Neue Kontrollmöglichkeiten für höhere Fleischqualität und weniger Abfall
Jedes Jahr gehen in Europa tausende Tonnen Fleisch beim Schneiden verloren, wenn es von zu schlechter Qualität ist. Im Rahmen eines Horizont 2020-Projekts hat das spanische Unternehmen Lenz Instruments S.L. SliceWatch entwickelt, ein neues Gerät, das das Wasserbindevermögen und damit eine der wichtigsten Eigenschaften bei der Bewertung von Fleischqualität messen kann. Mit diesem Prüfgerät können Verarbeiter von Schweinefleisch minderwertiges Fleisch aufspüren und aussortieren, wodurch weniger Abfall anfällt und weniger Fleisch vergeudet wird sowie schwerwiegende technologische und qualitative Probleme bei der Herstellung von u. a. Roh- und Kochschinken umgangen werden. Das Wasserbindevermögen beschreibt, wie viel Wasser Fleisch in seiner Gewebestruktur einlagern kann. Fleisch, das dazu neigt, zu viel Wasser einzulagern, eignet sich nicht für die Herstellung von Pökelprodukten, da sich so die mikrobiologische Sicherheit kaum garantieren lässt. Fleisch mit extrem niedrigem Wasserbindevermögen hat Schwächen in Geschmack und Konsistenz und kann bei der Verarbeitung massive technologische Probleme verursachen. „In den letzten Jahren war die Strategie der Schweineerzeuger auf eine Steigerung der Produktivität ausgelegt“, erklärt Jacobo Alvarez, Forschungsleiter bei Lenz Instruments. „Davon ausgehend wurden genetische Linien so ausgewählt, dass schnell wachsende, magere Schweine entstehen, die aber eben anfälliger für Probleme wegen schlechtem Wasserbindevermögen sind.“ Fleisch mit extrem hohem Wasserbindevermögen ist zwar äußerst selten – weniger als 0,5 % – doch der Anteil von Fleisch mit schlechtem Wasserbindevermögen hat sich in den letzten Jahren substanziell erhöht. Im Projekt fand man heraus, dass in Spanien über 30 % des Fleisches in mehreren Fleischfabriken eine niedrige Wasserbindevermögen aufweisen. Bisher war die Bewertung des Wasserbindevermögens in Fleisch zeitaufwändig und komplex. In einigen Fällen konnte das untersuchte Fleisch nicht verwendet werden. SliceWatch ist eine schnelle und zerstörungsfeie Lösung. Es besteht aus einem Magnetinduktionsscanner, in den das Fleisch automatisch über ein Förderband zugeführt wird. Innerhalb weniger Sekunden wiegt der Scanner das Fleisch und bewertet dessen Qualität, während ein schwaches Magnetfeld in der Probe einen Stromfluss auslöst. Fleisch mit zu hohem oder zu niedrigem Wasserbindevermögen zeigt ein charakteristisches elektrisches Antwortmuster, das vom Verarbeitungsmodul im Scanner sofort erkannt wird. SliceWatch soll in automatischen Verarbeitungsstraßen zum Einsatz kommen und dort Fleischstücke einzeln klassifizieren und in verschiedene Kategorien sortieren. In den Scanner können weitere Sensoren eingebaut werden, um den Fettgehalt von Frischfleisch oder den Salzgehalt eingesalzener Lebensmittel zu prüfen. Außerdem kann er die mikrobiologische Sicherheit von gepökelten Produkten sicherstellen. Eine große Herausforderung für das Projekt bestand in der Entwicklung eines robusten und gleichzeitig sensiblen Systems, mit dem die elektrischen Eigenschaften von Fleisch im Niedrigfrequenzbereich gemessen werden können. Es gab schon mehrere andere Lösungsversuche, die nur schlechte Ergebnisse zeigten. „Wir sind stolz darauf, dass wir diese technische Herausforderung gemeistert haben“, so Alvarez. Nachdem sie einen funktionierenden Demonstrator entwickelt hatten, konnten sie die Technologie systematisch testen. „Dabei haben wir gemerkt, dass man die Fleischqualität auch mit einem einfacheren Scanner kontrollieren kann als dem, den wir ursprünglich entwickelt hatten“, so Alvarez weiter. „Die finale Lösung ist darum einfacher, aber auch robuster und für den Einsatz in der Industrie besser geeignet.“ Das Unternehmen hat bereits einen Kaufvertrag mit einem spanischen Schlachtbetrieb abgeschlossen und will 2019 die ersten Einheiten auf den Markt bringen.
Schlüsselbegriffe
SliceWatch, Fleisch, Wasserbindevermögen, Scanner, Technologie, Fleischqualität, Schinken, Schweinefleisch, Wasser, magnetisch, elektrischer Strom
