HiveScan – Automatisiertes System zur Milbenerkennung

Tausend Zellen, keine Zeit

Jede Larve muss manuell entnommen, unter dem Mikroskop beurteilt und das Ergebnis protokolliert werden: ein zeitintensiver Prozess, stark abhängig von Erfahrung und Konzentration. Für die Varroaresistenzzucht, eine der wichtigsten Strategien gegen das Bienensterben, braucht es genau solche Daten in großer Zahl. Wer resistente Bienen züchten will, ist auf reproduzierbare Zahlen angewiesen. Beides war bislang nur schwer vereinbar.

Thomas Koppelstätter und Samuel Forstenpointner kommen aus der Praxis der Bienenzucht und kennen den Aufwand aus eigener Erfahrung. An der HTBLA Braunau, betreut von Alexander Haidenthaler, entwickelten sie HiveScan als automatisiertes System, das den gesamten Prozess übernimmt. Gemeinsam konstruierten sie Mechanik und Kamerasystem, programmierten die KI-Analyse und gestalteten die Benutzeroberfläche.

HiveScan fährt Wabe für Wabe ab. Die Bienen hatten die Ingenieursarbeit bereits erledigt: Von Natur aus lassen sie exakt einen Millimeter Abstand zwischen ihren Zellen. Das perfekte Raster existierte schon. Das Bewegungssystem musste ihm nur folgen, Millimeter für Millimeter. Ein Multifunktionskopf öffnet den Zelldeckel, entnimmt die Larve und positioniert eine Kamera mit LED-Ringlicht für zwei standardisierte Aufnahmen. Die KI-Analyse basiert auf YOLOv8 und erkennt Varroabefall sowie alle Entwicklungsstadien der Brut. Alle Ergebnisse speichert das System in einer Datenbank, die die Wabe virtuell abbildet.

Der aktuelle Prototyp ist bereits voll funktionsfähig: Mechanik, Bildaufnahme und KI-Analyse arbeiten automatisiert zusammen. Geplant ist der Einsatz in der imkerlichen Praxis und die Erweiterung der KI mit laufend generierten Trainingsdaten. Was bislang hinter verdeckelten Zellen verborgen war, wird dann zur auswertbaren Datenlage.

HTBLA Braunau | Thomas Koppelstätter, Samuel Forstenpointner | Betreuung: Alexander Haidenthaler