Gutes Holz, schlechtes Holz?

Klassifikation von 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 vonanosekunden 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.