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Artikel

Autor(en): Udo H. Sauter, Stefan M. Stängle, Franka Brüchert, Lorenz F. Breinig
Redaktion: FVA, Deutschland
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Forschung mit dem Computertomographen an der FVA

Seit 2008 ist der erste Prototyp des MiCROTEC CT.LOG® an der FVA in Betrieb. Seither wurde der CT.LOG in einer Reihe von Forschungsprojekten eingesetzt, die zur Entwicklung automatisierter Erkennung von Holzmerkmalen dienten. Mit Hilfe dieser automatisierten Merkmalserkennung kann die Computertomografie in Zukunft sowohl für forst- und holzwissenschaftliche Fragestellungen verwendet werden, als auch als Messverfahren in der holzverarbeitenden Industrie.

Computertomograf CT.LOG an der FVA in Freiburg
Abb 1: Computertomograf CT.LOG an der FVA in Freiburg.

Die Computertomografie (CT) basiert darauf, dass eine Röntgenquelle und die Detektoren um ein Untersuchungsobjekt rotieren, während das Untersuchungsobjekt entlang der Längsachse vorwärts bewegt wird. Die Visualisierung von Querschnitten wird dann aus einer hohen Anzahl von einzelnen Durchstrahlungsebenen rekonstruiert. Die dritte Dimension ergibt sich aus der Verrechnung der einzelnen Querschnittsebenen.

Dichteunterschiede im Holz können mit dieser Technologie zerstörungsfrei abgebildet und beispielsweise als Äste, Kern- und Splintholz, Früh- und Spätholz im Jahrring sowie Harzgallen oder Rinde interpretiert werden. Im Folgenden soll ein Überblick über abgeschlossene und aktuelle Projekte der FVA gegeben werden, die CT als Messverfahren einschließen.

Grundlagen – die Stammdatenbank

Seit der Inbetriebnahme des CT.LOG wurden bereits über 500 Stämme und Stammabschnitte der verschiedensten Baumarten (unter anderem Fichte, Waldkiefer, Douglasie, Schwarzkiefer, Eiche, Buche, Kastanie, Esche, Ahorn und Robinie) unterschiedlicher Herkünfte aufgenommen. Nach und nach wird eine umfassende Stammdatenbank aufgebaut, die als Datenbasis zur Charakterisierung von Holzressourcen genutzt werden kann.

Querschnitte von Fichte, Douglasie und Eiche im Vergleich
Abb 2: Querschnitte von Fichte, Douglasie und Eiche im Vergleich.

Automatisierte Merkmalserkennung

Der bisher größte Teil der durchgeführten Projekte fokussierte die Entwicklung von Erkennungsalgorithmen für Holzmerkmale, die für die allgemeine Qualitätsansprache von Rundholz und eine anschließende industrielle Verarbeitung im Besonderen bedeutsam sind. In der Reihenfolge der Priorisierung sind dies Astdimension, Astzustand, Fäule, Risse, Splintholzgrenze, Rindenstärke, Jahrringbreite, Holzdichte und Wassergehalt.

Äste

Die Lage, die Größe und der Zustand von Ästen in Rundholz sind von besonderer Bedeutung für Forst- und Holzwirtschaft. Die Ast- und Kronenentwicklung kann einerseits waldbaulich gesteuert werden, andererseits ist die innere Ästigkeit ausschlaggebend für die Qualität des daraus erzeugten Schnittholzes.

3-D-Rekonstruktion einer Kiefer mit ihren Ästen (differenziert nach gesundem und totem Anteil) und virtuell erzeugter Schnittware
Abb 3: 3-D-Rekonstruktion einer Kiefer mit ihren Ästen (differenziert nach gesundem und totem Anteil) und virtuell erzeugter Schnittware.

Die genaue Vermessung dieser Parameter ist mittels CT möglich. Die Erkennungsrate von Ästen ist insgesamt stark von der Auflösung der CT-Rekonstruktion, dem Dichtekontrast zwischen Ast- und Stammholz und der Dimension der Äste abhängig; größere Äste werden einfacher erkannt als kleine Äste. Für Nadelholz ist die Abgrenzung des Stammholzes zu Ästen auf Grund der niedrigeren Stammholzdichte generell besser möglich als für Laubholz. Für Fichte, Kiefer und Tanne können die Lage des Astes und die Astdimension automatisiert ausgelesen werden. Für Douglasie werden die erarbeiteten Erkennungsalgorithmen derzeit angepasst. Damit steht ein Messverfahren zur Verfügung, mit dem es nun möglich ist, die Astentwicklung im Stamminneren ohne destruktives Beproben von Stämmen nachzuvollziehen. Infolge der hohen Strahlungsabsorption des stark wasserhaltigen Nasskerns ist die Erkennung von Ästen in nasskernhaltigen Tannenabschnitten nur bedingt möglich. Hier überlagern sich die Bildsignale von Astholz und Nasskern.

Die Abteilung Waldnutzung konnte auch zeigen, dass die zerstörungsfreie Beurteilung innerer Holzeigenschaften für Laubholz, insbesondere der Größe und Lage von Ästen, mit CT möglich ist. Hier ist das Verfahren wegen des geringeren Dichtekontrastes in der CT-Rekonstruktion nicht vollautomatisiert; es wird ein visuell-teilautomatisiertes Verfahren angewendet. Die Messdaten werden ausgelesen und können anschließend in Einschnittssimulatoren weiterverrechnet werden.

So wurde im Projekt "Flexwood" aus den CT-Daten von 33 Buchenstammabschnitten 3D-Modelle rekonstruiert, um daraus virtuelles Schnittholz zu erzeugen. Dieses wurde auf Qualitätseigenschaften wie die Ästigkeit überprüft. Abhängig vom gewählten Einschnittswinkel zeigten die Einschnittssimulationen große Unterschiede in der Ausbeute. Die Volumenausbeute an besäumtem Schnittholz hängt stark von der äußeren Form der Abschnitte ab, der erzielbare Wert wird jedoch nicht nur vom Schnittholzvolumen, sondern auch von dessen Qualität bestimmt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei einer optimalen Eindrehung der Stämme im Vergleich zu einer zufälligen Eindrehung sowohl die Volumenausbeute als auch die Wertschöpfung um bis zu 25 % gesteigert werden können. Auch für verschiedene Nadelhölzer konnten ähnliche Optimierungspotenziale simuliert werden.

Asthaltiger Kern

Der Anteil des asthaltigen Kerns an Stammabschnitten ist ausschlaggebend für die Qualitätsausbeute im Sägewerk. In einer großen Anzahl wertgeästeter Stämme schnellwüchsiger Radiata-Kiefern von Plantagenherkünften aus Chile und Neuseeland konnte mit dem CT.LOG der asthaltige Kern zuverlässig bestimmt werden.

Längs aufgeschnittener virtueller Stamm mit dunkel eingefärbtem Splintholz und rot eingefärbter automatisch erkannter Fäule
Abb 4: Längs aufgeschnittener virtueller Stamm mit dunkel eingefärbtem Splintholz und rot eingefärbter automatisch erkannter Fäule.

Bei Laubbäumen mit glatter Rinde, wie beispielsweise Buche, lässt sich mit dem äußeren Erscheinungsbild des Stammens auf den asthaltigen Kern schließen, da im Allgemeinen Astnarben zurückbleiben, nachdem Äste abgeworfen wurden. Das Verhältnis zwischen Höhe und Breite eines Astsiegels spiegelt die Überwallungstiefe eines darunterliegenden Astes wider. Dieser Zusammenhang konnte mit über 650 CT-vermessenen Ästen verschiedener Größenklassen bestätigt werden, weshalb sich der Astsiegelquotient grundsätzlich als zusätzlicher Indikator für Rundholzqualität von Buche eignet.

Eine Vermessung von Astnarben im Bestand ist mit Hilfe von terrestrischem Laserscanning (TLS) möglich. Eine Verknüpfung der TLS-Daten mit den CT-Daten ergab, dass in Zukunft somit prinzipiell mit TLS eingeschätzt werden könnte, wie groß der astfreie Mantel von im Bestand stehenden Buchen ist.

Fäule
 
Querschnitt von Fichte; rot umrandet Fäule im Anfangsstadium, gelb umrandet fortgeschrittene Fäule
Abb 5: Querschnitt von Fichte; rot umrandet Fäule im Anfangsstadium, gelb umrandet fortgeschrittene Fäule. 
 
Automatisierte Risserkennung (blau) bei Fichte
Abb 6: Automatisierte Risserkennung (blau) bei Fichte.

Fäule ist ein bedeutsames Qualitätsproblem und führt zur starken Abwertung bei Rundholz. Eine automatisierte Erkennung von Stammbereichen, die von Fäule betroffen sind, könnte somit sowohl eine genauere Qualitätssortierung als auch eine Optimierung des Ablängens ermöglichen. Untersuchte Fichten- und Tannenstämme zeigten eine deutliche Erhöhung der Holzdichte im Anfangsstadium von Fäule durch Wassereinlagerung. Bei fortgeschrittener Fäule und zunehmend zersetzten Holzstrukturen nimmt die Dichte der Faulstellen dann soweit ab, dass sie unter der des umgebenden Holzes liegt. Somit ist die Erkennung sowohl frischer, als auch fortgeschrittener Fäule im CT-Bild möglich und es steht mit dem CT-Scanner nun ein Analysetool zur Verfügung, mit dem die Entwicklung von Fäule innerhalb des Holzkörpers in größeren Volumina untersucht werden könnte. Ein Einsatz für mykologische Fragestellungen aus dem Arbeitsschwerpunkt Waldschutz ist damit denkbar.

Risse

Risse gelten als schwerwiegende Holzdefekte, da sie sowohl das Aussehen, als auch die Tragfähigkeit von Schnittholz beeinflussen. Jedoch sind sie am Rundholz oft weder an den Schnittflächen noch am Mantel erkennbar. Eine optimierte Stammausrichtung im Sägewerk zur Minimierung negativer Effekte ist daher bisher kaum möglich. Mit CT-Technologie sind luftgefüllte Risse auf Grund des hohen Kontrasts zum umgebenden Holz allerdings deutlich sichtbar, und Größe, Lage und Orientierung können automatisch bestimmt werden. Ein solcher Algorithmus wurde an der FVA entwickelt und an Stammscheiben validiert. Der Algorithmus erkennt radiale und tangentiale Risse mit großer Genauigkeit. Die Erkennung von Ringschäle folgt anderen bildanalytischen Verfahren und soll ebenfalls entwickelt werden. Mit Hilfe dieser Algorithmen wäre es nun möglich, auch für die forstwissenschaftliche Forschung die Problematik der Rissneigung aufzunehmen.

Splint- und Kernholz

Wasserverteilung und Splintbreite im Stammquerschnitt erlauben eine Vielzahl von Schlüssen zu Vitalität, Baumwachstum und sekundären physiologischen Prozessen im Stamminneren. Es können Austrocknungsprozesse oder die Folgen von äußeren Stammschäden nachvollzogen werden. Zudem nimmt man an, dass die sekundären Verkernungsprozesse bei den obligatorischen Kernholzbildnern der innenliegenden Splintgrenze in gewissem Abstand folgen, so dass somit durch die Verschiebung der Splint-/Kernholzgrenze auch die Entwicklung der Dauerhaftigkeit von Bäumen nachvollzogen werden kann. Dauerhafte Laubhölzer mit obligatorischer Verkernung, wie Robinie und Eiche, eignen sich am ehesten in ihrer natürlichen Wuchsform für eine Verwendung in frei bewitterten Holzkonstruktionen. Im Projekt "CT-Spec" war es das Ziel, in CT-Bildern solcher Stämme den Rinden-, Splint- und Kernholzanteil zu unterscheiden und damit zerstörungsfrei eine Abschätzung des tragenden Holzkörpers zu modellieren und daraus die Tragfähigkeit des einzelnen Stammes zu berechnen.

Harzgallen

Harzgallen sind harzgefüllte Hohlräume, deren Entstehung weitestgehend durch die Windexposition von Bäumen beeinflusst ist. Sie sind am Rundholz von außen nicht erkennbar, stellen bei der Schnittholzsortierung von Nadelholz jedoch ein wichtiges Qualitätsmerkmal dar.

Eine Erkennung von Harzgallen mit Hilfe von CT ist möglich und erlaubt dadurch eine genauere Sortierung von Rundholz. Der Erkennungsalgorithmus filtert zuerst andere Merkmale ähnlich erhöhter Dichte, wie feuchte Stellen, Druckholz, Rindeneinschlüsse oder dichte Jahrringe aus, um dann nach Harzgallen zu suchen.

Ästhetik

Im Projekt "Was macht Holz so attraktiv?" wird die ästhetische Wahrnehmung von Holz(oberflächen) durch potenzielle Endkundinnen und -kunden charakterisiert und mit messbaren Holzmerkmalen (insbesondere der Aststruktur) verknüpft. Die automatisierte Erkennung dieser Holzmerkmale im CT-Bild kann dann helfen, geeignete Schnittebenen und Eindrehwinkel zur Optimierung des Rundholzeinschnitts hinsichtlich der optischen Qualität der Produkte zu finden. Damit können attraktive Endprodukte auf den Markt gebracht und schlecht absetzbare Sortimente vermieden werden. Dies erhöht die Akzeptanz für Holz, wovon wiederum der Rundholzmarkt profitiert und letztlich der Erfolg der Forstbetriebe abhängt.

Anwendung

Im Zuge einer dauernden Weiterentwicklung einer integrierten Analyse-Software werden einzelne Auswertungsaspekte sukzessive weiter automatisiert und ergänzt. Momentan ist die CT-Software für die Baumarten Fichte, Kiefer, Tanne und Douglasie hinsichtlich der Erkennung der Markröhre, der Splintholzgrenze und der Asterkennung weitgehend automatisiert, für weitere Baumarten geschieht dies noch bildbasiert-manuell. Aus den erläuterten Messverfahren ergeben sich für die forstwissenschaftliche und holztechnologische Forschung neue Anwendungsfelder für die Computertomografie.

Die automatisierte Erkennung von Holzstrukturfehlern am Sägewerkseingang mit Hilfe der CT als Teil der Werkeingangsvermessung könnte eine optimierte Sortierung und Sägesteuerung und damit gesteigerte Wertschöpfung ermöglichen.

Des Weiteren können die Auswirkungen unterschiedlicher waldbaulicher Konzepte und Standortseigenschaften auf die Ausprägung diverser Qualitätsmerkmale untersucht werden. Forschungen zu Einflüssen des Genoms auf das Baumwachstum und Merkmalsausprägungen können wichtige Rückschlüsse für die Forstpflanzenzüchtung und die Auswahl von Pflanzenmaterial leisten. Durch die Asterkennung können nun auch die Astinitialen entlang der Markröhre lokalisiert und diese Information für die in der Waldwachstumskunde wichtige Trieblängenrückmessungen verwendet werden. Ebenso können beispielsweise Astdurchmesser und Astansatzwinkel von überwallten Ästen bestimmt werden, um Unterschiede aufzuzeigen, die durch das Genom oder durch Wuchsbedingungen verursacht wurden.

Weitergehende Nutzungen der Computertomografie

Neben der dargelegten automatisierten Merkmalserkennung kann der Computertomograf aber auch für ganz andere Fragestellungen verwendet werden. So wurden Fundstücke aus einer steinzeitlichen Pfahlbausiedlung am Bodensee gescannt, um die innere Struktur dieser Pfähle nach einer Konservierung zu überprüfen. Die CT-Aufnahmen sind in der Ausstellung des Pfahlbaumuseums zu besichtigen.

3-D-Rekonstruktion von Ästen: mit leerem Insektenfraßgang (links) und mit Larve in Fraßgang (rechts)
Abb 8: 3-D-Rekonstruktion von Ästen: mit leerem Insektenfraßgang (links) und mit Larve in Fraßgang (rechts).

In Zusammenarbeit mit der Abteilung Waldschutz konnte bewiesen werden, dass nicht nur Fraßgänge von Holzschädlingen auf CT-Aufnahmen sichtbar sind, sondern auch deren Larven zu erkennen sind. Der Zitrusbock (Anoplophora chinensis), dessen Larven schwere Schäden auch an Waldbäumen verursachen, kann durch befallene Pflanzen nach Europa eingeschleppt werden. In einem Vorversuch mit dem Julius Kühn-Institut wurde erfolgreich getestet, ob der Befall von Importware mit Larven dieses Schädlings mit CT erkennbar und damit eine zerstörungsfreie Prüfung möglich ist.

Ausblick

Die Zusammenarbeit mit dem Anlagenhersteller MiCROTEC GmbH führt zu einer ständigen Fortentwicklung der CT-Software mit den zugehörigen Erkennungsalgorithmen. Es wird momentan angestrebt, Algorithmen für weitere Holzmerkmale und für weitere Baumarten zu entwickeln, die sämtlichen Forschungsprojekten um den Computertomografen zugutekommen.

Mit Hilfe des Computertomografen an der FVA wird eine Vielzahl an Fragestellungen bearbeitet, die mit zunehmender Tendenz forstbetriebliche Belange aufgreifen und die Entwicklung von Praxislösungen maßgeblich unterstützen. Auch in Zukunft werden sich weitere interessante Kooperationen mit unterschiedlichen Forschungseinrichtungen und Betrieben ergeben und neue Themen gemeinsam bearbeitet werden.

Aktuelle Projekte um den Computertomografen an der FVA greifen beispielsweise die Aspekte Rindenstärke und –volumen von Fichte, die automatisierte Unterscheidung von Fichte und Tanne sowie die Berechnung der Trockendichte bei Rundholz auf.

Die vorangestellten Ausführungen machen deutlich, dass der Nutzen der CT-Forschung bereits heute von hohem Wert für die Forst- und Holzwirtschaft ist. Die ersten realisierten industriellen Anwendungen in Säge- und Furnierwerken zeigen erhebliche Fortschritte bei der Rohstoffausnutzung und Wertschöpfung bei gleichzeitiger Steigerung der Produkthomogenität und –qualität. Dadurch trägt die CT-Technologie zur Steigerung der Marktposition des Rohstoffes Holz gegenüber konkurrierenden Werkstoffen bei und führt zur Stärkung der gesamten Forst- und Holzbranche.

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