DEM TIERWOHL AUF DER SPUR

Herr Schulte-Landwehr, eine wirtschaftliche Geflügelhaltung ist ohne digitale Systeme kaum mehr vorstellbar: Tierwaagen in den Ställen, exakte Klimasteuerung und grammgenaue Verwiegung der Futtermittel sowie zahlreiche Sensoren zur Identifizierung von Bewegungsaktivitäten sind Stand der Technik ...
Die digitalen Systeme helfen dem Management des Betriebes, zu wissen, was im Haltungssystem, im Stall und im Bestand los ist. Dafür liefern sie eine Fülle unterschiedlicher Daten, die zu Informationen verknüpft werden – und das 24 Stunden lang an sieben Tagen die Woche. Auf diese Weise lassen sich auch Verhaltensabweichungen oder Krankheiten der Tiere frühzeitig erkennen und beheben, was ganz im Sinne der Tiergesundheit und des Tierwohls ist. Die Evaluation dieser Assistenzsysteme hat gezeigt, dass Künstliche Intelligenz und damit einhergehende Deep-Learning-Methoden zu einer signifikanten Verbesserung der Überwachung und der Einhaltung der Tierschutzvorgaben führt.

Ziel dieser Systeme ist es, mithilfe videobasierter Objekterkennung Tierschutzverstöße in Echtzeit in den Ställen zu identifizieren. Mit dem ChickenCheck verfolgen Sie dem gegenüber einen retrospektiven Ansatz ...
Erreicht wird dies durch die automatisierte Evaluierung tierwohlbezogener Indikatoren im Schlachtbetrieb und durch die Bereitstellung von Feedback für die Verantwortlichen in den verschiedenen Stufen der Fleischproduktion. Die zentrale Stärke des Systems liegt in seiner Fähigkeit, die stichprobenartige Erfassung von Tierwohlindikatoren durch ein automatisiertes Kamerasystem zu ersetzen. Dies ermöglicht eine lückenlose Überwachung, die sowohl die Präzision der Kontrollen erhöht als auch den Bedarf an manuellen Arbeitskräften reduziert.

Am Beginn der Entwicklung stand die Fußballenkontrolle bei Masthühnern ...
Seit 2011 wird diese Klassifizierung der Dermatitis mit Hilfe des ChickenCheck durchgeführt. Das Verfahren hat sich deutschlandweit in nahezu allen Schlachthöfen etabliert. Darüber hinaus sind in den Niederlanden, Frankreich, Italien, der Schweiz, Österreich, Polen sowie in England und Dänemark diverse Systeme im Einsatz. In den darauffolgenden Jahren wurden zusätzliche Module entwickelt, um gezielt weitere Tierwohlindikatoren von Mastgeflügel zu überwachen.

Wie ist der aktuelle Entwicklungsstand? Was leistet das System heute?
Unsere bewährte Fußballenkontrolle ist mittlerweile für Puten und Enten verfügbar, wodurch sich Tierwohlindikatoren über mehrere Geflügelarten hinweg überwachen und dokumentieren lassen. Dank der Kombination aus klassischer Bildverarbeitung und Künstlicher Intelligenz können wir auch Entzündungen oder Verletzungen im Kniebereich zuverlässig erfassen. Optional kann der ChickenCheck volle Kröpfe feststellen und über sein Renditesystem das Gewicht des Schlachtgeflügels präzise ermitteln, was wiederum Rückschlüsse auf die Homogenität der Herde sowie Auffälligkeiten bei der Aufzucht ermöglicht. Weitere Module zur Erkennung von Fangschäden sowie Hautverletzungen und -krankheiten befinden sich derzeit in der finalen Entwicklung.

„Der ChickenCheck ist im hygienisch sensiblen Umfeld voll praxistauglich.“
 

Das klingt in erster Linie nach einem System zur Qualitätsbewertung von Geflügel. Wie dienen diese am Schlachthof erhobenen Befunddaten dem Tierwohl?
Die Tierhalter können die aufbereiteten Daten nutzen, um den Status quo zu ermitteln und potenzielle Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten. Die Rückmeldungen geben Hinweise auf mögliche Schwächen im Stall. Sie liefern nicht nur wertvolle Hinweise auf den Gesundheitszustand der Tiere, sondern weisen auch auf Defizite in der Fütterung und im Management hin. Der ChickenCheck ermöglicht damit detaillierte Rückschlüsse auf die Haltungsbedingungen vor Ort in den Betrieben.

Und warum ist es für Schlachtbetriebe, gerade wenn sie Tierwohlaspekte ernst nehmen, wichtig, derartige kamerabasierte KI-Methoden zur Überwachung einzusetzen?
Die steigende Anzahl von Tieren pro Betrieb bei zunehmendem Fachkräftemangel stellt eine wachsende Herausforderung dar. In der täglichen Praxis ergeben sich darüber hinaus zahlreiche Probleme mit der subjektiven Wahrnehmung sowie der zur Verfügung stehenden Beobachtungszeit. Bei 15.000 und mehr Tieren pro Stunde, die durch eine Schlachtlinie laufen, ist eine manuelle Kontrolle schlicht nicht umsetzbar. Erst durch den Einsatz bildbasierter KI-Systeme ist es möglich, die vollständige Bewertung einer Herde sicherzustellen.

Im Wesentlichen geht es also darum, den ”Unsicherheitsfaktor” Mensch kleinzuhalten?
Ja, der ChickenCheck unterstützt bei der Beurteilung tierwohlkritischer Sachverhalte, indem er diese den eindeutig identifizierten Tieren zuordnet und zentral erfasst. Und das heißt: Jedes einzelne Tier steht im Mittelpunkt! Tierärzte können die Daten zur Beurteilung des Gesundheitszustands des Tierbestandes hinzuziehen. Ein weiterer Vorteil liegt in der automatischen Dokumentation der gespeicherten Bilder. Diese ermöglichen nicht nur die Nachvollziehbarkeit der Befunde, sondern erlauben auch eine nahtlose Integration in die bestehende Betriebs-IT, was die Prozesseffizienz deutlich erhöht.

Wie lässt sich der Status quo des Tierwohls objektiv darstellen? Um messen zu können, was sich wie verbessert hat, müssen geeignete Indikatoren ausgewählt werden ...
Auf EU-Ebene laufen gegenwärtig diverse Machbarkeitsstudien, die genau das zur Aufgabe haben. Das Projekt "aWish" beispielsweise konzentriert sich auf die Geflügel- und Schweinefleischerzeugung. Das Akronym steht für "Animal Welfare Indicators at the Slaughterhouse". Die CLK GmbH ist einer von 24 Partnern, die sich daran beteiligen. Aus Deutschland sind zudem das Thünen-Institut, die Tierärztliche Hochschule Hannover und das Forschungsinstitut für Nutztierbiologie maßgeblich involviert.

„Viele Auffälligkeiten sind Indizien für hygienische Missstände im Stall.“
 

Es geht also auch darum, Best Practice Guides zu veröffentlichen?
Das übergeordnete Ziel des Horizon Europe-Projekts ist es, eine automatisierte Überwachung des Tierwohls auf Basis messbarer Indikatoren zu entwickeln. Dafür werden rund 70 Tierwohlindikatoren vorwiegend im Schlachthof, auf den Höfen und während des Transports erfasst. Das Team von CLK konzentriert sich im Rahmen von aWish unter anderem auf die Validierung des ChickenCheck zur Erkennung von Fußballen- und Hockburns sowie die Entwicklung von Modulen zur Identifikation von Fangschäden und Hautverletzungen.

Welches Knowhow bringen Sie in das Projekt ein?
Wir bringen nicht nur unser Fachwissen in den Bereichen Bildverarbeitung, Algorithmen sowie Integration von Hard- und Software ein, sondern auch eine jahrelange Erfahrung in der Entwicklung industrietauglicher Kamerasysteme. Diese Expertise gewährleistet, dass Systeme wie der ChickenCheck und PigInspector nicht nur hochpräzise arbeiten, sondern auch den extremen Anforderungen der Fleischverarbeitungsindustrie standhalten.

Seit dem Start von aWish sind etwas über zwei Jahre vergangen. Wie ist der Stand der Dinge?
Zwischenzeitlich konnten zwei umfangreiche Listen mit Tierwohlindikatoren und potenziellen Technologien zur Erhebung der Indikatoren bei Schweinen und Mastgeflügel erstellt werden. Basierend darauf wurden 15 neue Technologien in sechs regionale Pilotprojekte implementiert sowie neun Best Practice Guides veröffentlicht – wir sprechen hier also über eine echten Meilenstein angewandter Wissenschaften im Tierwohlbereich!

Können Sie uns einige Beispiele dieser neuen Technologien nennen?
In den teilnehmenden Schlachthöfen aus den Niederlanden und Österreich konnten wir beispielsweise unseren PigInspector erfolgreich installieren. Er analysiert wichtige Indikatoren wie Ohrrand- und Schwanzläsionen sowie Hautverletzungen. Diese Parameter liefern Hinweise auf die Haltungsbedingungen und ermöglichen eine gezielte Optimierung der Aufzucht. In zwei weiteren Pilotprojekten in Frankreich und Polen kommen in den teilnehmenden Betrieben die Module "Hockburn", "Footpad", "Catch Damage" und "Scratch" zum Einsatz. Die beiden zuletzt genannten detektieren Fangschäden und Kratzer an den Beinen, Flügeln und der Brust von Mastgeflügel.

Wenn wir konkret über Tierwohlindikatoren sprechen: Welche Schlüsse lassen sich daraus ziehen, die auf Missstände deuten?
Zu den zentralen Indikatoren zählen beispielsweise die Gesundheit der Fußballen sowie das Auftreten von Sprunggelenksentzündungen, sogenannter Hockburns. Beides erlaubt Rückschlüsse auf die Qualität der Einstreu im Stall. Eine schlechte Einstreu kann zu Entzündungen an den Fußballen und Gelenken führen, was auf unzureichende Hygiene oder mangelhafte Haltungsbedingungen hindeutet. Ein weiterer wichtiger Indikator sind Fangschäden. Diese entstehen, wenn die Tiere unsachgemäß behandelt werden, was zu Verletzungen an Flügeln, Schenkeln oder der Brust führen kann. Die Überwachung dieses Parameters im Schlachthof hilft, den Umgang mit den Tieren während des Einfangens zu optimieren und mögliche Missstände zu beheben.

„Hämatome sind ein klarer Hinweis auf Defizite im Umgang mit den Tieren.“
 

Für Betriebe mit QS-Zertifikat ist es seit Anfang 2020 Pflicht, Brusthautveränderungen bei Puten zu erfassen ...
Speziell für Mastputen haben wir die Brusthautkontrolle entwickelt, die sich auf die Erkennung von Entzündungen konzentriert, die sich bei Putenhähnen entwickeln können. Diese entstehen häufig durch Druckstellen, die durch das Körpergewicht der Tiere und die Haltungsbedingungen begünstigt werden. In fortgeschrittenen Stadien können diese Entzündungen zu Brustblasen führen. Die frühzeitige Erkennung dieser Problematik trägt dazu bei, Haltungsbedingungen zu bewerten und zu optimieren, um das Wohlbefinden der Tiere zu verbessern.

Welche visuellen Merkmale sind geeignet, die Einstufung der Bilder hinsichtlich der identifizierten Tierwohlindikatoren zu ermöglichen?
Zu den von der Wissenschaft und Industrie anerkannten Indikatoren gehören die Fußballen- und Hockburns-Bewertung sowie die Erkennung von Fangschäden. Die Gesundheit der Fußballen und das Vorhandensein von Hockburns lassen sich anhand von Verfärbungen und dunklen Bereichen beurteilen. Diese Auffälligkeiten sind deutliche Anzeichen für Hygienemängel im Stall. Fangschäden werden durch Hämatome an Flügeln, Schenkeln oder der Brust identifiziert. Charakteristisch für diese Verletzungen ist ein spezifischer Farbbereich, der von Dunkelrot bis Blauviolett reicht. Die Hämatome entstehen durch unsachgemäßes Einfangen und sind ein klarer Hinweis auf Defizite im Umgang mit den Tieren.

Auch die Untersuchung auf mögliches Vorhandensein von Kröpfen ist möglich ...
Die Tiere müssen ausnüchtern, dürfen also 24 Stunden vor der Schlachtung nichts fressen. Dies kann durch die Analyse von 3D-Daten erfolgen, die eine Verdickung im Halsbereich aufzeigen – sollte der Kropf noch gefüllt sein. Obwohl die Kropferkennung eine wichtige Rolle für die Prozessqualität spielt, hat sie eine geringere Bedeutung im Vergleich zu den anderen Tierwohlindikatoren.

Gleichzeitig müssen die Ergebnisse derartiger KI-Systeme aber immer durch Menschen verifiziert werden. Wie lassen sich die Algorithmen darauf trainieren, Verstöße gegen das Tierwohl aufzuzeigen?
Die Entwicklung der Algorithmen erfolgt in einem iterativen Prozess, der darauf ausgelegt ist, die Erkennungsleistung Schritt für Schritt zu verbessern. Zu Beginn wird ein einfacher Algorithmus verwendet, um auffällige Tiere zu erkennen und die entsprechenden Bilder zu speichern. Diese werden anschließend von Experten analysiert, um die relevanten Merkmale zu identifizieren die in den weiteren Trainingsprozess einfließen.

Welche Methoden verwenden Sie, um die großen Datenmenge zu bewältigen?
Für die effiziente Verarbeitung verwenden wir eine speziell entwickelte Software, mit der sich die Bilder bewerten lassen. Die so klassifizierten Daten werden automatisiert auf einem dedizierten KI-Trainingsserver verarbeitet. Mit den bewerteten Bildern wird ein verbesserter Algorithmus trainiert, der bereits eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung auffälliger Tiere erreicht. Der optimierte Algorithmus speichert weitere relevante Bilder, die zwei Experten unabhängig voneinander bewerten. Dabei erfolgt ein Beobachterabgleich, der sicherzustellt, dass nur solche Bilder für das Training verwendet werden, bei denen sich die Experten einig sind. Diese strenge Qualitätssicherung stellt sicher, dass die Algorithmen zuverlässig und auf Basis solider Daten arbeiten.

Sie sprachen es an: Der ChickenCheck wurde für Umgebungen entwickelt, wie sie für die Fleischverarbeitung typisch sind. Was galt es hier zu berücksichtigen?
Die Systeme sind zwischen dem Rupfer und der Veterinärstation integriert, inmitten der vollautomatischen Prozesse der Schlachtlinie. Ein wesentlicher Aspekt ist das Hygienic Design, das gewährleistet, dass die Systeme den hohen Hygieneanforderungen entsprechen.

„In modernen Schlachtlinien ist eine manuelle Kontrolle nicht umsetzbar.“
 

Was galt es hier zu berücksichtigen?
Alle Komponenten wurden so konstruiert, dass sie keine schwer zugänglichen Stellen oder Spalten aufweisen, in denen sich Schmutz oder Keime ansammeln können – dies minimiert das Risiko von Kontaminationen und erleichtert die regelmäßige Reinigung. Der ChickenCheck ist zudem dank Schutzklasse IP 67 staubdicht und gegen das Eindringen von Wasser geschützt. Diese Eigenschaft stellt sicher, dass das System den täglichen Reinigungsprozessen in den Schlachthöfen standhält.

Die Technologie hat das Experimentierstadium also verlassen?
Unsere KI-gestützten Systeme sind praxisreif, robust und lassen sich vollumfänglich im hygienisch anspruchsvollen Umfeld der Fleischverarbeitung einsetzen. So verfügt der Chicken-Check auch über eine automatische Selbstdiagnose, die kontinuierlich den Betriebszustand in Echtzeit überwacht und Unregelmäßigkeiten oder potenzielle Probleme erkennt, bevor diese zu längeren Ausfallzeiten führen. Mit unserem Portfolio, das wir im Mai auf der IFFA vorstellen, decken wir ein breites Spektrum an Anforderungen ab und tragen dazu bei, sowohl die Tierwohlstandards als auch die Prozesse in der Fleischverarbeitung zu verbessern. Ein weiteres Modul, das die Herausforderungen der Qualitätskontrolle effektiv adressiert und das wir am Messestand präsentieren, ist das Renditesystem.

Worum handelt es sich dabei?
Das Renditesystem analysiert das Gewicht der Tiere und liefert Informationen für die Optimierung der nachgelagerten Verarbeitung. Durch die frühzeitige Erfassung der Gewichtsverteilung lassen sich die Verarbeitungsanlagen vorab und damit zeitnah auf die entsprechenden Gewichtsklassen einstellen, was die Effizienz und Genauigkeit der Prozesse erheblich steigert. Darüber hinaus ermittelt das System den Anteil an Brustfilets, Flügeln und Schenkeln, um die erwartete Ausbeute mit den tatsächlichen Ergebnissen zu vergleichen. Sollte die Ausbeute von den Erwartungen abweichen, lassen sich gegebenenfalls Probleme in der Aufzucht identifizieren, wie eine unzureichende Versorgung oder andere Haltungsdefizite.

Anfang Mai präsentieren Sie auf der IFFA den ChickenCheck und den PigInspector. Welche Lösungen hat CLK darüber hinaus im Portfolio?
Wir bieten eine Reihe weiterer Lösungen für die Fleischverarbeitung an. Ein Beispiel ist der BoxCheck, ein optisches Inspektionssystem zur Kontrolle von E1- und E2-Mehrzweckwannen. Diese werden nach ihrem Einsatz in Waschmaschinen gereinigt. Die Praxis zeigt jedoch, dass nicht immer alle Produkt- und Etikettenreste vollständig entfernt werden und defekte Behältnisse unerkannt bleiben. Der BoxCheck nutzt sechs Kameras, um die Wannen auf verbleibende Verschmutzungen, Etikettenrückstände und physische Defekte wie Risse oder Löcher zu überprüfen. Durch die frühzeitige Erkennung solcher Mängel lassen sich potenzielle Produktionsstörungen vermeiden. Eine weitere Lösung ist der Hähnchenzähler. Das Kontrollinstrument dient dazu, die Anzahl der gelieferten Tiere zu überprüfen und sicherzustellen, dass Mäster die vereinbarte Menge liefern – so wird die Transparenz in der Lieferkette gewährleistet.

Das Gespräch führte Mareike Bähnisch, freie Fachjournalistin für Prozesstechnik.