WHFF-CH 2021-09

Résumé

Holz stellt einen ausgezeichneten Baustoff dar, dank seiner herausragenden Gewichts- und Leistungseigenschaften, nachhaltigen Verfügbarkeit und allgemeinen Wohlfühlaspekten. Holz wird als Hauptbauteil für verschiedene technische Konstruktionen genutzt. Dennoch könnte seine Effizienz und Anwendung in anspruchsvolleren Szenarien weiter gesteigert werden. Die inhärente heterogene Materialstruktur auf verschiedenen Längenskalen führt zu einer beträchtlichen Variabilität der Holzeigenschaften, was grosse Sicherheitsfaktoren erfordert und die Materialnutzungseffizienz begrenzt. In der Vergangenheit wurden Optimierungen in der Holzsortierung durchgeführt, wobei neben der etablierten visuellen Inspektion auch maschinelle Sortiersysteme entwickelt wurden. Durch die Entwicklung von maschinellen Sortiersystemen können mehr Parameter, einschliesslich mechanischer Eigenschaften, schneller und quantitativ gemessen werden. Allerdings erfolgt die Korrelation zwischen den gemessenen Sortierparametern und den strukturellen Eigenschaften im Allgemeinen mit einfachen linearen oder multilinearen Korrelationen, ausseracht lassend, dass die komplexe Holzstruktur und oft nicht-lineare Zusammenhänge aufweist. Techniken des maschinellen Lernens sind besonders geeignet, um diese Herausforderungen bei der Mustererkennung in komplexen Systemen zu bewältigen. Die Kombination von maschinellem Lernen mit zerstörungsfreien optischen und digitalen Bildanalysemethoden stellt daher eine vielversprechende Strategie dar um die Effizienz der Sortierprozesse zu steigern. Das Ziel dieser Machbarkeitsstudie war es daher ein auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus zu entwickeln der die Bestimmung der mechanischen Eigenschaften von Holzlamellen, allein anhand von Bildern als Eingabe, erlaubt. Durch die Umset- zung eines solchen maschinellen Lernansatzes für die Holzsortierung könnten nicht nur die Effizienz und Genauigkeit der Prozesse gesteigert, sondern auch Ressourcen effektiver genutzt werden. Dieser innovative Ansatz könnte somit einen bedeutenden Beitrag zur Weiterentwicklung und Optimierung von Sortierverfahren im Holzbereich leis ten.