Čína má poměrně vzácné lesní zdroje a objem uložených lesních zdrojů zdaleka neodpovídá potřebám současné národní výstavby. Rozpor mezi omezenými zdroji dřeva a stále rostoucí poptávkou na trhu spotřeby donutil dřevozpracující průmysl vyvinout se směrem k inteligentnímu výrobnímu výrobnímu režimu.
Technologie umělé inteligence má v dřevozpracujícím průmyslu velký potenciál. V procesu sušení dřeva je nutné dosáhnout přesného testování a kontroly teploty, vlhkosti a vlhkosti dřeva v sušicí sušárně. Po vysušení je také nutné nedestruktivní testování dřeva pomocí technologie strojového vidění, aby se zjistila kvalita dřeva a lokalizovaly se případné vady.Během zpracování mohou inteligentní algoritmy optimalizovat a rozmístit materiály a ušetřit tak práci a zdroje.
V posledních letech Weinig GmbH spustila na veletrhu LIGNA v německém Hannoveru optimalizovanou výrobní linku na řezání masivního dřeva, která zahrnuje automatickou identifikaci velikosti a defektů masivní dřevěné desky, podélné optimální dělení, příčné optimální ořezávání a řezání, jakož i automatické operace podávání a vykládání. Celý proces lze automatizovat a jedná se o úspěšný případ spojení umělé inteligence a automatizace.
Lze předvídat, že integrace technologie umělé inteligence do procesu zpracování dřeva výrazně zlepší úroveň inteligence a efektivitu výroby současného čínského dřevozpracujícího průmyslu, účinně podpoří modernizaci a transformaci dřevozpracujícího průmyslu a bude vyrábět dřevěné výrobky, které lépe splňují požadavky trhu s vyšší kvalitou.
Tento článek se bude zabývat současným stavem aplikací algoritmů a teorií umělé inteligence v nedestruktivním testování a klasifikaci dřeva, sušení dřeva a optimálním zpracování dřeva v posledních letech. Porovnáním výhod a nevýhod souvisejících algoritmů a teorií analyzuje nedostatky současné technologie umělé inteligence v dřevozpracujícím průmyslu a navrhuje budoucí směry vývoje s cílem nalézt průlomové body pro aplikaci technologie umělé inteligence v dřevozpracujícím průmyslu.
1. Aplikace algoritmů umělé inteligence v nedestruktivním testování dřeva
Dřevo hraje velmi důležitou roli v různých průmyslových odvětvích, jako je stavebnictví, dekorace a nábytek v Číně. Požadavky na mechanické vlastnosti dřeva, vzhled (jako jsou vlastnosti textury, barevné rysy a vady), ohýbání, drsnost povrchu a další vlastnosti se však v různých průmyslových odvětvích liší.
Proto musí být dřevo testováno a klasifikováno, aby vyhovovalo specifickým potřebám různých průmyslových odvětví na vlastnosti dřeva a aby se zlepšilo využití dřeva. Při tradičním zpracování dřeva se kontrola a klasifikace dřeva spoléhají hlavně na ruční vizuální pozorování, které je subjektivní, neefektivní a má nízkou produktivitu a nemůže uspokojit poptávku po dřevě v národním stavebnictví.
V současné době se objevily další nedestruktivní metody zkoušení dřeva, jako je ultrazvuk, laser, technologie akustické emise, které postupně přecházejí k automatickému zkoušení a klasifikaci. V posledních letech, s neustálým vývojem a průlomy v technologii umělé inteligence, se počítačově podporovaná technologie vizuální kontroly postupně aplikuje na nedestruktivní testování dřeva, což může výrazně snížit subjektivní vliv ručního vizuálního rozlišování a zlepšit přesnost a efektivitu nedestruktivní testování dřeva.
Mezi nimi vývoj technologie rozpoznávání obrazu hraje klíčovou roli při aplikaci technologie vizuální kontroly pomocí počítače při nedestruktivním testování dřeva, které se často používá při rozpoznávání textury dřeva, detekci defektů, klasifikaci dřeva a další práci.
2. Aplikace algoritmů umělé inteligence při sušení dřeva
Sušení dřeva je proces odstraňování vlhkosti ze dřeva za určitých podmínek, který přímo ovlivňuje kvalitu dřevěných výrobků.
Dřevo po vysušení nebude po dlouhou dobu praskat ani se nekroutí a také se výrazně zlepší jeho odolnost proti korozi a pevnost. Role metod umělé inteligence při sušení dřeva spočívá především v přesné predikci vlhkosti dřeva a řízení teploty a vlhkosti sušárny dřeva.
Mezi běžně používané inteligentní algoritmy patří BP neuronová síť, fuzzy algoritmus, algoritmus mravenčích kolonií a vylepšení těchto algoritmů, které mohou plnit své funkce, ale jejich přesnost není vysoká.
Je možné uvažovat o kombinaci umělých neuronových sítí s fuzzy algoritmy, genetickými algoritmy, expertními systémy a dalšími inteligentními algoritmy, které by vzájemně doplňovaly své silné a slabé stránky, nebo zvážit zavedení hlubokého učení a internetové komunikace do sušení dřeva pro dosažení vyšší přesnosti predikce a řízení.
3. Aplikace algoritmů umělé inteligence při optimálním zpracování dřeva
Aby bylo možné překonat vážné plýtvání a nízkou automatizaci při tradičním optimálním zpracování dřeva, musí být optimalizovány programy a algoritmy optimálního zpracování dřeva během procesů řezání a rozvržení dřeva, aby se efektivně zlepšily ekonomické výhody podniků během procesu řezání a rozvržení dřeva a zlepšily režimy zpracování dřeva a snížit dřevní odpad.
S rozvojem inteligentních algoritmů je používání algoritmů umělé inteligence pro optimalizaci rozvržení hlavním směrem výzkumu problémů s rozvržením obdélníkových komponent, ale existuje relativně málo výzkumu optimalizace rozvržení pro dřevo, zejména dřevo s defekty, a běžně používané inteligentní algoritmy zahrnují hlavně genetické algoritmy.
Kombinace detekce vad dřeva a řezání dřeva a optimalizace rozmístění je důležitým opatřením ke zlepšení využití dřeva. Avšak silná náhodnost defektů dřeva, jako jsou jejich typy a distribuce, je jednou z hlavních obtíží při zkoumání algoritmů optimálního zpracování dřeva.
Proto by v budoucnu měla být přijata cílená opatření k aktivnímu zavádění algoritmů umělé inteligence a maximálnímu zlepšení schopnosti zobecnění a robustnosti algoritmů při řešení problémů těžby dřeva a optimalizace rozvržení.
4. Závěr
V posledních letech jde vývoj technologií umělé inteligence rychle kupředu. Jak integrovat technologii umělé inteligence s dřevozpracujícím průmyslem, aby bylo dosaženo inteligentního řízení a přesné alokace dřevozpracujícího průmyslu, a tím zlepšení efektivity výroby a kapacity na předpokladu udržitelného rozvoje, je důležitou otázkou pro rozvoj čínského lesnictví.