Projektbeschreibung

Ziel des Projekts ist es, den Prozess der Holz-Übernahme zu vereinfachen und die Bestimmung der Merkmale zu objektivieren, also unabhängig von der Beurteilung einzelner Personen zu machen. Dabei wird auf Digitalisierung und künstliche Intelligenz gesetzt.

Es sollen die Grundlagen für eine KI-basierte Automatisierungslösung in der Rundholzbewertung geschaffen werden, um die vorhandene Digitalisierungslücke im Bereich der Qualitätsfeststellung des Rundholzes zu schließen. Dadurch könnte die Effizienz entlang der gesamten Wertschöpfungskette durch eine bestmögliche Sortierung und damit optimale Nutzung des Holzes verbessert werden.

In einer Pilotanlage am Holzlagerplatz der Österreichischen Bundesforste in Amstetten werden bis zu 7000 Stämme von Fichte und Tanne fotografiert und auf Merkmale wie Risse oder Verfärbungen untersucht. Expertinnen und Experten aus der Forstwirtschaft und der Sägeindustrie bewerten anschließend die erfassten Merkmale in einer Datenbank. Jede weitere Aufnahme und deren Bewertung vergrößern die Datenbasis. Diese Erkenntnisse und Erfahrungen bilden die Grundlage einer lernenden Datenbank, die Widersprüche in der Merkmalsbestimmung reduziert. Damit könnten künftig – nach einer amtlichen Eichung der Prozesse und Anlagen – Holzmerkmale allein anhand von Kameraaufnahmen erfasst und beurteilt werden.

• MeRu Merkmalskatalog
Widerspruchsfreie und eindeutige Beschreibung aller relevanten Merkmale in einem Merkmalskatalog, der den geschaffenen Branchen-Konsens abbildet.

• MeRu Datensatz
Umfangreicher Experten-zertifizierter Datensatz, der die Basis für eine KI-Lösung bildet.

• Spezifikation für ein Referenzaufnahmesystem
Nachweis der photooptischen Unterscheidbarkeit der Holzmerkmale und Spezifikation der hierfür mindestens nötigen Aufnahmetechnik (Referenzsystem).

• Empfehlungskatalog
Für eine Vertrauen und Akzeptanz schaffende Einführung von KI-basierten Automatisierungslösungen in der Rundholzbewertung.

Durch die Ermöglichung einer digitalen und objektiven Erfassung der qualitätsbestimmenden Merkmale von Rundholz trägt das Projekt wesentlich zur Einführung und Optimierung der (digitalen) Prozesskontrolle und Prozessvernetzung in den verschiedenen Produktionsprozessen bei. Die Ergebnisse von MeRu erlauben anhand der digitalisierten und genauen Merkmalsbestimmung eine frühe, nachvollziehbare Sortierung des Holzes vorzunehmen und sorgen so für eine optimale Nutzung des wertvollen und nachhaltigen Rohstoffes Holz.

Der Datensatz, der im Zuge des MeRu-Projekts entstanden ist, ist eine bahnbrechende Sammlung von tausenden hochauflösenden Bildaufnahmen und zehntausenden dazugehörigen präzisen Annotationen, die das Potential haben, in Zukunft die Erkennung und Analyse von Rundholzmerkmalen zu revolutionieren. Mit annotierten Merkmalen wie Ästen, Rissen, Verfärbungen und vielen weiteren bildet der MeRu-Datensatz eine umfassende Grundlage für Forschung in der Holzindustrie sowie für die Entwicklung fortschrittlicher, automatisierter Bewertungssysteme.

Die Erstellung eines zwischen den Interessensvertretungen abgestimmten Merkmalskataloges ist die Basis für eine gemeinsame Annotation von Merkmalen. Nur so kann sichergestellt werden, dass präzise Ergebnisse erreicht werden und diese auf eine breite Akzeptanz in der Praxis stoßen. Durch die Überlagerung von Annotationen durch Experten von Forst und Säge mit zwei nachfolgenden Kontrollschleifen wird sichergestellt, dass nur abgestimmte Datensätze für das Training der KI verwendet werden (DI Martin Lienbacher und DI Erwin Treml).

Jacob Fehr: „Eine standardisierte Datenbasis zu schaffen, die für die Umsetzung zur Überprüfung von Softwarealgorithmen und KI-gestützten Systemen verwendet werden kann, ist eine absolute Neuheit für die Holzindustrie. Dieses Ziel in Zusammenarbeit von Säge, Forst und Herstellern umzusetzen, zeigt auch die Wichtigkeit und den Stellenwert der Thematik.“