DE19827743C2 - Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung und/oder Regelung eines holzverarbeitenden Prozesses - Google Patents

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung eines holzverarbeitenden Prozesses, bei dem unterschiedliche Holzarten in Mischungen von Holz-Hack­ schnitzeln verwendet werden, wobei an den unbehandelten Holz- Hackschnitzeln kontinuierliche Infrarotspektren aufgenommen werden und aus den Spektren online zumindest die einzelnen Holzarten und deren Anteile in der Mischung bestimmt und zur Gewinnung von Prozeßführungsgrößen herangezogen werden. Da­ neben bezieht sich die Erfindung auch auf die zugehörige Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.

Bei der Holzverarbeitung, beispielsweise bei der Zellstoff­ herstellung durch Kochen von Hackschnitzeln mit Kochflüssig­ keit in einem Kocher, werden in vielen Fällen verschiedene Holzarten verarbeitet. Selbst wenn die Art und Qualität der einzelnen Holzlieferungen bekannt ist, so vermischen sich bei der Vorverarbeitung für die spätere bestimmungsgemäße Verwen­ dung des Holzes die unterschiedlichen Hackschnitzel. Das genaue Mischungsverhältnis in den einzelnen Produktions­ schritten ist oft unbekannt, so daß üblicherweise die Pro­ duktionsbedingungen nicht an die Holzarten, von welchen die Qualität und die Ausbeute des erzeugten Produktes abhängen, angepaßt werden können.

Speziell bei der Zellstoffherstellung können sich Schwankun­ gen in der Qualität des erzeugten Zellstoffes ergeben, auch wenn das Mischungsverhältnis der Hackschnitzel im Mittel konstant ist. Eine genaue Regelung oder Steuerung des Produk­ tionsprozesses ist schwierig. Gefordert wird daher eine schnelle Messung zumindest des Mischungsverhältnisses unter­ schiedlicher Holzarten in Mischungen von Holz-Hackschnitzeln.

Vom Stand der Technik sind zwar Untersuchungen zur Holzart­ klassifizierung mit Hilfe der Infrarotspektroskopie bekannt. Insbesondere wurde bereits gezeigt, daß durch Auswertung der Infrarotspektren die Holzart bestimmt werden kann, wozu auf die zur Veröffentlichungen "Eucalypt wood classification by NIR Spectroscopy and Principle Component Analysis" in der Zeitschrift Appita 96, S. 295 ff. und "Orientierende Unter­ suchungen zur Anwendung der NIR-Spectroskopie für die Be­ urteilung des Mischungsverhältnisses Laubholz/Nadelholz und des Klebstoffanteiles in Spangemischen" in der Zeitschrift Holz als Roh- und Werkstoff 50 (1992), S. 25-28, verwiesen wird.

Bei den bekannten Methoden werden üblicherweise Proben in spezieller Weise präpariert. Z. B. wird das Holz zunächst gemahlen, mit Kaliumbromid in Pillen gepreßt und wird an­ schließend die Transmission der Infrarotstrahlung gemessen. Durch eine solche Präparation ergeben sich zwar gute und reproduzierbare Spektren. Für industrielle Anwendungen ist jedoch dieses Verfahren aufgrund der aufwendigen Proben­ vorbereitung nicht anwendbar. Insbesondere erfolgen keine Online-Messungen im Praxisbetrieb, die unmittelbar in die Prozeßführung bei der Produktion einfließen könnten.

Daneben ist aus der DE 195 10 008 C2 ein Verfahren und eine zugehörige Vorrichtung zur Prozeßführung bei der Zellstoff- und Papierherstellung bekannt, bei denen mit einer Meßein­ richtung spektrale Kennwerte bei unterschiedlichen Wellen­ längen wenigstens der Ausgangsstoffe für die Zellstoff- und/ oder Papierherstellung erfaßt werden, wobei die Ausgangs­ stoffe entweder der Rohstoff "Holz" oder der Sekundärrohstoff "Altpapier" ist. Bei letzterem Stand der Technik erfolgt die Auswertung der Spektren also bei einzelnen Wellenlängen, die empirisch ermittelt wurden. Durch Korrelationsanalysen werden dort einzelne Spektrallinien selektiert, die einen Zusammen­ hang zur Holzart aufweisen. Es werden dann die entsprechenden Absorptionswerte an den selektierten Wellenlängen für die Auswertung herangezogen. Gar nicht berücksichtigt werden beim Stand der Technik die diversen in der industriellen Anwendung existierenden Störeinflüsse, wie z. B. Schwankungen der Tem­ peratur, Luftfeuchtigkeit oder Holzfeuchte, da die bisherigen Messungen im Labor unter konstanten Bedingungen durchgeführt wurden.

Weiterhin ist aus der WO 95/31710 A1 ein spektroskopisches Verfahren zur Messung von Qualitätsparametern an einzelnen Holzarten, an Holz-Hackschnitzeln, an Holzspänen, an einer Holzpulpe und an Papier bekannt. Dabei geht es im wesent­ lichen um eine geeignete Auswertung der Spektren über chemo­ metrische Methoden, insbesondere um die sogenannte Haupt­ komponente der Analyse. Im einzelnen werden die über diese Auswertemethoden ermittelten Werte mit Modellwerten ver­ glichen. Schließlich ist aus der DE 42 35 956 A1 die Ver­ wendung von elektromagnetischen und/oder akustischen Wellen zur Identifizierung von Materialien bekannt, wobei mit den Wellen die Materialstruktur der Proben erfaßt und durch ge­ eignete Signalverarbeitung des Material identifiziert wird.

Demgegenüber ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur Bestimmung einer Holzart und deren Anteil in Mischungen von Holzhackschnitzeln in geeigneter Weise zur Prozeßführung bei der Holzverarbeitung weiterzubilden. Dabei soll das Verfahren und die zugehörige Vorrichtung beim Produktionsprozeß in der industriellen Praxis einsetzbar und insbesondere zur Prozeß­ führung und Prozeßoptimierung bei der Holzverarbeitung geeig­ net sein.

Die Aufgabe ist erfindungsgemäß durch die Gesamtheit der Merkmale des Patentanspruches 1 gelöst. Eine zugehörige ge­ eignete Vorrichtung zur Ausführung der Erfindung ist im Anspruch 11 gekennzeichnet. Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen angegeben.

Bei der Erfindung kann mit Hilfe der Infrarot-Spektroskopie an unbehandelten Hackschnitzeln nicht nur die Holzart und deren Anteil in der Mischung klassifiziert werden. Vielmehr ist auch die Qualität der einzelnen Holzart feststellbar und zur Gewinnung der Prozeßsteuer- und/oder Regelgrößen einsetz­ bar. Bei der zugehörigen Vorrichtung mißt ein Meßgerät die von einem Gemisch aus unbehandelten Hackschnitzeln reflek­ tierte Strahlung, vorzugsweise im Bereich des Nahen Infrarots (NIR). Vorteilhafterweise werden aus den gemessenen Spektren durch multivariate Auswerteverfahren zumindest die relativen Anteile verschiedener Holzarten berechnet und erfindungsgemäß zusätzlich die Holzqualität einer einzelnen Holzart in einer Mischung unterschiedlicher Holzarten erfaßt und bei der Prozeßführung berücksichtigt.

Für die industrielle Praxis, insbesondere für die Zellstoff­ herstellung durch Kochen von Hackschnitzeln in Kochflüssig­ keit in einem Zellstoffkocher, ergeben sich mit der Erfindung erhebliche Vorteile. Durch die Online-Messung der unter­ schiedlichen Holzanteile und der diesbezüglichen Holzqualität ist eine Anpassung der Prozeßparameter im Produktionsprozeß möglich, so daß eine Vergleichmäßigung der Produktqualität erreicht wird. Durch die Verringerung von Qualitätsschwan­ kungen lassen sich wesentliche Einsparungen erzielen. Die Ausbeute kann erhöht und/oder die Produktionszeit verringert werden.

Im Rahmen der Erfindung kann die Auswertung vorteilhafter­ weise mit sogenannten Klassifikatoren erfolgen. Dies bedeutet im einzelnen, daß zunächst mit eigenen Modellen jeweils die Holzart festgestellt wird und anschließend über weitere Mo­ delle für die einzelnen Holzarten die Qualitätseigenschaften der jeweiligen Holzart bestimmt werden. Insbesondere kann dazu eine Vielzahl von weiteren Parametern genutzt werden, die im einzelnen bekannt sind, wie die Erbanlagen, Wachs­ tumsgebiet und auch physiologisch/chemische und mechanische Eigenschaften des Holzes.

Letztere Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Einflüssen und den Stoffdaten sind bisher nur in Einzelfällen bekannt, sie können aber durch empirische Näherungen beschrieben werden. Beispielsweise gibt es Gleichungen für den Zellulose­ gehalt in Abhängigkeit vom Baumalter und Durchschnittswerte für die Holzzusammensetzung für die gängigen Holzarten. Diese Zusammenhänge können nunmehr gezielt ausgenutzt werden.

Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Figurenbeschreibung von Ausführungs­ beispielen.

Es zeigen

Fig. 1 eine Ausführungsform einer Meßeinrichtung,

Fig. 2a ein mit einer Einrichtung gemäß Fig. 1 erfaßtes Spektrum,

Fig. 2b mehrere zu Fig. 1 zugehörige zweite Ableitungen von Holzspektren,

Fig. 3 eine Auswerteeinrichtung mit Klassifikatoren für die Holzarten,

Fig. 4 und Fig. 5 Darstellungen von durch die Auswertung der Spektren gemäß Fig. 2a und 2b erzielten Ergeb­ nisse,

Fig. 6 die Wiedergabe eines bezüglich einer Holzart genorm­ ten Anteiles in einer Holzmischung,

Fig. 7 die Anwendung der anhand der Fig. 1 bis 6 erhaltenen Signale für eine Vorwärtsregelung bei der Zellstoffkochung und

Fig. 8 eine Anwendung entsprechender Signale bei der Rück­ wärtsregelung für die Vorgabe einer Hackschnitzel­ mischung.

Die Figuren, insbesondere die Diagramme, werden teilweise gemeinsam beschrieben. Dabei haben sich entsprechende Teile gleiche bzw. sich entsprechende Bezugszeichen.

Bei der in Fig. 1 dargestellten Einrichtung beleuchten zwei identische Halogenlampen 1 und 1' einzelne Holzstücke 10, die sich beispielsweise auf einem Förderband befinden. Durch eine geeignete Optik 20, die beispielsweise durch Linsen 21 und 22 angedeutet ist, wird ein Meßfleck auf dem durchlaufenden Hackschnitzelstück 10 ausgeleuchtet. Das reflektierte Licht wird über eine Sammellinse 23 in einen Lichtwellenleiter 30 eingekoppelt, der das Licht zu einem Spektrometer 50 führt. Vorteilhafterweise sind der Lichtquelle 1, 1' und den opti­ schen Einrichtungen Mittel zur Unterdrückung von Tageslicht­ einflüssen, insbesondere zur Abschirmung von Streulicht, zugeordnet.

Das Spektrometer kann aufgrund der Lichtwellenleiter 30 dezentral angeordnet sein. Die gemessenen Spektren werden zu einem Rechner 100, beispielsweise PC, übertragen und dort ausgewertet.

In der Fig. 2a und 2b sind die Absorption als Funktion der Wellenlänge und die zugehörigen 2. Ableitungen im Bereich des nahen Infrarots (NIR) dargestellt. Gemessen wird die direkte spektrale Reflexion des Lichtes unter 30° an unbehandelten Hackschnitzeln. Neben dem beispielhaften Spektrum im Bereich von 1,0 bis 2,0 µm sind gleichermaßen für bestimmte konti­ nuierliche Spektralbereiche die mathematischen Ableitungen, d. h. der Differenzquotient, der Spektralfunktionen aufgetra­ gen. Insbesondere die 2. Ableitung im Bereich zwischen 1,62 und 1,78 µm beinhaltet wichtige Informationen für unter­ schiedliche Holzsorten.

Die Messung mit der Vorrichtung gemäß Fig. 1 mit Spektren entsprechend Fig. 2a und 2b erfolgt also im nahen Infrarot­ bereich (NIR) oder auch im mittleren Infrarotbereich (MIR). Dabei wird mit einem oder mehreren Sensoren gemessen. Es ist eine Messung mit einem über dem Förderband traversierenden Sensor möglich oder es können eine Vielzahl von Sensoren über dem Förderband für die Hackschnitzel fest angeordnet sein.

Die Auswertung der mit einem Meßgerät gemäß Fig. 1 erhaltenen Spektren erfolgt mit chemometrischen Methoden. Vorteilhafter­ weise kommen Modellierungsverfahren zum Einsatz. Beispiels­ weise kann die Auswertung mit einem Modell 110 gemäß Fig. 3 in mehreren Stufen erfolgen.

Gemäß Fig. 3 wird mit einem ersten Klassifikator 111 ermit­ telt, ob es sich beim Hackschnitzel um Laubholz oder Nadel­ holz handelt. Laub- und Nadelhölzer haben eine prinzipiell unterschiedliche chemische Struktur. In einem zweiten Schritt werden dann jeweils ein separates Modell 121 für Laubhölzer und ein eigenes Modell 122 für Nadelhölzer eingesetzt. In dieser Stufe erfolgt die Klassifikation in die einzelnen Laub- und Nadelholzspezies, wofür Untermodelle 131 bis 133 für beispielsweise Buche, Birke, Eukalyptus und Untermodelle 136 bis 139 für beispielsweise, Fichte, Pinie, Tanne ver­ wendet werden. Beispielsweise für Pinie lassen sich weitere Klassifikatoren 141 für pinus pinaster und 142 für pinus caribea bilden.

Durch letztere für die einzelnen Arten entsprechend konzi­ pierten und unterlagerten Modelle ist es auch möglich, die chemische Zusammmensetzung und weitere Eigenschaften, bei­ spielsweise die Feuchte oder den Rindenanteil einer einzelnen Holzart, zu bestimmen. Z. B. wird über ein weiteres Unter­ modell 140 die Feuchte von pinus pinaster entsprechend dem Klassifikator 141 und von pinus caribea entsprechend dem Klassifikator 142 gebildet.

Durch die stufenweise Auswertung gemäß Fig. 3 wird eine höhere Genauigkeit erzielt als mit einem globalen Modell. Dabei wird das Spektrum nur einmal mit der. Vorrichtung gemäß Fig. 1 aufgenommen und kann dann im Rechner 100 mit geeigne­ ter Software nacheinander für die Klassifikatoren und die Teilmodelle ausgewertet werden.

In Fig. 4 ist ein Histogramm dargestellt, das das Ergebnis an 120 einzelnen Hackschnitzeln wiedergibt. Dazu wurden die Spektren mit bekannten mathematischen Methoden ausgewertet, wobei insbesondere die Methode der kleinsten Quadrate (PLS = partial least square) zum Einsatz kommt. Auf der x-Achse ist der Modelloutput aufgetragen. Letzterer ist so konfiguriert, daß er im Idealfall 0 für Eukalyptus und 1 für Pinie beträgt. Auf der Ordinate ist die Anzahl der Hackschnitzel, die in den jeweiligen Bereich fallen, aufgetragen.

Es wird deutlich, daß eine eindeutige Klassifizierung der Holzart möglich ist. Alle Werte für Eukalyptus liegen unter­ halb von 0,5 und alle Werte für Pinie oberhalb von 0,5 der Abszissenskalierung.

Ein entsprechendes Ergebnis ergibt sich für die Unterschei­ dung von pinus pinaster und pinus caribea gemäß Fig. 5.

Die Labormessungen an den einzelnen unbehandelten Hack­ schnitzeln können auch dazu verwendet werden, um einen konkreten Anwendungsfall zu simulieren. Der Sensor kann das Mischungsverhältnis von beispielsweise pinus pinaster, pinus caribea und eucalyptus globulus erfassen. Dazu wird der Sensor über ein laufendes Förderband installiert und als Meßzeit 1 min gewählt. In der Meßzeit wird der Sensor ca. 1000 Hackschnitzel erfassen, d. h. das in der Zeit von 1 min gemessene Spektrum ist in diesem Fall eine Überlagerung der Spektren von 1000 einzelnen Hackschnitzeln. Gemäß Fig. 6 läßt sich daraus eine Eichkurve y-x für den Eukalyptusgehalt, beispielsweise die Regressionslinie y = x, ableiten.

Zur zusätzlichen Bestimmung der Qualität einzelner in einer Hackschnitzelmischung vorhandener Holzarten werden mathema­ tische Modellierungsverfahren eingesetzt, wobei die Auswer­ tungssoftware aus einem selbstlernenden Algorithmus besteht. Beispielsweise können Neuronale Netze eingesetzt werden. Da­ bei wird das jeweilige Modell mit einem geeigneten Trainings­ set trainiert, um die Zusammenhänge zwischen den Spektren und den Qualitätsparametern herzustellen. Für das Training kann dabei "künstliches Holz" verwendet werden.

Zur Definition von "künstlichem Holz" werden die einzelnen Komponenten von Holz, beispielsweise Lignin und Hemizellulo­ sen, wie z. B. Polyosen, Xylan, Xylen, Mannan, und die Zellu­ lose, verwendet, die jeweils in reiner Form erhältlich sind. Auf synthetischem Weg läßt sich somit künstliches Holz ge­ eigneter Zusammensetzung herstellen, dadurch, daß die ein­ zelnen Komponenten in definierten Konzentrationen gemischt und gepreßt werden. Damit läßt sich für das Modell ein opti­ males Trainingsset erstellen, da die einzelnen Parameter jeweils einzeln beeinflußt werden können.

In anderer Ausbildung kann das Training des Modells auch mit Prozeßdaten erfolgen, wozu sich Fuzzy-Methoden anbieten. Hierzu wird das Modell mit den Daten aus dem Prozeß direkt trainiert. Die am Holz gemessenen Infrarotspektren werden zusammen mit allen anderen wichtigen Prozeßgrößen, wie beispielsweise Temperatur, Druck, Geschwindigkeit, im Modell verarbeitet, wobei die im Labor gemessene Produktqualität im Trainingsset enthalten ist. Das Modell lernt aus den Spektren und den Prozeßdaten die Produktqualität zu berechnen, um dann die Labormessungen ersetzen zu können.

Letzteres Verfahren liefert ein auf jede spezielle Anwendung passendes Modell. Nachteilig ist jedoch, daß sich das Trai­ ningsset nicht beeinflussen läßt, sondern durch die natür­ lichen Schwankungen der Holzqualität bestimmt wird. Insofern ist der Eingangsraum kleiner als beim ersten Verfahren.

Ideal ist, wenn beide Verfahren in Kombination angewandt werden: Für die grobe Einstellung erfolgt das Training am künstlichen Holz und zur Feinjustage der Modellparameter das Training anhand der Prozeßdaten.

Bei Einsatz des Meßgerätes gemäß Fig. 1 läßt sich somit also neben der Holzart auch die Holzqualität unmittelbar ausgeben, wobei die Definition der Holzqualität vom Prozeß selbst ab­ hängt. Bestimmende Größen sind dabei die Holzart, das Wachs­ tumsgebiet sowie dessen Klima und Bodenbeschaffenheit, der Ligningehalt oder allgemeiner die chemische Zusammensetzung, die Holzfeuchte, das Alter der geschlagenen Bäume, Rinden­ anteil, die Position der Holzstücke innerhalb des Baumes, z. B. Splint- oder Kernholz, die Lagerungszeit oder auch Pilz­ befall oder Holzfäule. Dabei handelt es sich zum Teil um redundante Größen, da die Problematik oft in einer für den speziellen Prozeß geeigneten Definition der Holzqualität liegt. Mit dem neuen Meßgerät ist es möglich, einzelne Größen oder die entsprechende Holzqualität direkt auszugeben.

Die so erhaltenden Meßgrößen dienen für den Einsatz in einer Prozeßsteuerung. Insbesondere bei Einsatz der Steuerung im Rahmen der Zellstoffkochung kann eine Vorwärtssteuerung durchgeführt werden. Dabei erfolgt die Qualitätsmessung des Holzes dadurch, daß anhand eines Holzqualitätsmodells 170 die Zusammensetzung des Holzes, insbesondere die Ligninkonzentration, bestimmt wird und diese Ligninkonzentration Eingang in ein Kochermodell 180 zur Berechnung der Kochzeit bzw. der Kochdauer findet. Unter Berücksichtigung der Prozeßmeßwerte wird jeweils ein Offset ΔH zum sog. H-Faktor und ein Offset ΔT, Δt zur Kochtemperatur T und/oder Kochzeit t gebildet. Somit wird die Streuung der Qualität reduziert, die Kappazahl angehoben und dann insbesondere die Zellstoffausbeute erhöht.

Es ist auch möglich, eine Prozeßsteuerung als Rückwärtssteue­ rung auszubilden. Dazu kann die Bewertung der Holzqualität zur Beeinflussung des dem Zellstoffkocher vorgeschalteten Holzplatzes und insbesondere der Hackschnitzelaufbereitung dienen. In Fig. 8 ist mit 210 ein Transportband zum Trans­ port von Hackschnitzelmischungen bezeichnet, dem über einen Trichter 215 von Vorratsbehältern Hackschnitzel von unter­ schiedlichen Holzsorten, beispielsweise eucalyptus globulus, picea abies und pinus caribea, zugeführt werden. Dafür sind jeweils wieder einzelne Transportbänder 221 bis 223 vorhan­ den. Über das Spektrometer 250, das im wesentlichen dem Spektrometer gemäß Fig. 1 entspricht, wird ein kontinuier­ liches Spektrum aufgenommen, aus dem über den Rechner 100 aus Fig. 1 und unter Zuhilfenahme der entsprechenden Modelle mit den Klassifikatoren gemäß Fig. 3 zunächst das Mischungsver­ hältnis 261 der Holzsorten ermittelt wird. Durch den Ver­ gleich in Einheit 260 mit dem vorgegebenen Mischungsmodell 262 lassen sich dann Signale ableiten, die die Bandgeschwin­ digkeit der Einzelbänder 221 bis 223 ausregeln. Somit gelangt zur Weiterverarbeitung eine genau definierte Mischung der unterschiedlichen Holzarten und gegebenenfalls vorgegebener Qualität der einzelnen Holzart in der Holzmischung.

Abhängig von der spektrometrisch gemessenen Holzqualität werden dann die verschiedenen Holzarten zusammengemischt bzw. die Mischungsverhältnisse geändert. Somit ist eine geeignete Prozeßführung bzw. Prozeßoptimierung möglich.

Claims (21)

1. Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung eines holzver­ arbeitenden Prozesses, bei dem unterschiedliche Holzarten in Mischungen von Holz-Hackschnitzeln verwendet werden, wobei an den unbehandelten Holz-Hackschnitzeln kontinuierliche Infra­ rotspektren aufgenommen werden und aus den Spektren online zumindest die einzelnen Holzarten und deren Anteile in der Mischung bestimmt und zur Gewinnung von Prozeßführungsgrößen herangezogen werden, dadurch gekenn­ zeichnet, daß neben den Anteilen der unterschied­ lichen Holzarten in der Hackschnitzelmischung weiterhin die Holzqualität der einzelnen Holzarten bestimmt und zur Gewin­ nung der Prozeßführungsgrößen herangezogen wird, wobei zur Definition der Holzqualität ein Standard aus künstlichem Holz verwendet und wobei aus einzelnen Holzkomponenten auf synthe­ tischem Weg künstliches Holz geeigneter Zusammensetzung her­ gestellt wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet in der Anwendung bei der Zellstoff- und Papierherstellung als holzverarbeitender Prozeß.

3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Holzart und die Holz­ qualität zur Vorwärtssteuerung und/oder -regelung der Zell­ stoff- und Papierherstellung eingesetzt wird.

4. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Holzart und die Holz­ qualität zur Rückwärtssteuerung und/oder -regelung der für den holzverarbeitenden Prozeß vorgelagerten Schritte, ins­ besondere der Holzaufbereitung, eingesetzt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekenn­ zeichnet, daß zur Bestimmung der Holzqualität die chemische Zusammensetzung und weiterhin Messungen und/oder Daten charakteristischer Eigenschaften des Holzes, wie insbe­ sondere der Rindenanteil, Anteil von Splint- und/oder Kern­ holz, die Holzfeuchte sowie weiterhin gegebenenfalls fest­ zustellender Pilzbefall und/oder Holzfäule, herangezogen werden.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Spektren im nahen Infrarotbereich (NIR) oder mittleren Infrarotbereich (MIR) aufgenommen werden.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß konti­ nuierliche Spektren ausgewertet werden und daß zur Auswertung chemometrische Methoden, wie insbesondere die Hauptkomponen­ tenanalyse (PCA = Principal Component Analysis) oder die sogenannte PLS-Methode (Partial Least Square) herangezogen werden.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekenn­ zeichnet, daß zusätzlich zu den kontinuierlichen Spektren auch deren erste und zweite Ableitungen ausgewertet werden.

9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch ge­ kennzeichnet, daß zur Auswertung neuronale Netze und/oder Fuzzy-Methoden herangezogen werden.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, da­ durch gekennzeichnet, daß die Auswer­ tung stufenweise unter Zuhilfenahme von Klassifikatoren vor­ genommen wird und daß zunächst die Holzartgruppe, wie Laub­ holz und/oder Nadelholz, und daß anschließend die Holzart selbst und für die ermittelten Holzarten separat deren Anteil in der Hackschnitzelmischung und/oder die Qualität der ein­ zelnen Holzarten bestimmt wird.

11. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 1 oder einem der Ansprüche 2 bis 10, mit einer Lichtquelle (1, 1'), wenigstens einer Sonde (23, 30) für das reflektierte Licht, einem Spektrometer (50) mit geeignetem Spektralbe­ reich, Auflösung und Dynamik, sowie mit einem Rechner (PC) als Auswerteeinrichtung (100), wobei der Rechner software­ mäßig mit geeigneten Auswertealgorithmen für die Holzqualität programmiert ist, die den Standard aus künstlichem Holz berücksichtigen.

12. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge­ kennzeichnet, daß als Auswertungsalgorithmus ein selbstlernendes mathematisches Modell vorhanden ist.

13. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge­ kennzeichnet, daß das Modell vor bestimmungs­ gemäßer Anwendung der Vorrichtung mit geeigneten Trainings­ daten trainiert wird.

14. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch ge­ kennzeichnet, daß zum Training des Modells das künstliche Holz zur Verfügung steht.

15. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch ge­ kennzeichnet, daß zum Training des Modells die Daten aus dem Meßprozeß herangezogen wrden, sofern der Meß­ prozeß mit Labormessungen für die Holzqualität korreliert.

16. Vorrichtung nach Anspruch 12, insbesondere zur Durch­ führung des Verfahrens nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß das Modell aus mehreren Teilmodellen besteht, die stufenweise im Sinne von Klassi­ fikatoren für die Holzart und/oder Holzqualität zum Einsatz kommen.

17. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge­ kennzeichnet, daß der Lichtquelle (1, 1') eine Optik (21, 22) für die Ausleuchtung der Hackschnitzel vor­ geschaltet ist.

18. Vorrichtung nach Anspruch 17, dadurch ge­ kennzeichnet, daß der Lichtquelle (1) und Optik (21, 21', 23) Mittel zur Unterdrückung von Tageslichtein­ flüssen zugeordnet sind.

19. Vorrichtung nach Anspruch 18, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Mittel zur Unterdrückung von Tageslichteinflüssen eine Einrichtung zur Abschirmung von Streulicht sind.

20. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 17 bis 19, da­ durch gekennzeichnet, daß die Optik (21, 21', 23) für die Ausleuchtung einerseits und für die Erfassung des reflektierten Lichtes andererseits eine gemeinsame Einheit bilden.

21. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge­ kennzeichnet, daß die Sonde für das reflek­ tierte Licht Lichtwellenleiter (30) enthalten, so daß das Spektrometer (50) dezentral anordenbar ist.