KI-basierte Erkennung von Holzarten

Ausgangssituation

Die Firma Dieffenbacher ist einer der fortschrittlichsten Hersteller von Pressensystemen und kompletten Produktionsanlagen für die Holzwerkstoff-, Forming- und Recyclingindustrie.  Für die Herstellung von Holzwerkstoffen werden verschiedenen Typen von zerkleinertem Holz mit natürlichen und synthetischen Bindemitteln vermischt und zu neuen Produkten, z.B. Spanplatten, verpresst. Die Größe und die Art der verwendeten Holzpartikel (Baumart, Hartholz oder Weichholz) haben dabei einen starken Einfluss auf die Eigenschaften, z. B. die Festigkeit, des hergestellten Holzwerkstoffs. Für die Produktion qualitativ hochwertiger Holzwerkstoffen ist daher eine möglichst exakte Bestimmung der Holzart des vorliegenden Eingangsmaterials wünschenswert.

Problemstellung

Derzeit existiert keine Messtechnik, mit der die Holzart des Eingangsmaterials, insb. von Holzspäne und ­Holz­hackschnitzeln, schnell und zuverlässig bestimmt werden kann. Auch können keine Mischungsverhältnisse von Holzpartikeln unterschiedlicher Baumarten erkannt und quantifiziert werden. Die Auswahl der Holzsorten für die Produktion geschieht heute ausschließlich basierend auf Informationen der Zulieferer, die oft fehlerhaft und unvollständig sind.

Lösungsansatz

Für den QuickCheck wurden Proben verschiedener Holzart mit Hyperspectral Imaging im Nahinfrarotbereich aufgenommen und mit KI-basierten Datenanalyseverfahren untersucht. Hyperspectral Imaging vereint optische Spektroskopie mit ortsauflösender Bildgewinnung und bringt die Vorteile beider Verfahren zusammen. Ein hyperspektrales Bild besitzt eine große Zahl spektraler Kanäle eng benachbarter Wellenlängenbereiche, sodass jedem Bildpunkt ein Spektrum im Nahinfrarotbereich zugewiesen wird. Anhand des wellenlängenabhängigen Reflexionsverhaltens der Proben können durch Hyperspectral Imaging daher bestimmte chemischen Eigenschaften ortsaufgelöst gemessen, ausgewertet und bildhaft dargestellt werden. Man spricht daher auch von Chemical Imaging. Dies ist insbesondere vorteilhaft für die Analyse und Beurteilung inhomogener Proben, wie z.B. Mischungen von Holzspänen oder Holzhackschnitzeln.

Quick-Check-Ergebnisse

Die Ergebnisse des QuickChecks zeigen, dass Hyperspectral Imaging als Messtechnik kombiniert mit KI-basierten Auswerteverfahren das Potential birgt, Eigenschaften der Holzproben zuverlässig zu klassifizieren. Dies trifft auch auf Mischungen unterschiedlicher Holzspäne zu. Damit konnte die Eignung der angewandten Methoden für die Eingangsmaterialprüfung im Anwendungsfall erfolgreich demonstriert werden.