Intelliwood
Optische Qualitätssicherung bei der Verarbeitung von Holz
INTELLIWOOD ist ein mit Mitteln der Europäischen Union gefördertes Forschungsprojekt im Bereich der Holzverarbeitung.Teilnehmer an dem Konsortium sind mittelständische Unternehmen, Universitätsinstitute und größere holzverarbeitende Unternehmen aus Europa, Australien und den USA.
Diese Zusammenstellung hat Vorteile für alle beteiligten Partner. Wissen wird von der oft als Elfenbeinturm gescholtenen Universität in die Industrie, vorwiegend in kleinere flexible Unternehmen, die dieses Wissen in die Praxis umsetzen, transferiert. Diese Unternehmen, im Falle INTELLIWOODs sind es Ingenieurbüros und Softwarehersteller, stellen dann Lösungspakete für Probleme größerer Industriebetriebe, in diesem Zusammenhang Holzverarbeiter und Sägewerke, kommerziell zur Verfügung.
Ziel dieses Projektes ist es, die automatische Qualitätssicherung im Bereich der Holzverarbeitung und Einteilung von Hölzern in Güteklassen zu verbessern. Schon heute läuft in den größeren Sägewerken die Selektion von Hölzern zur späteren Weiterverarbeitung weitgehend automatisch. Allerdings sind die bestehenden Systeme in zweierlei Hinsicht rückständig: Zum einen nutzen sie nur einen schmalen Ausschnitt der Sensorik, oft nur Schwarzweißkameras, und nicht ein Bündel von Sensoren wie z. B. Röntgenkameras, Farbkameras oder Tomographen (Stichwort: Sensorfusion), auf der anderen Seite sind die verwendeten Algorithmen, gerade in der Bildverarbeitung, Standardalgorithmen, die nicht an die besonderen Anforderungen in der Holzindustrie angepaßt wurden und auch oft wissenschaftlich veraltet sind.
Im Bereich Bild- und Signalverarbeitung liegt das Aufgabengebiet von FORWISS, das auf diesem Gebiet auf eine mehrjährige Erfahrung zurückblicken kann. Innerhalb des Projektes INTELLIWOOD soll nun FORWISS diese Erfahrung zum Einsatz bringen und bestehende Verfahren verbessern und neue entwickeln helfen.
Weitere Informationen (englisch)
| Konkrete Aufgaben von FORWISS: |
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Bei der Klassifikation von Parketthölzern sind Hölzer mit vermehrtem Auftreten von Harzgallen auszusortieren.
In dem Beispielbild wurden die hell eingezeichneten Pixel links oben als Harzgalle, die hell eingefärbten rechts unten als Astwurzel klassifiziert. Zur Klassifizierung wurden Merkmalsvektoren mit 484 Einträgen pro Pixel verwendet. Ein Algorithmus mit einer derart großen Masse an Information ist in keinster Weise echtzeitfähig, und so wird in der Praxis nur ein Teil der Daten verwendet, um die Hölzer in Klassen einzuteilen.Die Reduktion der Datenmasse erfolgt allerdings nach Erfahrungswerten. An dieser Stelle entwickelte FORWISS einen genetischen Algorithmus, der die Datenflut zu reduzierte und trotzdem eine stabile Klassifikation der Parketthölzer ermöglichte.
- Damit schon vor der eigentlichen Verarbeitung mögliche Astlöcher im Holz so weit wie möglich ausgeschlossen werden können, sollen Methoden aus der Computertomographie angewandt werden, um die Astansätze im Inneren der Baumstämme zu ermitteln.
Im Bild sieht man verschiedene Hölzer in der Röntgendurchleuchtung. Die Nägel markieren die von außen sichtbaren Astansätze. Durchleuchtet man ein Holz aus verschiedenen Winkeln, ist eine 3D-Rekonstruktion der Astwurzeln im Bauminnern möglich.
- Zur Oberflächeninspektion von Brettern wurden Methoden auf der Basis von Röntgenkameras untersucht. Dabei konnte Splintholz (als Splintholz wird die weiche Holzschicht unter der Rinde des Baumes bezeichnet) bei bestimmten Holzarten anhand der Röntgenstrahlabsorption erkannt werden.
Im Beispielbild wurden ein "gutes" Holz (unten) und ein Holz mit zuviel Splintholz (oben) mit Röntgenstrahlen durchleuchtet. Die eingezeichneten Graphen zeigen das Absorptionsverhalten der Hölzer entlang der markierten Linie bei einem Röntgenspektrum von 70 - 80 keV, bzw. bei einen Spektrum von 90 - 140 keV.
FORWISS konnte die Erfahrungen aus den Projekten ANGIO und Optical Recycling in das Projekt mit einbringen.
Konsortialführer des Projektes war die Firma sensoTech GmbH in Graz, die Echtzeitbildverarbeitungssysteme zur Klassifizierung von Holz herstellt. Weitere Projektpartner im Bereich der industriellen Bildverarbeitung waren die schwedischen Firmen Svedvision und Soliton Elektronik. Diese Firmen haben ein starkes Interesse an einer Verbesserung ihrer bereits eingesetzten Techniken, die durch Partner aus der Forschung durchgeführt werden sollen. Im akademischen Bereich war außer FORWISS noch Lignum Research, ein universitätsnahes Institut in Graz, in dem EU-Projekt vertreten. Als reines Forschungsinstitut war das Austrian Research Center Seibersdorf (ARCS), das größte außeruniversitäre Österreichische Forschungsinstitut, beteiligt. ARCS hat u. a. Erfahrung in der Hochgeschwindigkeitsbildverarbeitung bei der Qualitätssicherung von Geldscheinen in Notenbanken. Endnutzer der zu entwickelnden Verfahren sind die Firmen Holzelemente GmbH in Österreich und Tarkett Sommer AB in Schweden.
Außer dem genehmigten europäischen Teil des Projektes wurde noch ein interregionaler Teil beantragt, mit Partnern in den USA und Australien. Hier wurden im Bereich der Softwareentwicklung die amerikanischen Firmen Pixell, Autograde und Virginia Tech sowie die australische Monash University, Partneruniversität der Universität Passau, gewonnen. Auf dem Gebiet Algorithmik arbeitet auch die Carnegie Mellon University in Pittsburgh.