Wie funktioniert automatische Speisenerkennung?
GiroWeb erklärt:
Automatische Speisenerkennung (aus dem Englischen auch bekannt als Food Recognition) bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern (zum Beispiel am POS bzw. im Kassenbereich der Gemeinschaftsverpflegung), Kamerabilder von Lebensmitteln zu erkennen und zu identifizieren. Diese Fähigkeit wird normalerweise durch maschinelles Lernen erreicht, bei dem eine intelligente Software zunächst mit einer großen Anzahl von Bildern verschiedener Lebensmittel trainiert wird. Das Programm zur optischen Speisenerkennung lernt dabei, bestimmte Merkmale der Bilder (zum Beispiel Farben, Texturen, Formen und Muster) zu identifizieren. Im Endergebnis kann die Software jedes Bild mit einem bestimmten Artikel verknüpfen.
Die Bedeutung der automatischen Speisenerkennung wächst in der Gemeinschaftsgastronomie insbesondere dort, wo vermehrt Self-Checkout-Kassensysteme, also Vertrauenskassen mit Selbstbedienung, eingesetzt werden. Die meist sichtgeschützten, vollautomatisierten Kamera-Stationen (zur DSGVO-konformen Erkennung und Abrechnung aller Kantinen-Artikel durch Tablett- und Teller-Scans) reduzieren u.a. die Fehleranfälligkeit bei manueller Eingabe von Speisen und Getränken. Außerdem hilft die Software zur automatischen Speisenerkennung, die kritischen Durchlaufzeiten im Kassenbereich des Betriebsrestaurants, der Kantine oder der Mensa zu reduzieren.
Diese Food Recognition Apps nutzen als Hardware eine Food Detection Kamera zur digitalen Erfassung aller vorgelegten Artikel, wobei – je nach Speisenerkennungs-Software, Programmierung und Einstellung – die Tablett-Auflage als ganzes Menü oder Einzel-Komponenten auf den Tellern optisch erfasst werden können. In weniger als einer Sekunde erkennt und übergibt die Dishtracking-Software alle relevanten Daten der gescannten Speisen und Getränke (einschließlich Zusatzartikel wie zum Beispiel verpackte Snacks) an das Kassensystem zur automatischen Verbuchung. Hierbei werden auch diverse Rahmenbedingungen berücksichtigt wie zum Beispiel lokale, regionale oder nationale Aktionswochen mit Sonderangeboten sowie Subventionen und Zuschüsse für bestimmte Nutzergruppen (zum Beispiel Auszubildende).
Moderne Food Recognition Technologie stützt sich für die automatische Speisenerkennung nicht nur auf die bereits gelernten Fotos der Food Detection Kamera in einer initialen Datenbank, sondern nutzt auch künstliche Intelligenz (KI oder englisch AI-Technology für Artificial Intelligence) zur permanenten Verbesserung bei grafischen Abweichungen. Zusätzlich kann moderne KI-Software für gastronomische Kassensysteme online die neuesten Erkenntnisse anderer Standorte des Caterers berücksichtigen und mit jedem weiteren Scan-Vorgang im Kantinen-Alltag zusätzliche Lerneffekte erzielen. So erreichen Caterer mit automatisierten AI-Systemen zur Dishtracker-Speisenerkennung selbst bei kurzfristigen Veränderungen im Speiseplan, im Menüplan oder bei der Zubereitung und Anrichtung auf dem Teller und dem Tablett (zum Beispiel beim Einsatz abweichender Menü-Beilagen) dauerhaft hohe Erkennungsraten.
Auch personalseitig ist die automatische Speisenerkennung für die Catering-Anbieter eine große Erleichterung. Inbesondere in Verpflegungsbetrieben mit dünner Personaldecke, oder Schwierigkeiten in der Akquise qualifizierter Mitarbeiter, ermöglicht Food Recognition eine schnelle Verpflegung der Essensgäste und gleichzeitig ein hohes Service-Niveau. Durch den weitgehend autonomen Betrieb mit Dishtracking-Station und Self-Checkout können sich die Catering-Mitarbeiter auf Kundenorientierung und Service fokussieren. Während die manuelle Unterstützung durch das Gastro-Personal mit AI-Software zur automatischen Speisenerkennung minimal bleibt, dauert der Kassendurchlauf mit Identifikation, Bezahlung und Check-out für den Gast nur noch wenige Sekunden.
Ganz allgemein wird die Bedeutung der digitalen Speisenerkennung in der Lebensmittelindustrie, im Gesundheitswesen und in der Ernährungswissenschaft zunehmen. Lebensmittelhersteller können die Technologie zum Beispiel verwenden, um die Qualität ihrer Produkte zu überprüfen, indem sie sicherstellen, dass jede Charge die richtigen Zutaten enthält und ihre Produkte bestimmten Spezifikationen entsprechen. In der Ernährungswissenschaft bietet KI-gestützte Food Recognition Software neue Möglichkeiten zur Beobachtung und Überwachung von Ernährungsqualität und -bedürfnissen sowie, daraus abgeleitet, Empfehlungen für eine ausgewogene Lebensweise mit gesunder Ernährung. Durch die einfache und schnelle Identifikation von Lebensmitteln beim Einkauf, in der Küche oder in der Gastronomie, stehen Verbrauchern durch optische Speisenerkennung praktisch ad-hoc alle wichtigen Nährwertinformationen zu den Speisen bzw. den verarbeiteten Lebensmitteln mit einem Foto auf ihrem Smartphone elektronisch zur Verfügung.
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