FrIDAH
Mit KI optimieren wir die Altholzsortierung , schaffen wirtschaftlichen Wert und schützen die Umwelt .
(Anforderung unseres Kunden)
Die Idee von FrIDAH
Bei der Altholzsortierung wird das Holz je nach seiner Güte in eine der vier folgenden Kategorien eingeordnet:
- AI Unbehandeltes Holz
- AII Geringfügig oberflächlich behandeltes Holz
- AIII Oberflächlich behandeltes Holz
- AIV Schadstoffversetztes Holz
Während des Sortierungsprozesses kann es leicht zu Fehlern kommen, da man dem Holz seine Güte nicht immer ansieht und Schadstoffe im Inneren des Holz nicht durch das bloße Auge erkennbar sind.
Sortierung mithilfe von KI und Fluoreszenz
Hier kommt die Fluoreszenzlebensdauer, auch als Fluoreszenzabklingzeit bezeichnet, ins Spiel. Elektromagnetische Wellen einer bestimmten Wellenlänge regen Moleküle an, indem Energie absorbiert wird. Nach einer gewissen Zeit kehren die Moleküle in ihren vorherigen Zustand zurück und emittieren die Energie dabei wieder als elektromagnetische Wellen mit einer gewissen Wellenlänge. Diese Wellenlänge und die Zeit bis diese gemessen wird, also die Fluoreszenzabklingzeit, nutzen wir zur Klassifikation des Holzes. Fluoreszenzlebensdauern sind sehr kurz, sie bewegen sich im Bereich von Nanosekunden oder wissenschaftlich formuliert: Zwischen 10-9 und 10-7 Sekunden.
Das Problem mit der Fluoreszenzabklingzeit
Die vier Kategorien weisen nicht immer die gleiche Fluoreszenzabklingzeit auf. Dadurch existiert auch kein Schwellwert, mit dem man die Holzgüte festlegen könnte. Denn ein Stück Holz hat verschiedene Abklingzeiten, die von vielen Faktoren abhängen. Zum Beispiel von der Wellenlänge, die man für die Anregung nutzt, und der Stelle am Holz, an der gemessen wird. Weitere Faktoren sind die verwendeten Filtern und der 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.
Die Lösung: Künstliche Intelligenz
Aufgrund der großen Menge an Fluoreszenzlebensdauern ergibt sich eine Verteilung, welche mit wissenschaftlichen Methoden, Tools aus der Data Science und mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert und klassifiziert werden kann. Unterscheidet sich die Verteilung der Fluoreszenzlebensdauern zwischen den einzelnen Kategorien der Holzgüte, 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.
Das Konzept von FrIDAH
Der Roboter greift sich zunächst ein Stück Holz, um es je nach seiner Güte in die vier Kategorien einzuteilen. Eine Spezialkamera misst dann im nächsten Schritt die Fluoreszenz des Holzes. Die künstliche Intelligenz ist darauf trainiert, mit den Daten der Kamera daraufhin eine Entscheidung zu treffen, zu welcher der Kategorien das Holzstück gehört.
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