Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.
Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.
Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.