Кина има релативно оскудне шумске ресурсе, а обим ускладиштених шумских ресурса далеко је од задовољавања потреба тренутне националне изградње. Контрадикција између ограничених ресурса дрвета и све веће потражње на тржишту потрошње приморала је дрвопрерађивачку индустрију да се развија ка интелигентном производном начину производње.
Технологија вештачке интелигенције има велики потенцијал у индустрији прераде дрвета. У процесу сушења дрвета потребно је постићи прецизно испитивање и контролу температуре, влажности и влажности дрвета у сушари. Након сушења, потребно је и испитивање дрвета без разарања кроз технологију машинског вида како би се утврдио квалитет дрвета и лоцирали евентуални недостаци.Током обраде, интелигентни алгоритми могу оптимизовати и распоредити материјале како би уштедели на раду и ресурсима.
Последњих година, Веиниг ГмбХ је покренуо оптимизовану производну линију за сечење пуног дрвета на сајму ЛИГНА у Хановеру, Немачка, која укључује аутоматску идентификацију величине плоча од пуног дрвета и недостатака, уздужно оптимално сечење, попречно оптимално обрезивање и тестерисање, као и операције аутоматског храњења и истовара. Цео процес се може аутоматизовати и то је успешан случај комбиновања вештачке интелигенције и аутоматизације.
Може се предвидети да ће интеграција технологије вештачке интелигенције у процес прераде дрвета значајно побољшати ниво интелигенције и ефикасност производње садашње кинеске дрвопрерађивачке индустрије, ефикасно промовисати надоградњу и трансформацију дрвопрерађивачке индустрије и производити производе од дрвета који су бољи. квалитетније испунити захтеве тржишта.
Овај чланак ће елаборирати тренутни статус примене алгоритама и теорија вештачке интелигенције у испитивању и класификацији дрвета без разарања, сушењу дрвета и оптималној преради дрвета последњих година. Упоређивањем предности и мана сродних алгоритама и теорија, анализира се недостатке актуелне технологије вештачке интелигенције у дрвопрерађивачкој индустрији и предлаже будући правци развоја у циљу проналажења тачака продора за примену технологије вештачке интелигенције у дрвопрерађивачкој индустрији.
1. Примена алгоритама вештачке интелигенције у испитивању дрвета без разарања
Дрво игра веома важну улогу у разним индустријама као што су грађевинарство, декорација и намештај у Кини. Међутим, захтеви за механичка својства дрвета, изглед (као што су карактеристике текстуре, карактеристике боје и дефекти), савијање, храпавост површине и друге карактеристике варирају међу различитим индустријама.
Стога, дрво мора бити испитано и класификовано да би се задовољиле специфичне потребе различитих индустрија за карактеристике дрвета и да би се побољшало коришћење дрвета. У традиционалној преради дрвета, инспекција и класификација дрвета се углавном ослањају на ручно визуелно посматрање, које је субјективно, неефикасно и ниске продуктивности и не може задовољити потражњу за дрветом у националној грађевини.
Тренутно су се појавиле друге недеструктивне методе за испитивање дрвета, као што су технологије ултразвука, ласера и акустичне емисије, које постепено прелазе на аутоматско испитивање и класификацију. Последњих година, уз континуирани развој и напредак технологије вештачке интелигенције, технологија визуелне контроле уз помоћ компјутера постепено се примењује на испитивање дрвета без разарања, што може значајно да смањи субјективни утицај ручне визуелне дискриминације и побољша тачност и ефикасност. испитивање дрвета без разарања.
Међу њима, развој технологије препознавања слика игра кључну улогу у примени компјутерски потпомогнуте технологије визуелне инспекције у неразорном испитивању дрвета, која се често примењује на препознавање текстуре дрвета, детекцију дефеката, класификацију дрвета и друге послове.
2. Примена алгоритама вештачке интелигенције у сушењу дрвета
Сушење дрвета је процес уклањања влаге из дрвета под одређеним условима, што директно утиче на квалитет производа од дрвета.
Након сушења, дрво неће пуцати или искривити се дуго времена, а његова отпорност на корозију и чврстоћа ће такође бити знатно побољшани. Улога метода вештачке интелигенције у сушењу дрвета углавном лежи у тачном предвиђању садржаја влаге у дрвету и контроли температуре и влажности у сушари за дрво.
Обично коришћени интелигентни алгоритми укључују БП неуронску мрежу, фуззи алгоритам, алгоритам колоније мрава и побољшање ових алгоритама, који могу да остваре своје функције, али њихова тачност није висока.
Могуће је размотрити комбиновање вештачких неуронских мрежа са расплинутим алгоритмима, генетским алгоритмима, експертским системима и другим интелигентним алгоритмима како би се међусобно допуњавале предности и слабости или размотрити увођење дубоког учења и интернет комуникације у сушење дрвета како би се постигла већа прецизност предвиђања и контроле.
3. Примена алгоритама вештачке интелигенције у оптималној обради дрвета
Да би се превазишао озбиљан отпад и ниска аутоматизација у традиционалној оптималној преради дрвета, програми и алгоритми за оптималну обраду дрвета морају бити оптимизовани током процеса сечења и распореда дрвета како би се ефикасно побољшале економске користи предузећа током процеса сече и распореда дрвета и побољшали начини обраде дрвета и смањити отпад од дрвета.
Са развојем интелигентних алгоритама, коришћење алгоритама вештачке интелигенције за оптимизацију распореда је главни правац истраживања проблема распореда правоугаоних компоненти, али постоји релативно мало истраживања о оптимизацији распореда за дрво, посебно дрво са дефектима, а најчешће коришћени интелигентни алгоритми углавном укључују генетски алгоритми.
Комбиновање детекције грешака у дрвету и оптимизације сечења и распореда је важна мера за побољшање коришћења дрвета. Међутим, моћна случајност дефеката дрвета, као што су њихови типови и дистрибуција, једна је од главних потешкоћа у истраживању алгоритама оптималне обраде дрвета.
Стога, у будућности треба предузети циљане мере за активно увођење алгоритама вештачке интелигенције и побољшати способност генерализације и робусност алгоритама што је више могуће када се решавају проблеми сечења дрвета и оптимизације распореда.
4. Закључак
Последњих година, развој технологије вештачке интелигенције брзо је напредовао. Како интегрисати технологију вештачке интелигенције са индустријом за прераду дрвета како би се постигла интелигентна контрола и прецизна алокација индустрије прераде дрвета, чиме би се побољшала ефикасност производње и капацитет на основу одрживог развоја, важно је питање за развој кинеског шумарства.