Holz und Altholz besitzt eine artenspezifische Eigenfluoreszenz mit charakteristischen Abklingzeiten. In dem Vorhaben wird ein Demonstrator bestehend aus optischem Messaufbau und Robotik gebaut, der Althölzer durch ein vortrainiertes neuronales Netzwerk, basierend auf den gemessenen Fluoreszenzabklingzeiten, sortieren kann. Eine begleitende Nachhaltigkeits-Analyse untersucht das Potential der stofflichen gegenüber der bisher dominierenden energetischen Verwertung von Altholz hinsichtlich Einsparung von Treibhausgasen und Ressourcen.
Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer automatisierten Anwendung zur Qualitätskontrolle von Altholzsortimenten mittels Fluoreszenzlebensdauer. Es sollen Stoffströme überwacht und einzelne Kategorien sortiert werden, damit ein hochwertiges Rohstoffsortiment zur weiteren Verwertung zur Verfügung steht. Hochwertige Altholzanteile, Störstoffe und Fremdkörper werden im Stoffstrom identifiziert, systematisiert und hinsichtlich der Fluoreszenzeigenschaften klassifiziert. Um eine schnelle Bearbeitung der Daten gewährleisten zu können, wird eine Software entwickelt, welche die Kamera automatisch referenziert, Bilder auswertet und mit Hilfe der Klassifizierungsmerkmale zuordnet. Dieser Prozess wird durch maschinelles Lernen in seiner Funktion ständig erweitert. Die Funktionalität der Anwendung wird mit einem Demonstrator getestet. Dieser setzt sich aus einem optischen System mit Klassifikationsalgorithmik und der Schnittstelle zur Sortierung durch eine Robotik zusammen. Die im Projekt gewonnen Erkenntnisse fließen vollständig in die Entwicklung einer Anwendung im industriellen Umfeld ein. Ziel ist die vollständige Überwachung und Sortierung der Altholzstoffströme in der Altholzverwertung, um einen signifikanten Beitrag zur hochwertigeren Verwertung von Altholz beizutragen.
In einem ersten Schritt wird der Massenstrom des Altholzes erfasst und die zu untersuchenden Hölzer für die Definition der Klassifizierungsmerkmale ausgewählt. Die Klassifizierungsmerkmale bilden die Basis für den zu entwickelnden Klassifikator, der die Hölzer charakterisiert. Als nächstes wird der optische Messaufbau entwickelt, welcher in den labormaßstäblichen Demonstrator verbaut wird. Ist der optische Messaufbau und der Klassifikator einsatzbereit, ist eine Robotik einzubinden, welche die Sortierung nach Altholzkategorie vornimmt. Fortlaufend über die gesamte Projektlaufzeit werden Auswirkung der angestrebten Verbesserungen auf die Nachhaltigkeit, die erschließbaren Massenströme an stofflich verwertbarem Altholz und das ökonomische Potential des Verfahrens bewertet.
Durch die Entwicklung eines technisch umsetzbaren Messverfahrens, mit dem Altholz klassifiziert werden kann, wäre es möglich den Materialstrom nach der jeweiligen Vorbehandlung (z.B. Beschichtungen, Farben oder Lacke) zu sortieren und einen höheren Anteil an stofflich nutzbarem Altholz zu generieren. Das Altholzaufkommen ist in den letzten zehn Jahren stetig gestiegen, wobei der stoffliche Nutzungsanteil verhältnismäßig langsam zunimmt. Eine stoffliche Verwertung von charakterisiertem Altholz bietet verschiedene Nutzungsmöglichkeiten (z.B. Holzwerkstoffindustrie, Bioraffinerie), steigert den Marktwert, reduziert die Umweltwirkungen und schont Ressourcen.