Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMTDie Holzqualität ist ein entscheidender Faktor in der Forst- und Sägeindustrie. Die effiziente und zuverlässige Qualitätsbewertung von Holz ist für alle Betriebe der Forst- und Sägeindustrie eine Herausforderung. Vor allem kleinere Forstbetriebe setzen dabei noch auf manuelle Verfahren – ein zeitaufwendiger Prozess, der durch den Fachkräftemangel zunehmend an seine Grenzen stößt. Alternativ eingesetzte Technologien, wie Röntgenscanner, liefern zwar präzise Ergebnisse, sind jedoch teuer, wartungsintensiv und kaum für mobile Anwendungen geeignet. Gemeinsam mit dem Sägewerk Schwarzmühle führt das Fraunhofer IDMT eine Machbarkeitsstudie zur akustischen Überprüfung der Holzqualität durch. Ziel ist es, eine kostengünstige, robuste und mobile Alternative zu entwickeln, die sich leicht in bestehende Systeme integrieren lässt.
Akustische Prüfung von Holz
Ein neuer Ansatz zur Bewertung der Holzqualität
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Akustische Prüfung zur Bestimmung der Holzqualität
Im Rahmen des Versuchsaufbaus wurden Stämme unterschiedlicher Holzarten und Holzqualitäten – von intakt bis faulig – akustisch analysiert.
Versuchsaufbau mit Hammerkonstruktion und Mikrofonen für die akustische Analyse von Holzstämmen zur Bestimmung der Holzqualität.
Versuchsaufbau und akustische Datenerfassung
Für die Studie wurden die Stämme mit einem Hammer an definierten Punkten angeschlagen. Die entstehenden Schwingungen wurden mit mehreren hochwertigen Mikrofonen aufgezeichnet.
- Insgesamt wurden rund 100 Stämme unterschiedlicher Holzarten (vor allem Fichte, aber auch Kiefer und Lärche) untersucht.
- Die Stämme wiesen verschiedene Zustände auf: von intakten Exemplaren über Stämme mit »weichem« oder »hohlem« Kern aufgrund von Innenfäule
- Jeder Stamm wurde an drei definierten Positionen mit jeweils zwei Hammerschlägen erfasst, was insgesamt rund 600 Messpunkte mit vier Mikrofonen ergibt.
- Die Aufnahmen erfolgten unter unterschiedlichen Umgebungsbedingungen, um die Belastbarkeit späterer Modelle zu testen, z. B. ohne Maschinenlärm, bei laufender Sägetechnik und leichtem Regen.
KI-Modelle für die Bewertung und Klassifizierung von Holz
Auf Basis der bisherigen Messungen sollen KI-Modelle entwickelt werden, die künftig die Holzqualität automatisch erkennen und klassifizieren können. Zusätzlich soll ein System zur kontinuierlichen Datenerfassung direkt im Sägewerk getestet werden.
Wichtige Herausforderungen dabei sind:
- reproduzierbare Anregung bei unterschiedlichen Stammdurchmessern und -formen, damit die Messergebnisse vergleichbar bleiben
- Unterdrückung von Umgebungsgeräuschen wie Maschinenlärm oder Wind, um die Signalqualität zu sichern
- Optimierung von Datenaufbereitung und Datenannotation, um die Trainingsdaten für die KI zu erweitern und zu verbessern
Langfristig ist es das Ziel, die Methoden für den praktischen Einsatz zu validieren, die Genauigkeit der automatischen Klassifizierung der Holzqualität zu erhöhen und Unterschiede in der Holzgüte noch besser zu erfassen.