Kina har en relativt knapp skogressurs, og volumet av lagrede skogressurser er langt fra å møte behovene til dagens nasjonale konstruksjon. Motsetningen mellom begrensede treressurser og en stadig økende etterspørsel fra forbruksmarkedet har tvunget treforedlingsindustrien til å utvikle seg mot intelligent produksjonsmodus.
Kunstig intelligens-teknologi har et stort potensial i treforedlingsindustrien. I tørkeprosessen er det nødvendig å oppnå presis testing og kontroll av temperatur, fuktighet og vedfuktighetsinnhold i tørkeovnen. Etter tørking er det også nødvendig med ikke-destruktiv testing av treverket gjennom maskinsynsteknologi for å bestemme kvaliteten på treet og lokalisere eventuelle feil.Under behandlingen kan intelligente algoritmer optimalisere og legge ut materialene for å spare på arbeidskraft og ressurser.
De siste årene har Weinig GmbH lansert en optimalisert produksjonslinje for kapping av massivtre på LIGNA-messen i Hannover, Tyskland, som inkluderer automatisk identifisering av massivtreplatestørrelse og defekter, langsgående optimal seksjonering, tverrgående optimal trimming og saging, samt automatiske mate- og losseoperasjoner. Hele prosessen kan automatiseres, og det er et vellykket tilfelle av å kombinere kunstig intelligens og automatisering.
Det kan forutses at integreringen av kunstig intelligens-teknologi i treforedlingsprosessen betydelig vil forbedre intelligensnivået og produksjonseffektiviteten til Kinas nåværende treforedlingsindustri, effektivt fremme oppgradering og transformasjon av treforedlingsindustrien og produsere treprodukter som er bedre møte markedskrav med høyere kvalitet.
Denne artikkelen vil utdype gjeldende bruksstatus for kunstig intelligensalgoritmer og teorier i ikke-destruktiv testing og klassifisering av tre, tørketørking og optimal trebehandling de siste årene. Ved å sammenligne fordeler og ulemper med relaterte algoritmer og teorier, analyserer den manglene ved dagens kunstig intelligens-teknologi i treforedlingsindustrien og foreslår fremtidige utviklingsretninger for å finne gjennombruddspunkter for anvendelse av kunstig intelligens-teknologi i treforedlingsindustrien.
1. Anvendelsen av kunstig intelligensalgoritmer i ikke-destruktiv testing av tre
Tre spiller en svært viktig rolle i ulike bransjer som konstruksjon, dekorasjon og møbler i Kina. Kravene til tremekaniske egenskaper, utseende (som teksturegenskaper, fargetrekk og defekter), bøying, overflateruhet og andre egenskaper varierer mellom ulike bransjer.
Derfor må tre testes og klassifiseres for å møte de spesifikke behovene til ulike industrier for treegenskaper og for å forbedre treutnyttelsen. Ved tradisjonell treforedling er treinspeksjon og -klassifisering hovedsakelig avhengig av manuell visuell observasjon, som er subjektiv, ineffektiv og lav produktivitet, og ikke kan møte etterspørselen etter tre i nasjonal konstruksjon.
For tiden har andre ikke-destruktive metoder for tretesting dukket opp, som ultralyd, laser og akustiske emisjonsteknologier, som gradvis går over til automatisk testing og klassifisering. I de siste årene, med den kontinuerlige utviklingen og gjennombruddene innen kunstig intelligens-teknologi, har datamaskinassistert visuell inspeksjonsteknologi gradvis blitt brukt på ikke-destruktiv testing av tre, noe som betydelig kan redusere den subjektive påvirkningen av manuell visuell diskriminering og forbedre nøyaktigheten og effektiviteten av ikke-destruktiv testing av tre.
Blant dem spiller utviklingen av bildegjenkjenningsteknologi en avgjørende rolle i bruken av datamaskinassistert visuell inspeksjonsteknologi i ikke-destruktiv testing av tre, som ofte brukes på treteksturgjenkjenning, defektdeteksjon, treklassifisering og annet arbeid.
2. Anvendelsen av kunstig intelligensalgoritmer i tretørking
Tretørking er prosessen med å fjerne fuktighet fra tre under visse forhold, noe som direkte påvirker kvaliteten på treprodukter.
Etter tørking vil ikke treet sprekke eller deformeres i lang tid, og dets korrosjonsbestandighet og styrke vil også bli betydelig forbedret. Rollen til kunstig intelligensmetoder i tretørking ligger hovedsakelig i nøyaktig prediksjon av trefuktighetsinnhold og kontroll av tretørkeovnens temperatur og fuktighet.
De ofte brukte intelligente algoritmene inkluderer BP-nevrale nettverk, fuzzy-algoritme, maurkolonialgoritmer og forbedring av disse algoritmene, som kan oppnå funksjonene deres, men nøyaktigheten er ikke høy.
Det er mulig å vurdere å kombinere kunstige nevrale nettverk med uklare algoritmer, genetiske algoritmer, ekspertsystemer og andre intelligente algoritmer for å utfylle hverandres styrker og svakheter eller vurdere å introdusere dyp læring og internettkommunikasjon i tretørking for å oppnå høyere prediksjons- og kontrollnøyaktighet.
3. Anvendelsen av kunstig intelligensalgoritmer i treoptimal behandling
For å overvinne alvorlig sløsing og lav automatisering i tradisjonell treoptimal behandling, må treoptimale prosesseringsprogrammer og algoritmer optimaliseres under treskjærings- og layoutprosesser for å effektivt forbedre de økonomiske fordelene til bedrifter under prosessen med treskjæring og utforming og forbedre treforedlingsmodusene og redusere treavfall.
Med utviklingen av intelligente algoritmer er bruk av kunstig intelligens-algoritmer for layoutoptimalisering hovedforskningsretningen for rektangulære komponentlayoutproblemer, men det er relativt lite forskning på layoutoptimalisering for tre, spesielt tre med defekter, og de ofte brukte intelligente algoritmene inkluderer hovedsakelig genetiske algoritmer.
Å kombinere veddefektdeteksjon og vedkapping og layoutoptimalisering er et viktig tiltak for å forbedre vedutnyttelsen. Imidlertid er den kraftige tilfeldigheten til tredefekter, slik som deres typer og fordelinger, en av hovedvanskene i å forske på optimale prosesseringsalgoritmer for tre.
Derfor bør det i fremtiden iverksettes målrettede tiltak for å aktivt introdusere kunstig intelligensalgoritmer og forbedre generaliseringsevnen og robustheten til algoritmer så mye som mulig når det tas opp problemer med trekapping og layoutoptimalisering.
4. Konklusjon
De siste årene har utviklingen av kunstig intelligens-teknologi gjort raske fremskritt. Hvordan integrere kunstig intelligens-teknologi med treforedlingsindustrien for å oppnå intelligent kontroll og presis fordeling av treforedlingsindustrien, og dermed forbedre produksjonseffektiviteten og kapasiteten på premisset om bærekraftig utvikling, er et viktig spørsmål for utviklingen av Kinas skogbruk.