Китай має відносно обмежені лісові ресурси, і обсяг збережених лісових ресурсів далекий від задоволення потреб поточного національного будівництва. Протиріччя між обмеженими ресурсами деревини та постійно зростаючим попитом на ринку споживання змусило деревообробну промисловість розвиватися в напрямку інтелектуального способу виробництва.
Технологія штучного інтелекту має великий потенціал у деревообробній промисловості. У процесі сушіння деревини необхідно досягти точного тестування та контролю температури, вологості та вологості деревини в сушильній печі. Після сушіння також необхідне неруйнівне тестування деревини за допомогою технології машинного зору, щоб визначити якість деревини та виявити будь-які дефекти.Під час обробки інтелектуальні алгоритми можуть оптимізувати та компонувати матеріали для економії праці та ресурсів.
В останні роки компанія Weinig GmbH запустила оптимізовану виробничу лінію для різання масивної деревини на виставці LIGNA в Ганновері, Німеччина, яка включає автоматичну ідентифікацію розміру та дефектів плити з масиву деревини, оптимальне поздовжнє розрізання, оптимальне поперечне обрізання та розпилювання, а також автоматичні операції подачі та розвантаження. Весь процес можна автоматизувати, і це успішний випадок поєднання штучного інтелекту та автоматизації.
Можна передбачити, що інтеграція технології штучного інтелекту в процес обробки деревини значно підвищить рівень інтелекту та ефективність виробництва поточної деревообробної промисловості Китаю, ефективно сприятиме модернізації та трансформації деревообробної промисловості та вироблятиме вироби з деревини, які краще відповідати вимогам ринку з більш високою якістю.
У цій статті буде детально розглянуто поточний статус застосування алгоритмів і теорій штучного інтелекту в неруйнівному контролі та класифікації деревини, сушінні деревини та оптимальній обробці деревини за останні роки. Порівнюючи переваги та недоліки відповідних алгоритмів і теорій, він аналізує недоліки поточної технології штучного інтелекту в деревообробній промисловості та пропонує майбутні напрямки розвитку, щоб знайти точки прориву для застосування технології штучного інтелекту в деревообробній промисловості.
1. Застосування алгоритмів штучного інтелекту в неруйнівному контролі деревини
Деревина відіграє дуже важливу роль у різних галузях промисловості, таких як будівництво, оздоблення та виготовлення меблів у Китаї. Проте вимоги до механічних властивостей деревини, зовнішнього вигляду (таких як характеристики текстури, колірних особливостей і дефектів), вигину, шорсткості поверхні та інших характеристик відрізняються в різних галузях промисловості.
Тому деревину необхідно перевіряти та класифікувати, щоб задовольнити конкретні потреби різних галузей промисловості щодо властивостей деревини та покращити використання деревини. У традиційній обробці деревини перевірка та класифікація деревини в основному покладаються на ручне візуальне спостереження, яке є суб’єктивним, неефективним і низькопродуктивним, і не може задовольнити попит на деревину в національному будівництві.
В даний час з'явилися інші неруйнівні методи контролю деревини, такі як ультразвукові, лазерні та акустично-емісійні технології, які поступово переходять до автоматичного контролю та класифікації. В останні роки з безперервним розвитком і проривами в технології штучного інтелекту технологія візуального контролю за допомогою комп’ютера поступово застосовується до неруйнівного контролю деревини, що може значно зменшити суб’єктивний вплив ручного візуального розрізнення та підвищити точність і ефективність неруйнівний контроль деревини.
Серед них розробка технології розпізнавання зображень відіграє вирішальну роль у застосуванні комп’ютерної технології візуального контролю в неруйнівному контролі деревини, яка часто застосовується для розпізнавання текстури деревини, виявлення дефектів, класифікації деревини та іншої роботи.
2. Застосування алгоритмів штучного інтелекту при сушінні деревини
Сушка деревини - це процес видалення вологи з деревини в певних умовах, що безпосередньо впливає на якість виробів з деревини.
Після висихання деревина довго не розтріскується і не деформується, а її стійкість до корозії та міцність також значно покращуються. Роль методів штучного інтелекту в сушінні деревини в основному полягає в точному прогнозуванні вологості деревини та контролі температури та вологості в печі для сушіння деревини.
Зазвичай використовувані інтелектуальні алгоритми включають нейронну мережу BP, нечіткий алгоритм, алгоритм мурашиної колонії та вдосконалення цих алгоритмів, які можуть виконувати свої функції, але їхня точність невисока.
Можна розглянути можливість поєднання штучних нейронних мереж із нечіткими алгоритмами, генетичними алгоритмами, експертними системами та іншими інтелектуальними алгоритмами, щоб доповнити сильні та слабкі сторони один одного, або розглянути можливість впровадження глибокого навчання та Інтернет-комунікації в сушку деревини для досягнення вищої точності прогнозування та контролю.
3. Застосування алгоритмів штучного інтелекту в оптимальній обробці деревини
Щоб подолати серйозні відходи та низький рівень автоматизації в традиційній оптимальній обробці деревини, програми та алгоритми оптимальної обробки деревини повинні бути оптимізовані під час процесів різання та компонування деревини, щоб ефективно підвищити економічні вигоди підприємств під час процесу різання та компонування деревини та покращити режими обробки деревини та зменшити відходи деревини.
З розвитком інтелектуальних алгоритмів використання алгоритмів штучного інтелекту для оптимізації макета є основним напрямком дослідження проблем компонування прямокутних компонентів, але існує відносно мало досліджень щодо оптимізації макета для деревини, особливо деревини з дефектами, і зазвичай використовувані інтелектуальні алгоритми в основному включають генетичні алгоритми.
Поєднання виявлення дефектів деревини та різання деревини та оптимізації макета є важливим заходом для покращення використання деревини. Однак велика випадковість дефектів деревини, таких як їх типи та розподіл, є однією з головних труднощів у дослідженні оптимальних алгоритмів обробки деревини.
Тому в майбутньому слід вживати цілеспрямованих заходів для активного впровадження алгоритмів штучного інтелекту та максимального покращення здатності до узагальнення та надійності алгоритмів при вирішенні проблем розкрою деревини та оптимізації компонування.
4. Висновок
В останні роки розвиток технологій штучного інтелекту стрімко прогресував. Як інтегрувати технологію штучного інтелекту в деревообробну промисловість для досягнення інтелектуального контролю та точного розподілу деревообробної промисловості, тим самим підвищуючи ефективність виробництва та потужність на основі сталого розвитку, є важливим питанням для розвитку лісового господарства Китаю.