Čína má relatívne vzácne lesné zdroje a objem uskladnených lesných zdrojov ani zďaleka nezodpovedá potrebám súčasnej národnej výstavby. Rozpor medzi obmedzenými zdrojmi dreva a neustále sa zvyšujúcim dopytom na spotrebnom trhu prinútil drevospracujúci priemysel rozvinúť sa smerom k inteligentnému výrobnému výrobnému režimu.
Technológia umelej inteligencie má veľký potenciál v drevospracujúcom priemysle. V procese sušenia dreva je potrebné dosiahnuť presné testovanie a kontrolu teploty, vlhkosti a vlhkosti dreva v sušiarni. Po vysušení je potrebné aj nedeštruktívne testovanie dreva pomocou technológie strojového videnia, aby sa zistila kvalita dreva a lokalizovali sa prípadné chyby.Počas spracovania môžu inteligentné algoritmy optimalizovať a rozvrhnúť materiály, aby sa ušetrila práca a zdroje.
V posledných rokoch spoločnosť Weinig GmbH spustila na veľtrhu LIGNA v nemeckom Hannoveri optimalizovanú výrobnú linku na rezanie masívneho dreva, ktorá zahŕňa automatickú identifikáciu veľkosti a defektov dosky z masívneho dreva, pozdĺžne optimálne rezy, priečne optimálne orezávanie a pílenie, ako aj automatické operácie podávania a vykladania. Celý proces je možné automatizovať a je to úspešný prípad spojenia umelej inteligencie a automatizácie.
Dá sa predpokladať, že integrácia technológie umelej inteligencie do procesu spracovania dreva výrazne zlepší úroveň inteligencie a efektivitu výroby súčasného čínskeho drevospracujúceho priemyslu, účinne podporí modernizáciu a transformáciu drevospracujúceho priemyslu a bude vyrábať drevené výrobky, ktoré budú lepšie spĺňajú požiadavky trhu s vyššou kvalitou.
Tento článok sa bude zaoberať súčasným stavom aplikácie algoritmov a teórií umelej inteligencie pri nedeštruktívnom testovaní a klasifikácii dreva, sušení dreva a optimálnom spracovaní dreva v posledných rokoch. Porovnaním výhod a nevýhod súvisiacich algoritmov a teórií analyzuje nedostatky súčasnej technológie umelej inteligencie v drevospracujúcom priemysle a navrhuje smerovanie budúceho vývoja s cieľom nájsť prelomové body pre aplikáciu technológie umelej inteligencie v drevospracujúcom priemysle.
1. Aplikácia algoritmov umelej inteligencie v nedeštruktívnom testovaní dreva
Drevo hrá veľmi dôležitú úlohu v rôznych priemyselných odvetviach, ako je stavebníctvo, dekorácie a nábytok v Číne. Požiadavky na mechanické vlastnosti dreva, vzhľad (ako sú znaky textúry, farebné znaky a defekty), ohýbanie, drsnosť povrchu a ďalšie charakteristiky sa však v rôznych odvetviach líšia.
Preto musí byť drevo testované a klasifikované, aby spĺňalo špecifické potreby rôznych priemyselných odvetví na vlastnosti dreva a aby sa zlepšilo využitie dreva. Pri tradičnom spracovaní dreva sa kontrola a klasifikácia dreva spolieha hlavne na ručné vizuálne pozorovanie, ktoré je subjektívne, neefektívne a má nízku produktivitu a nemôže uspokojiť dopyt po dreve v národnom stavebníctve.
V súčasnosti sa objavili ďalšie nedeštruktívne metódy skúšania dreva, ako sú technológie ultrazvuku, lasera a akustickej emisie, ktoré postupne prechádzajú k automatickému skúšaniu a klasifikácii. V posledných rokoch, s neustálym vývojom a objavmi v technológii umelej inteligencie, sa technológia počítačom podporovanej vizuálnej kontroly postupne aplikovala na nedeštruktívne testovanie dreva, čo môže výrazne znížiť subjektívny vplyv manuálnej vizuálnej diskriminácie a zlepšiť presnosť a efektivitu nedeštruktívne testovanie dreva.
Medzi nimi vývoj technológie rozpoznávania obrazu zohráva kľúčovú úlohu pri aplikácii technológie vizuálnej kontroly pomocou počítača pri nedeštruktívnom testovaní dreva, ktoré sa často používa na rozpoznávanie textúr dreva, detekciu defektov, klasifikáciu dreva a iné práce.
2. Aplikácia algoritmov umelej inteligencie pri sušení dreva
Sušenie dreva je proces odstraňovania vlhkosti z dreva za určitých podmienok, ktorý priamo ovplyvňuje kvalitu výrobkov z dreva.
Drevo po vysušení dlho nepraská a nedeformuje sa a výrazne sa zlepší aj jeho odolnosť proti korózii a pevnosť. Úloha metód umelej inteligencie pri sušení dreva spočíva najmä v presnej predikcii vlhkosti dreva a riadení teploty a vlhkosti v sušiarni dreva.
Medzi bežne používané inteligentné algoritmy patrí BP neurónová sieť, fuzzy algoritmus, algoritmus mravčej kolónie a vylepšenie týchto algoritmov, ktoré môžu dosiahnuť svoje funkcie, ale ich presnosť nie je vysoká.
Je možné zvážiť kombináciu umelých neurónových sietí s fuzzy algoritmami, genetickými algoritmami, expertnými systémami a inými inteligentnými algoritmami, aby sa navzájom dopĺňali silné a slabé stránky, alebo zvážiť zavedenie hlbokého učenia a internetovej komunikácie do sušenia dreva, aby sa dosiahla vyššia presnosť predikcie a kontroly.
3. Aplikácia algoritmov umelej inteligencie pri optimálnom spracovaní dreva
Na prekonanie vážneho plytvania a nízkej automatizácie pri tradičnom optimálnom spracovaní dreva je potrebné optimalizovať programy a algoritmy optimálneho spracovania dreva počas procesov rezania a rozloženia dreva, aby sa efektívne zlepšili ekonomické výhody podnikov počas procesu rezania a rozloženia dreva a zlepšili sa režimy spracovania dreva a znížiť drevný odpad.
S vývojom inteligentných algoritmov je používanie algoritmov umelej inteligencie na optimalizáciu rozloženia hlavným smerom výskumu problémov s usporiadaním pravouhlých komponentov, ale existuje relatívne málo výskumu optimalizácie rozloženia dreva, najmä dreva s chybami, a bežne používané inteligentné algoritmy zahŕňajú hlavne genetické algoritmy.
Kombinácia detekcie chýb dreva a rezania dreva a optimalizácie rozloženia je dôležitým opatrením na zlepšenie využitia dreva. Avšak silná náhodnosť defektov dreva, ako sú ich typy a distribúcie, je jednou z hlavných ťažkostí pri výskume algoritmov optimálneho spracovania dreva.
Preto by sa v budúcnosti mali prijať cielené opatrenia na aktívne zavádzanie algoritmov umelej inteligencie a čo najväčšie zlepšenie schopnosti zovšeobecňovania a robustnosti algoritmov pri riešení problémov s ťažbou dreva a optimalizáciou rozloženia.
4. Záver
Vývoj technológie umelej inteligencie zaznamenal v posledných rokoch rýchly pokrok. Ako integrovať technológiu umelej inteligencie s drevospracujúcim priemyslom, aby sa dosiahlo inteligentné riadenie a presné prideľovanie drevospracujúceho priemyslu, čím by sa zlepšila efektívnosť výroby a kapacita na základe trvalo udržateľného rozvoja, je dôležitou otázkou pre rozvoj čínskeho lesného hospodárstva.