Kina ima relativno oskudne šumske resurse, a količina pohranjenih šumskih resursa daleko je od zadovoljavanja potreba trenutne nacionalne izgradnje. Proturječje između ograničenih resursa drva i stalno rastuće potražnje na tržištu potrošnje natjeralo je drvoprerađivačku industriju da se razvije prema inteligentnom načinu proizvodnje.
Tehnologija umjetne inteligencije ima veliki potencijal u drvoprerađivačkoj industriji. U procesu sušenja drva potrebno je postići precizno ispitivanje i kontrolu temperature, vlažnosti i vlažnosti drva u sušari. Nakon sušenja također je potrebno ispitivanje drva bez razaranja pomoću tehnologije strojnog vida kako bi se utvrdila kvaliteta drva i locirali eventualni nedostaci.Tijekom obrade, inteligentni algoritmi mogu optimizirati i rasporediti materijale radi uštede na radu i resursima.
Posljednjih godina tvrtka Weinig GmbH pokrenula je optimiziranu proizvodnu liniju za rezanje punog drva na sajmu LIGNA u Hannoveru u Njemačkoj, koja uključuje automatsku identifikaciju veličine i nedostataka ploče punog drva, uzdužno optimalno rezanje, poprečno optimalno obrezivanje i piljenje, kao i automatske operacije hranjenja i istovara. Cijeli proces može se automatizirati, a riječ je o uspješnom spoju umjetne inteligencije i automatizacije.
Može se predvidjeti da će integracija tehnologije umjetne inteligencije u proces prerade drva značajno poboljšati razinu inteligencije i učinkovitost proizvodnje trenutne kineske drvnoprerađivačke industrije, učinkovito promicati nadogradnju i transformaciju drvnoprerađivačke industrije i proizvoditi drvne proizvode koji bolje zadovoljiti zahtjeve tržišta uz veću kvalitetu.
Ovaj će članak razraditi trenutni status primjene algoritama i teorija umjetne inteligencije u nerazornom ispitivanju i klasifikaciji drva, sušenju drva i optimalnoj obradi drva posljednjih godina. Uspoređujući prednosti i nedostatke povezanih algoritama i teorija, analiziraju se nedostaci trenutne tehnologije umjetne inteligencije u drvnoprerađivačkoj industriji i predlažu budući smjerovi razvoja kako bi se pronašle prijelomne točke za primjenu tehnologije umjetne inteligencije u drvnoprerađivačkoj industriji.
1. Primjena algoritama umjetne inteligencije u ispitivanju drva bez razaranja
Drvo igra vrlo važnu ulogu u raznim industrijama kao što su građevinarstvo, dekoracija i namještaj u Kini. Međutim, zahtjevi za mehanička svojstva drva, izgled (kao što su značajke teksture, značajke boje i nedostaci), savijanje, hrapavost površine i druge karakteristike razlikuju se među različitim industrijama.
Stoga se drvo mora ispitati i klasificirati kako bi se zadovoljile specifične potrebe različitih industrija za svojstvima drva i kako bi se poboljšala iskoristivost drva. U tradicionalnoj obradi drva, pregled i klasifikacija drva uglavnom se oslanjaju na ručno vizualno promatranje, koje je subjektivno, neučinkovito i niske produktivnosti te ne može zadovoljiti potražnju za drvom u nacionalnoj gradnji.
Trenutno su se pojavile druge nedestruktivne metode za ispitivanje drva, kao što su ultrazvuk, laser i tehnologije akustične emisije, koje postupno prelaze na automatsko ispitivanje i klasifikaciju. Posljednjih godina, s kontinuiranim razvojem i prodorima tehnologije umjetne inteligencije, tehnologija računalno potpomognute vizualne inspekcije postupno se primjenjuje na ispitivanje drva bez razaranja, što može značajno smanjiti subjektivni utjecaj ručne vizualne diskriminacije i poboljšati točnost i učinkovitost ispitivanje drva bez razaranja.
Među njima, razvoj tehnologije prepoznavanja slike igra ključnu ulogu u primjeni tehnologije računalno potpomognute vizualne inspekcije u ispitivanju drva bez razaranja, koja se često primjenjuje na prepoznavanje teksture drva, otkrivanje nedostataka, klasifikaciju drva i druge poslove.
2. Primjena algoritama umjetne inteligencije u sušenju drva
Sušenje drva je proces uklanjanja vlage iz drva pod određenim uvjetima, što izravno utječe na kvalitetu proizvoda od drva.
Nakon sušenja, drvo dugo neće pucati ili se savijati, a njegova otpornost na koroziju i čvrstoća također će biti znatno poboljšani. Uloga metoda umjetne inteligencije u sušenju drva uglavnom je u točnom predviđanju sadržaja vlage u drvu i kontroli temperature i vlažnosti u peći za sušenje drva.
Inteligentni algoritmi koji se često koriste uključuju BP neuronsku mrežu, neizraziti algoritam, algoritam kolonije mrava i poboljšanja ovih algoritama koji mogu ostvariti svoje funkcije, ali njihova točnost nije velika.
Moguće je razmotriti kombiniranje umjetnih neuronskih mreža s neizrazitim algoritmima, genetskim algoritmima, ekspertnim sustavima i drugim inteligentnim algoritmima kako bi se međusobno nadopunili prednosti i slabosti ili razmotriti uvođenje dubokog učenja i internetske komunikacije u sušenje drva kako bi se postigla veća točnost predviđanja i kontrole.
3. Primjena algoritama umjetne inteligencije u optimalnoj obradi drva
Kako bi se prevladao ozbiljan otpad i niska automatizacija u tradicionalnoj optimalnoj obradi drva, programi i algoritmi za optimalnu obradu drva moraju se optimizirati tijekom procesa rezanja i rasporeda drva kako bi se učinkovito poboljšale ekonomske koristi poduzeća tijekom procesa rezanja i rasporeda drva i poboljšali načini obrade drva i smanjiti otpad od drva.
S razvojem inteligentnih algoritama, korištenje algoritama umjetne inteligencije za optimizaciju izgleda glavni je smjer istraživanja problema rasporeda pravokutnih komponenti, ali ima relativno malo istraživanja o optimizaciji izgleda za drvo, posebno drvo s greškama, a uobičajeno korišteni inteligentni algoritmi uglavnom uključuju genetski algoritmi.
Kombinacija otkrivanja nedostataka drva i rezanja drva i optimizacije rasporeda važna je mjera za poboljšanje iskorištenja drva. Međutim, snažna slučajnost nedostataka drva, kao što su njihove vrste i distribucija, jedna je od glavnih poteškoća u istraživanju algoritama optimalne obrade drva.
Stoga bi u budućnosti trebalo poduzeti ciljane mjere za aktivno uvođenje algoritama umjetne inteligencije i poboljšanje sposobnosti generalizacije i robusnosti algoritama što je više moguće pri rješavanju problema sječe drva i optimizacije rasporeda.
4. Zaključak
Posljednjih je godina razvoj tehnologije umjetne inteligencije brzo napredovao. Kako integrirati tehnologiju umjetne inteligencije s drvoprerađivačkom industrijom kako bi se postigla inteligentna kontrola i precizna raspodjela drvnoprerađivačke industrije, čime se poboljšava proizvodna učinkovitost i kapacitet na temelju održivog razvoja, važno je pitanje za razvoj kineskog šumarstva.