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Sind Holzarten mit Machine Learning zu identifizieren?

(© phonlamaiphoto - stock.adobe.com)

Im frisch gestarteten FNR-Projekt in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut ITWM lautet das Ziel, automatisierte Bilderkennungssysteme zu entwickeln, um Holzartenbestimmung mittels künstlicher Intelligenz durchzuführen.

Deutschland gehört weltweit zu den Spitzenreitern im Papierverbrauch. Vor allem durch den wachsenden Online-Handel steigt die Nachfrage nach Verpackungsmaterial wie Karton und Pappe. Um den Handel mit legalen Rohstoffen zu stärken und die Verbraucher zu schützen, werden am Thünen-Institut die verwendeten Holzarten bestimmt. Im Rahmen des neuen Forschungsvorhabens sollen automatisierte (digitale) Bilderkennungssysteme mittels künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt werden, um die erforderlichen Deklarationspflichten bzgl. des Artnachweises gemäß der Europäischen Holzhandelsverordnung (EUTR) im Handel erfüllen und diese Deklarationen großflächiger überprüfen zu können. Routinemäßig werden bei der Holzartenbestimmung Schnittpräparate von Holz und bei Faserstoffen vereinzelte Zellen lichtmikroskopisch untersucht und mit hohem Zeitaufwand von Expert*innen begutachtet. Automatisierte Bilderkennungssysteme können hier eine enorme Arbeitserleichterung und Zeitersparnis bedeuten. Das Fraunhofer-Institut ITWM bringt dabei seine Expertise ein, indem es die spezifischen Algorithmen entwickelt und die Software mittels maschinellen Lernens trainiert. Die Ergebnisse sollen wissenschaftlich veröffentlicht und allen Prüfinstituten zur Kontrolle des international gehandelten Holzes zur Verfügung gestellt werden.

Ansprechpartnerinnen:

Zum Projekt: www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/bv/oberflaechen-und-materialcharakterisierung/holzartenbestimmung-ki.html