Seit Mitte der 1990er-Jahre beschäftigt sich Microtec, Brixen/IT, neben dem Scannen und Optimieren von Rundholz auch mit der Qualitäts- und Festigkeitssortierung von Schnittholz. Schon damals führte man mehrere Projekte durch – das Ziel war, die dem Stamm inneliegenden Defekte mittels Spiral-Computertomografie zu erkennen, um bereits im Rundholz das fertige Brett zu optimieren. Das größte Hindernis, um die gescannten Stämme in Echtzeit zu analysieren, stellte zum damaligen Zeitpunkt jedoch die Rechenkapazität der Prozessoren dar.
„Heute ist man in diesem Bereich durch die Entwicklung von immer stärkeren Grafikkarten in der Lage, die mit dem CT Scan verbundenen Rekonstruktions- und Schnittbildberechnungen unmittelbar durchzuführen“, informiert Jörn Rathke, technischer Verkäufer bei Microtec. Die hierbei gewonnenen Daten lassen sich für die Langholzkappung, Rundholzsortierung und Schnittbildoptimierung verwenden, wobei die maximale Scangeschwindigkeit des Microtec-CT Log bei 180 m/min liegt.
Der Scanner lernt mit
Das Hauptaugenmerk der Entwicklung liegt nun in der automatisierten Defekt- beziehungsweise Holzmerkmalerkennung. Zum Standardportfolio bei Nadelholz zählt hierbei die Erkennung von Kern-und Splintholz, Gesund- und Totästen, Harzgallen, der Markröhre sowie – neben weiteren Holzmerkmalen – auch die korrekte Erkennung von Fremdkörpern. Bei der Analyse dieser Merkmale kommt zunehmend künstliche Intelligenz zum Einsatz. In der Praxis bedeutet dies, dass der Scanner mitlernen muss beziehungsweise in der Erkennung von Defekten trainiert wird, wie bei der automatischen Erkennung von Bohrlöchern.
Die Bohrlöcher von gescannten Stämmen werden in einer speziellen Trainingssoftware manuell angesprochen und markiert. Nach dem Markieren von einigen Hundert Stämmen ist das System „trainiert“ und einsatzfähig. Als nächster Schritt soll die schon vorhandene Erkennung von Fäulnis und Bläue mittels künstlicher Intelligenz überarbeitet und verbessert werden.
Digitaler Fingerabdruck – Wiedererkennung beim Einschnitt
Neben der Verwendung der erkannten Defekte für Optimierungsanwendungen ist eines der Anwendungsfelder des CT Log die lückenlose Rückverfolgung vom Stamm zum Brett. In einem ersten Schritt wird nach dem Stammscan im Microtec-CT Log ein Dichteprofil erstellt. Diese Dichtekurve ist für jeden Stamm einzigartig und lässt somit eine eindeutige Identifizierung des jeweiligen Stammes zu, ähnlich wie beim menschlichen Fingerabdruck (s. Holzkurier Heft 21/19, S. 32). Wird der Stamm zum Sägewerk gebracht, erfolgen unmittelbar vor der Stammeindrehung die Wiedererkennung mittels des Logeye 302-Fingerprintscanners sowie die Lageerkennung des Stammes. Die Optimierung liefert den Eindrehwinkel des Stammes, mit dem sich der höchstmögliche Ertrag erzeugen lässt. Aus dem Unterschied der Stammlage und dem idealen Eindrehwinkel ergibt sich somit der auszuführende Schwenkwinkel, welcher an die SPS übergeben wird (s. Holzkurier Heft 20/19, S. 16–17).
Im darauffolgenden Schritt der Produktionskette kommt der Goldeneye 900 Multisensor-Qualitätsscanner von Microtec für Bretter im Quertransport ins Spiel.
„Der Goldeneye 900-Scanner gehört zu den meistverkauften Querscannern in Mitteleuropa“, meint Federico Giudiceandrea, Gründer und Geschäftsführer von Microtec. Vor allem in der zweiten Produktgeneration legte das Microtec-Team auf die Qualitätsoptimierung von Farbdefekten ein besonderes Augenmerk. „Speziell die Bläuedetektion an den Schmalseiten der Bretter ist auf einem ausgesprochen hohen Niveau. Gleiches gilt selbstverständlich auch für die Äste, welche im Rahmen des Fingerprintkonzeptes ähnlich wie die Informationen eines QR-Codes verwendet werden“, erklärt Giudiceandrea weiter. Durch diese Verfahrensweise kann das mit der CT Log basierten Schnittbildoptimierung erzeugte Schnittbild in einzelne Bretter oder Brettoberflächen aufgeteilt und mit dem Scan des echten Brettes abgeglichen werden. Dasselbe Konzept wird für die Verbindung oder den Abgleich von der Nasssortierung auf die Trockensortierung und das Hobelwerk angewandt.
Lückenlose Prozesskontrolle
Die Möglichkeiten zur Prozessverbesserung durch den biometrischen Fingerabdruck sind vielseitig. Neben der klassischen Schnittbildoptimierung lässt die CT Log-Optimierung eine Vorhersage auf die Qualitätsverteilung des Einschnittes schon am Rundholzplatz zu. Darüber hinaus kann durch den Abgleich von virtuellem Brett (vor dem Einschnitt) und realem Brett (nach dem Einschnitt) eine konkrete Aussage über mögliche Fehler während dem Verarbeitungsprozess getroffen werden.
Ähnliches gilt für den Abgleich von Nasssortierung und Trockensortierung: „Durch den Abgleich dieser beiden Brettaufnahmen lassen sich Probleme, welche während der Lagerung, Manipulation und Trocknung entstanden sind, erstmalig von Brett zu Brett vergleichen. Ein solches Datenmanagement gibt Sägewerken die Möglichkeit, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten, die Produktivität zu steigern und schließlich eine höhere Rendite zu erwirtschaften“, führt Rathke aus.
Im Rahmen des Themenblocks: „Was man am Holz heute und in Zukunft messen und sortieren kann“, anlässlich des Sägewerkskongresses in Würzburg Mitte März geht Rathke auf die Erkennung und Optimierung von Holzdefekten im Zusammenhang mit Kalamitätsholz ein.
