Mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Bilderkennungssysteme sollen künftig die Überprüfung der zur Herstellung von Papier und Faserplatten verwendeten Holzarten unterstützen.

Je Probe aus Papier oder Faserstoffen müssen etwa 1000 Zellen verglichen werden - bisher wurden die mikroskopischen Bilder manuell ausgewertet. Foto: Thünen-Institut für Holzforschung/S. Helmling

Die digitalen Bilderkennungssysteme sollen die gesetzlichen Kontrollen zur Deklarationspflicht bei Papier und Fasermaterialien erleichtern und den Handel mit illegal geschlagenem Holz effektiv unterbinden, so die deutsche Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe FNR in einer Mitteilung. Wissenschaftler:innen des Johann Heinrich von Thünen-Instituts für Holzforschung und des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM beschäftigten sich bereits seit verangenem Juni mit der Entwicklung solcher automatisierten Systeme.

Zur Bestimmung der Holzarten zieht das Thünen-Institut die Analyse von Zellelementen und morphologischen Strukturmerkmalen einzelner Zelltypen in Laub- und Nadelhölzern heran. Für die lernfähigen Bilderkennungssysteme werden von relevanten Hölzern der Papierindustrie mikroskopische Präparate und Bilder erstellt, die als Referenzdaten in eine eigens aufzubauende Bilddatenbank eingescannt werden. Darauf basierend wird dann die vom Fraunhofer-Institut zu entwickelnde Software auf die Bestimmung mikroskopischer Aufnahmen von Faserproben trainiert.

Ausgangspunkt für den Forschungsauftrag ist die seit 2013 mit der Europäischen Holzhandelsverordnung einhergehende, stark steigende Nachfrage nach zweifelsfreier Bestimmung von Holzarten durch spezialisierte Einrichtungen und Prüflabore. „Die eindeutige Erkennung und Abgrenzung der Strukturmerkmale für die anatomische Holzartenbestimmung erfordert eine fundierte wissenschaftliche Ausbildung und Zugang zu belegten Referenzpräparaten“, so Andrea Olbrich vom Thünen-Institut für Holzforschung. „Weil diese Referenzen und Expertisen international nur an wenigen Forschungseinrichtungen zur Verfügung stehen, entwickeln wir digitale Bilderkennungssysteme zur automatisierten Holzartenbestimmung, die von wissenschaftlichen Einrichtungen oder akkreditierten Prüflaboren genutzt werden können.“

Nach Projektende werde die Weiterentwicklung der Bilderkennungssysteme für ähnlich gelagerte mikroskopische Bestimmungen, etwa von Holzkohle oder Massivhölzern, angestrebt, heißt es weiter. Mit den automatisierten Systemen kann der Zeitaufwand für Beprobungen minimiert, die Überwachung international gehandelter Hölzer oder Holzprodukte intensiviert und die Kontrolle der Deklarationspflichten im Handel erleichtert werden. (cst)

Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe FNR 

Thünen-Institut für Holzforschung 


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