21 handelt es sich um eine Messeinrichtung zur Bestimmung des pH-Wertes des Nährbodens. Gleichermaßen ist es aber auch denkbar, dass die Vorrichtung 10 nur eine Sensoreinheit oder weitere Sensoreinheiten aufweist. Durch diese sich ergänzende Messungen lässt sich sowohl eine Bonitur der Pflanze 15 als auch des Nährbodens durchführen.
Die durch die Sensoreinheit 20, 21 aufgenommenen Informationen werden durch die Steuereinheit 16 ausgewertet. Dabei kann das neuronale Netzwerk zum Einsatz kommen, wobei das neuronale Netzwerk die aufgenommenen Informationen bzw. die Aufnahmen und die Proben mit hinterlegten Mustern vergleicht. Die hinterlegten Muster können beispielsweise Aufnahmen oder Proben von entsprechenden Pflanzen oder Nährböden darstellen, die eine Kontamination oder eine Infektion aufweisen. Durch diesen Abgleich der bekannten Daten mit den Daten, die durch die Sensoreinheiten 20, 21 erstellt wurden, kann die Steuereinheit 16 die Bonitur durchführen. In Abhängigkeit von dem Ergebnis der Bonitur erfolgt die weitere Behandlung der Pflanze 15 bzw. des Nährbodens.
Durch die ständige Mustererkennung durch das neuronale Netzwerk wird das Netzwerk permanent trainiert, sodass die Trefferwahrscheinlichkeit mit jedem durchgeführten Abgleich verbessert wird. Durch die Verwendung des neuronalen Netzwerkes lassen sich auch flexibel verschiedene Pflanzen bzw. verschiedene Nährböden einer Bonitur vornehmen, da das neuronale Netzwerk erkennt, um welche Art von Pflanze bzw. Nährboden es sich handelt. In Abhängigkeit von der erkannten Pflanze oder dem Nährboden kann das neuronale Netzwerk auf verschiedene Datensätze zurückgreifen.
Alternativ zu dem in der Fig. dargestellten Ausführungsbeispiel ist es ebenfalls denkbar, dass eine Person die Behälter 11 öffnet, der Sensoreinheit 20, 21 zuführt und danach beispielsweise auf einen nicht dargestellten Förderer absetzt. Auch ist es denkbar, dass eine Person das hier dargestellte Verfahren unterstützt, indem die Person die von dem neuronalen Netzwerk bzw. der künstlichen Intelligenz erkannte Kontaminierung bestätigt oder als falsch bewertet, um das neuronale Netzwerk noch weiter zu trainieren.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung könnte darin bestehen, dass die Steuereinheit 16 weitere Einrichtungen ansteuert, die sogleich die Pflanze 15 oder den Nährboden, das Substrat, den Behälter und/oder das Tablett nach einer festgestellten Infektion behandelt. Beispielsweise könnte der geöffnete Behälter 11 mit einem kurzen UV-, UVC- oder Röntgenblitz, einem chemischen Besprühen oder Begasen mit H2O2, Chlordioxid, NaOCI, einem Oberflächendesinfektionsmittel o.ä. beaufschlagt werden, um festgestellte Keime oder dergleichen abzutöten. Auch ist es denkbar Pflanzen, Substarte oder Becher bei einer festgestellten tierischen Kontamination mittels eines C02-Drucks zu re-sterilisieren. Sofern erforderlich, könnte der Behälter 11 auch sogleich einem nicht dargestellten Förderer zum Aussondern der Pflanze 15 oder des Nährbodens zugeführt werden.
5. Mai 2022
Bezugszeichenliste
10 Vorrichtung
11 Behälter
12 Fördereinrichtung
13 Förderrichtung
14 Deckel
15 Pflanze
16 Steuereinheit
17 Bilderkennungseinrichtung
18 erster Greifarm
19 zweiter Greifarm
20 erste Sensoreinheit
21 zweite Sensoreinheit
22 Greifmittel
23 Greifmittel

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur automatisierten Bonitur von Pflanzen (15) und insbesondere pflanzlichen oder künstlichen Nährböden oder eines Substrats, wobei durch eine Sensoreinheit (20, 21) automatisch ein Bild und/oder eine Probe mindestens einer Pflanze (15) oder mindestens eines Nährbodens oder eines Substrats erstellt wird und diese Probe und/oder dieses Bild von einer Auswerteeinrichtung mit bekannten Proben und/oder Aufnahmen von Pflanzen (15) und/oder Nährböden oder Substraten, die eine Kontamination aufweisen, verglichen werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine Pflanze (15) und/oder der mindestens eine Nährboden oder das Substrat in mindestens einem Behälter (11) oder auf einem Tablett der Sensoreinheit (20, 21) zugeführt wird, wobei das Zuführen manuell durch eine Person oder automatisch durch einen Förderer oder einen Greifarm (19) erfolgt, wobei der Behälter (11) oder das Tablett durch den Greifarm (19) genau derart der Sensoreinheit (20, 21) zugeführt wird, dass die Probe und/oder das Bild auf eine besonders effiziente Art und Weise erstellt werden kann.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass eine Bilderkennungseinrichtung (17) von einem Behälter (11) oder von einer Vielzahl von Behältern (11), die jeweils eine Pflanze (15) und/oder ein Nährmedium oder ein Substrat aufweisen, ein Bild aufnimmt und anhand dieses Bildes der Greifarm (19) automatisch an einen Behälter (11) herangefahren wird, um den Behälter (11) zu ergreifen und der Sensoreinheit (20, 21) zuzuführen.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Behälter (11) auf eine Fördereinrichtung (12) durch eine erste Schleuse in einen, insbesondere sterilen, Raum transportiert werden, wobei die Bonitur vor Eintritt in die erste Schleuse oder in dem Raum durchgeführt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Behälter (11) in einem geschlossenen Zustand in den Raum transportiert und dann manuell oder durch einen Greifarm (18) geöffnet werden und sodann in dem Raum die Bonitur durchgeführt wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Probe und/oder die Aufnahme von mindestens einer Kamera (20) für sichtbares, infrarotes und/oder ultraviolettes Licht, insbesondere unter Verwednung eines Mikroskops, einer pH-Wert-Messeinrichtung (21), einem Impedanzspektroskop, einem Gassensor oder dergleichen erstellt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Auswertung der erstellten Proben und/oder Bilder durch eine künstliche Intelligenz (Kl), insbesondere durch einneuronales Netzwerk, durchgeführt wird, wobei der Kl bzw. der Auswerteeinrichtung eine Datenbank zur Verfügung gestellt wird, mit einer Vielzahl von Proben und/oder Bildern, die mit einer Kontamination oder einer Infektion der Pflanze (15) oder des Nährbodens oder des Substrats in Verbindung gebracht werden können.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Durchführung der Bonitur mehrere der genannten Sensoreinrichtungen (20, 21) gleichzeitig oder nacheinander eingesetzt werden, wobei insbesondere während der Erstellung der Probe und/oder des Bildes durch die Kl oder das neuronale Netzwerk festgelegt wird, ob eine weitere Probe und/oder ein weiteres Bild zu erstellen ist.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis des Vergleichs der erstellten Proben und/oder der Bilder der Pflanze (15) oder des Nährbodens oder des Substrats mit den auf der Datenbank hinterlegten Proben und/oder Bildern von dem neuronalen Netzwerk festgelegt wird, ob die Pflanze (15) oder der Nährboden weiteren Verfahrensschritten zugeführt, ausgesondert oder einer gesonderten Behandlung unterzogen wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass durch die Auswerteeinrichtung im Fall einer festgestellten Kontamination oder einer Infektion der Pflanze (15) oder des Nährbodens oder des Substrats ein entsprechendes Signal erzeugt wird oder der Behälter (11), vorzugsweise durch einen Greifarm (19), ausgesondert wird.
11. Vorrichtung (10) zur automatisierten Bonitur von Pflanzen (15) und insbesondere pflanzlichen oder künstlichen Nährböden oder Substraten mit einer Sensoreinheit (20, 21) zum automatischen Erstellen eines Bildes und/oder einer Probe mindestens einer Pflanze (15) oder mindestens eines Nährbodens oder eines Substrats und einer Auswerteeinrichtung zur automatisierten Erkennung einer Kontamination an der Pflanze (15) oder dem Nährboden oder dem Substrat.
12. Vorrichtung (10) nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei der Sensoreinheit um mindestens eine Kamera (20), insbesondere in Verbbindung mit einem Mikroskop, für sichtbares, infrarotes und/oder ultraviolettes Licht, eine pH- Wert-Messeinrichtung (21), ein Impedanzspektroskop, einen Gassensor oder dergleichen handelt.
13. Vorrichtung (10) nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinrichtung auf einer Künstlichen Intelligenz mit einem neuronalen Netzwerk basiert, wobei das neuronale Netzwerk eine Datenbank aufweist, auf der eine Vielzahl von Proben und/oder Bildern von Pflanzen (15) oder Nährböden oder Substrates mit einer Kontamination oder einer Infektion hinterlegt ist.
14. Vorrichtung (10) nach einem der Ansprüche 11 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (10) mindestens eine Förderereinrichtung (12) oder einen Greifarm (19), insbesondere einen Roboterarm, aufweist durch den ein Behälter (11) oder ein Tablett, in dem oder auf dem die Pflanze (15) und/oder der Nährboden platziert sind, der Sensoreinheit (20, 21) zuführbar sind.
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