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Der Artikel schildert zunächst für verschiedene Einsatzgebiete der automatischen Bildauswertung innerhalb der holzverarbeitenden Industrie (z.B. Furnier, Parkett, ...) jeweils den Zweck der Inspektion (z.B. Sortieren, Zuschnittoptimierung) und die dabei zu lösenden Prüfaufgaben (z.B. Erkennung von Ästen, Waldkante, Verfärbungen, ...). Es folgt eine Beschreibung der Funktionsweise von heute zur automatischen Inspektion von Holz eingesetzten Bildauswertungssystemen. Dazu werden deren wesentliche Komponenten erläutert: Bildaufnahme mit ggf. farbtüchtiger Zeilenkamera, die drei klassischen Schritte zur automatischen Erkennung von Fehlstellen (Detektion, Beschreibung und Klassifikation), Methoden zur Beurteilung der Qualität des Prüflings auf Grundlage der klassifizierten Fehlstellen, Arten der Ergebnisnutzung (Zuschnittoptimierung, Sortierung) und Methoden zur Bedienung des Systems (grafische Bedienoberflächen z.B. zur Definition der Ausprägung von zu erkennenden Fehlstellen und zur Festle gung von Sortierkriterien). Der Artikel schließt mit einer Darstellung der Leistungsmerkmale heute eingesetzter Bildauswertesysteme, nennt Grenzen der Erkennnungsleistung und gibt Einblick in laufende Entwicklungen zur Überwindung dieser Grenzen.

In einer Literaturübersicht wird der aktuelle Stand bei der Entwicklung wissensbasierter Werkstückerkennungssysteme dargestellt, der dadurch gekennzeichnet ist, daß es an Verfahren zur automatischen Modellerstellung mangelt. Es wird deshalb ein wissensbasiertes Werkstückerkennungssystem beschrieben, das Rückkopplungsschleifen für die automatische Modellerstellung enthält. Bei der automatischen Modellerstellung werden in einem iterativen Optimierungsvorgang Modellbeschreibungselemente ausgewählt, Filterparameter an die zu erkennenden Werkstücke angepaßt und eine Erkennungsstrategie ermittelt, die angibt, wie der Vergleichsvorgang bei der Erkennung eines Werkstückes ablaufen soll. Das System wurde für die Erstellung von 2 D-Modellen entwickelt; die Erweiterbarkeit auf 3 D-Modelle ist im Systementwurf berücksichtigt und wurde durch Konstruktion einfacher 3 D-Modelle bereits nachgewiesen. Mit den automatisch erstellten und optimierten Modellen können teilweise verdeckte Werkstücke erkannt werden, eine Aufgabe, die mit konventionellen Mustererkennungsverfahren ohne Modellsteuerung nicht gelöst werden kann.

Es wird ein automatischer Modell-Erstellungsprozeß für ein wissensbasiertes Werkstück-Erkennungssystem beschrieben. Der Modell-Erstellungsprozeß erfordert die Auswahl von Modellbeschreibungselementen, die Anpaßung von Filterparametern zur Extraktion der Beschreibungselemente aus dem Bild und eine Strategie, die Beschreibungselemente zu kombinieren. Die Aufgaben werden gelöst durch das Erkennungssystem selbst, das durch Rückkopplungsschleifen zur Modellbildung erweitert wurde. Das System für die automatische Modellerstellung arbeitet für 2D-Modelle. Erweiterungen auf 3D-Modelle sind im Entwurf berücksichtigt. Das System ist konzipiert für industrielle Anforderungen, wo teilweise verdeckte Werkstücke erkannt werden müssen.