Abschlusstreffen von FrIDAH

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Titelbild Blogartikel zum Abschlusstreffen des Forschungsprojekts FriDAh

FrIDAH-Projekt erfolgreich abgeschlossen: Sortier-Roboter in Aktion

Nach drei Jahren Projektlaufzeit konnten wir das Projekt FrIDAH erfolgreich abschließen. Aufgrund dieses Anlasses fand am 20. Februar das Abschlusstreffen mit unseren Projektpartnern an der Technischen Hochschule Rosenheim statt. Bei diesem Treffen konnten wir die finale Version des Sortier-Roboters auf Herz und Nieren testen. Dieser Roboter funktioniert folgendermaßen:

Der Roboter besitzt eine Kamera, die Objekte auf der weißen Fläche unter sich erkennen kann. Danach bewegt er sich zur erkannten Position, um das Objekt, in diesem Fall ein Holzstückchen aufzusammeln. Mithilfe eines Saugnapfs, der vorne am Roboterarm befestigt ist, wird das Holz angesaugt. Im nächsten Schritt wird es über die Kamera bewegt und wieder losgelassen. Die Kamera wird nun angesteuert und erstellt dann ein Fluoreszenzbild. Dieses Bild wird zur Kategorisierung der Holzgüte an unsere KI gesendet, die das Ergebnis, ob es sich um gutes oder schlechtes Holz handelt, an den Roboterarm zurückgibt. Dieser sammelt das Stück Holz wieder auf und ordnet es der passenden Box zu.  

Sortierung von Altholz im Rahmen des Forschungsprojektes FrIDAH

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Wir freuen uns über eine gelungene Zusammenarbeit mit unseren Projektpartnern und über das tolle Ergebnis des FrIDAH-Projekts. Gemeinsam konnten wir eine innovative Technologie erarbeiten, die die Altholzsortierung zukünftig vereinfachen wird.

Hintergrund

Holz gilt als einer der wichtigsten nachwachsenden Rohstoffe weltweit und ist ein essenzieller Bestandteil des Wertstoffkreislaufs. Mithilfe von speziellen Recyclinganlagen kann das Holz in vier verschiedene Güteklassen eingeteilt werden. Danach wird entschieden, ob das Holz recycelt werden kann oder aufgrund seiner Beschaffenheit entsorgt werden muss. Die Sortierung erfolgt jedoch immer noch von Hand, wodurch Holz oftmals in eine geringwertigere Güte eingeteilt wird und somit entsorgt werden muss.

Um diese Problematik zu lösen, wurde das Forschungsprojekt „FrIDAH“ (Fluoreszenz-ID von Altholz) ins Leben gerufen. Ziel des Projekts ist die Automatisierung der Altholzsortierung mithilfe der Fluoreszenzlebensdauer und künstlicher Intelligenz. Wenn Sie mehr über das Projekt FrIDAH erfahren möchten, können Sie weitere Informationen auf der Webseite in unserem Forschungsbereich finden.

Wir von ATR Software unterstützen das Forschungsprojekt und unsere Projektpartner mithilfe unserer Expertise in den Feldern Software-Engineering, Data Science und Künstlicher Intelligenz. Das Endziel des Projekts ist der Bau eines Roboters, der mithilfe unserer KI das gute Holz vom Schlechten unterscheiden und somit die Altholzsortierung automatisieren kann.

 

Gutes Holz, schlechtes Holz?

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Klassifikation der Holzgüte mit künstlicher Intelligenz und Fluoreszenzlebensdauer

 

Hintergrund

Holz ist weltweit einer der wichtigsten nachwachsenden Rohstoffe. Durch Fotosynthese entzieht es der Atmosphäre das Treibhausgas CO2 und leistet einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz. Holz ist wesentlicher und wertvoller Bestandteil unseres Wertstoffreislaufs. In Recycling-Anlagen kann Holz entsprechend seiner Güte als Baustoff weiterverwertet oder falls keine weitere Nutzung sinnvoll erscheint – verbrannt werden.

Die Altholzverordnung kennt dabei vier Güteklassen:
  • AI         Unbehandeltes Holz
  • AII        Geringfügig oberflächlich behandeltes Holz
  • AIII       Oberflächlich behandeltes Holz
  • AIV       Schadstoffversetztes Holz

Stand heute werden die Holzmassen durch visuelle Inspektion erfahrener Mitarbeiter händisch sortiert. Die Sortierung erfolgt dabei konservativ, das heißt im Zweifel ordnen die Mitarbeiter das Holz in eine geringwertigere Klasse ein. Zudem können mit bloßem Auge Verunreinigungen und Kontaminationen im Holzinnern nicht erkannt werden. Weil sie zu divers und nicht eindeutig sind, bleiben dadurch große Massen im Materialstrom gänzlich unsortiert.

Die Idee der Sortierung mit KI und Fluoreszenz

Hier kommt die Fluoreszenzlebensdauer ins Spiel. Fluores…was? Die Fluoreszenslebensdauer wird auch Fluoreszenzabklingzeit genannt. Sie gibt die durchschnittliche Zeit an, die ein Molekül bei der Fluoreszenz im angeregten Zustand bleibt, bevor es in den Grundzustand zurückkehrt. Fluoreszenz bezeichnet dabei die Fähigkeit mancher Moleküle, Licht bei einer bestimmten Wellenlänge zu absorbieren. Fluoreszenzlebensdauern sind sehr kurz. Sie bewegen sich im Bereich von Nanosekunden oder wissenschaftlich formuliert: Zwischen 10-9 und 10-7 Sekunden.

Nun wäre es schön, wenn eine Holzgüte immer die gleiche Fluoreszenzabklingzeit hat und man einen Schwellwert einfügt, im Sinne von: Wenn Abklingzeit größer Schwellwert, dann Holzgüte AI sonst nicht. Das ist aber in der Realität nicht der Fall. Ein Stück Holz hat verschiedene Abklingzeiten, die von vielen Parametern abhängen. Zum Beispiel von der Wellenlänge, die für die Anregung genommen wird, und der Stelle am Holz, an der gemessen wird. Außerdem von den verwendeten Filtern und dem Messabstand zum Holzstück. Diese Parameter könnte man nun fixieren, aber: Die Kamera liefert nicht eine Fluoreszenzlebensdauer pro Stück Holz und Messung, sondern über eine Million.

Dies ergibt eine Verteilung von Fluoreszenzlebensdauern, welche mit wissenschaftlichen Methoden und Tools aus der Data Science und künstlicher Intelligenz analysiert und klassifiziert werden kann. Wenn sich die Verteilungen der Fluoreszenzlebensdauern zwischen den Holzgüten unterscheiden, dann kann sie die KI erkennen und klassifizieren. Ob und wie gut das möglich ist, soll im Rahmen des Forschungsprojektes FrIDAh (Fluoreszenz-ID von Altholz) erforscht und erprobt werden.

Wir von ATR Software sind Teil des Forschungsprojektes und unterstützen die Projektpartner hierbei mit unserer Expertise in Software-Engineering, Data Science und Künstlicher Intelligenz. Das Endziel dieses Projekts ist der Bau eines Roboters, der mithilfe unserer KI das gute Holz vom Schlechten unterscheiden kann. Perspektivisch soll damit der Sortiervorgang automatisiert werden.