KI-Massivholzprüfung für Brettschichtholz, CLT und Parkett

11/4/2026

Konstante Sortierung für BSH, CLT und Parkett – über 98 % genau, trainiert mit 30.000+ Bildern.

Die KI-Massivholzprüfung sortiert Äste, Harzgallen und strukturelle Fehler inline, direkt in der Zuschnitt- und Kapplinie. Trainiert mit über 30.000 Referenzbildern, klassifiziert sie mit über 98 % Genauigkeit bei bis zu 50 m/min.

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bis zu 98 %

Klassifizierungsgenauigkeit

30.000+

Referenzbilder im Training

bis zu 50 m/min

je nach Anwendung, 3D-Prüfung langsamer

Warum manuelle Holzsortierung an Grenzen stößt

Die Sortierung von Massivholz hängt stark von subjektiver Einschätzung und der Tagesform der Prüfer ab.

Zu enge Grenzwerte

Um sicherzugehen, werden Sortiergrenzen konservativ gesetzt. Normgerechtes Holz wird ausgeschleust oder abgewertet.

Merkmal oder Fehler?

Einfache optische Systeme und manuelle Prüfer unterscheiden nicht zuverlässig zwischen kritischem Fehler und zulässigem Holzmerkmal.

Dokumentationspflicht:

Normen wie die EN 14080 für Brettschichtholz und CLT verlangen eine lückenlos dokumentierte Qualitätssicherung. Mit Stichproben ist das nicht zu leisten.

Die Lösung: NativeVision von JLI Vision

NativeVision bringt die KI-Massivholzprüfung direkt in die Produktionslinie und ersetzt Stichproben durch eine lückenlose, dokumentierte Sortierung. Das System verarbeitet Nadel- und Laubholz* und erkennt Äste, Harzgallen, Bläue, Rindeneinschlüsse und geometrische Oberflächenschäden. Beim Holzartenwechsel ist keine vollständige Neukalibrierung nötig.

So funktioniert's:

1. KI klassifiziert

Trainiert mit über 30.000 Bildern freigegebener und ausgeschleuster Teile, erkennt die KI Fehlerkandidaten und ordnet sie nach nationalen oder branchenüblichen Sortierregeln ein.

2. Bildverarbeitung misst:

Klassische Bildverarbeitung berechnet Größe, Intensität und Kontur jedes Kandidaten.

3. 3D-Analyse bestätigt:

Risse, Baumkante und Versätze werden maßgenau erfasst. Zudem bewertet das System, ob Äste auszufallen drohen.

Ihre Vorteile

Mehr Ausbeute

Die KI trennt echte strukturelle Fehler objektiv von unkritischen natürlichen Merkmalen. Deutlich weniger Holz wird unnötig ausgeschleust.

Konstante Sortierung

Sortiergrenzen bleiben über alle Schichten gleich, unabhängig von Licht, Holzfeuchte oder Erfahrung des Bedieners.

Auditfähige Dokumentation

Fehlerklassen, Messwerte und Zeitstempel werden je Brett und Schicht automatisch protokolliert, als Grundlage für die Dokumentation tragender Bauteile (BSH/CLT).

Kosten früh vermeiden

Fehler werden vor dem Verleimen, Pressen oder Profilieren ausgeschleust. Das senkt Nacharbeitskosten und Haftungsrisiken.

FAQ

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