Kina ima relativno oskudne šumske resurse, a obim uskladištenih šumskih resursa daleko je od zadovoljavanja potreba trenutne nacionalne izgradnje. Kontradikcija između ograničenih resursa drveta i sve veće potražnje na tržištu potrošnje primorala je drvoprerađivačku industriju da se razvija prema inteligentnom proizvodnom načinu proizvodnje.
Tehnologija umjetne inteligencije ima veliki potencijal u drvoprerađivačkoj industriji. U procesu sušenja drveta potrebno je postići precizno ispitivanje i kontrolu temperature, vlažnosti i vlažnosti drveta u sušari. Nakon sušenja potrebno je i ispitivanje drveta bez razaranja putem tehnologije mašinskog vida kako bi se utvrdio kvalitet drveta i locirali eventualni nedostaci.Tokom obrade, inteligentni algoritmi mogu optimizirati i rasporediti materijale kako bi uštedjeli na radu i resursima.
Posljednjih godina Weinig GmbH je pokrenuo optimiziranu proizvodnu liniju za rezanje punog drveta na sajmu LIGNA u Hannoveru u Njemačkoj, koja uključuje automatsku identifikaciju veličine ploča od punog drveta i nedostataka, uzdužno optimalno sečenje, poprečno optimalno obrezivanje i piljenje, kao i automatske operacije hranjenja i istovara. Čitav proces se može automatizirati, a to je uspješan slučaj kombiniranja umjetne inteligencije i automatizacije.
Može se predvidjeti da će integracija tehnologije umjetne inteligencije u proces prerade drveta značajno poboljšati nivo inteligencije i proizvodnu efikasnost sadašnje kineske drvoprerađivačke industrije, učinkovito promovirati nadogradnju i transformaciju drvoprerađivačke industrije i proizvoditi proizvode od drveta koji će biti bolji. kvalitetnije ispuniti zahtjeve tržišta.
Ovaj članak će elaborirati trenutni status primjene algoritama i teorija umjetne inteligencije u nerazornom ispitivanju i klasifikaciji drva, sušenju drva i optimalnoj preradi drva u posljednjih nekoliko godina. Upoređujući prednosti i nedostatke srodnih algoritama i teorija, analizira nedostatke trenutne tehnologije umjetne inteligencije u drvoprerađivačkoj industriji i predlaže buduće pravce razvoja kako bi se pronašle tačke prodora za primjenu tehnologije umjetne inteligencije u drvoprerađivačkoj industriji.
1. Primjena algoritama umjetne inteligencije u nerazornom ispitivanju drveta
Drvo igra vrlo važnu ulogu u raznim industrijama kao što su građevinarstvo, dekoracija i namještaj u Kini. Međutim, zahtjevi za mehanička svojstva drveta, izgled (kao što su karakteristike teksture, karakteristike boje i defekti), savijanje, hrapavost površine i druge karakteristike razlikuju se među različitim industrijama.
Stoga se drvo mora testirati i klasificirati kako bi se zadovoljile specifične potrebe različitih industrija za karakteristike drveta i kako bi se poboljšalo korištenje drveta. U tradicionalnoj preradi drveta, pregled i klasifikacija drveta uglavnom se oslanjaju na ručno vizuelno posmatranje, koje je subjektivno, neefikasno i niske produktivnosti i ne može zadovoljiti potražnju za drvetom u nacionalnoj građevini.
Trenutno su se pojavile i druge nedestruktivne metode za ispitivanje drveta, kao što su tehnologije ultrazvuka, lasera i akustične emisije, koje postepeno prelaze na automatsko ispitivanje i klasifikaciju. Poslednjih godina, uz kontinuirani razvoj i napredak tehnologije veštačke inteligencije, kompjuterski potpomognuta tehnologija vizuelne inspekcije postepeno se primenjuje na ispitivanje drveta bez razaranja, što može značajno smanjiti subjektivni uticaj ručne vizuelne diskriminacije i poboljšati tačnost i efikasnost. ispitivanje drveta bez razaranja.
Među njima, razvoj tehnologije prepoznavanja slika igra ključnu ulogu u primjeni kompjuterski potpomognute tehnologije vizualne inspekcije u nerazornom ispitivanju drveta, koja se često primjenjuje na prepoznavanje teksture drveta, detekciju nedostataka, klasifikaciju drveta i druge poslove.
2. Primjena algoritama umjetne inteligencije u sušenju drva
Sušenje drveta je proces uklanjanja vlage iz drveta pod određenim uslovima, što direktno utiče na kvalitet proizvoda od drveta.
Nakon sušenja, drvo se neće dugo vremena ispucati ili iskriviti, a njegova otpornost na koroziju i čvrstoća također će biti znatno poboljšani. Uloga metoda umjetne inteligencije u sušenju drva uglavnom leži u preciznom predviđanju sadržaja vlage u drvetu i kontroli temperature i vlažnosti u sušionici.
Uobičajeni inteligentni algoritmi uključuju BP neuronsku mrežu, fuzzy algoritam, algoritam kolonije mrava i poboljšanje ovih algoritama, koji mogu postići svoje funkcije, ali njihova preciznost nije visoka.
Moguće je razmotriti kombinovanje veštačkih neuronskih mreža sa rasplinutim algoritmima, genetskim algoritmima, ekspertskim sistemima i drugim inteligentnim algoritmima kako bi se međusobno nadopunile snage i slabosti ili razmotriti uvođenje dubokog učenja i internet komunikacije u sušenje drveta kako bi se postigla veća preciznost predviđanja i kontrole.
3. Primjena algoritama umjetne inteligencije u optimalnoj preradi drveta
Da bi se prevazišao ozbiljan otpad i niska automatizacija u tradicionalnoj optimalnoj preradi drveta, programi i algoritmi optimalne obrade drveta moraju biti optimizovani tokom procesa rezanja i rasporeda drveta kako bi se efektivno poboljšale ekonomske koristi preduzeća tokom procesa rezanja i rasporeda drveta i poboljšali načini obrade drveta i smanjiti drvni otpad.
S razvojem inteligentnih algoritama, korištenje algoritama umjetne inteligencije za optimizaciju izgleda glavni je smjer istraživanja problema rasporeda pravokutnih komponenti, ali postoji relativno malo istraživanja o optimizaciji rasporeda za drvo, posebno drvo s defektima, a najčešće korišteni inteligentni algoritmi uglavnom uključuju genetski algoritmi.
Kombinacija detekcije grešaka u drvetu i optimizacije rezanja i rasporeda je važna mjera za poboljšanje korištenja drveta. Međutim, snažna slučajnost grešaka u drvu, kao što su njihove vrste i distribucije, jedna je od glavnih poteškoća u istraživanju algoritama optimalne obrade drveta.
Stoga, u budućnosti treba poduzeti ciljane mjere za aktivno uvođenje algoritama umjetne inteligencije i poboljšati sposobnost generalizacije i robusnost algoritama što je više moguće kada se rješavaju problemi rezanja drva i optimizacije rasporeda.
4. Zaključak
Posljednjih godina, razvoj tehnologije umjetne inteligencije brzo je napredovao. Kako integrirati tehnologiju umjetne inteligencije s drvoprerađivačkom industrijom kako bi se postigla inteligentna kontrola i precizna alokacija drvoprerađivačke industrije, čime bi se poboljšala efikasnost proizvodnje i kapacitet na pretpostavci održivog razvoja, važno je pitanje za razvoj kineskog šumarstva.