Kina har en relativt knap skovressource, og mængden af lagrede skovressourcer opfylder langt fra behovene for det nuværende nationale byggeri. Modsætningen mellem begrænsede træressourcer og en stadigt stigende efterspørgsel fra forbrugsmarkedet har tvunget træforarbejdningsindustrien til at udvikle sig hen imod intelligent fremstillingsproduktion.
Kunstig intelligens-teknologi har et stort potentiale i træforarbejdningsindustrien. I trætørringsprocessen er det nødvendigt at opnå præcis afprøvning og kontrol af temperatur, luftfugtighed og træfugtighedsindhold i tørreovnen. Efter tørring kræves også ikke-destruktiv test af træet gennem maskinsynsteknologi for at bestemme træets kvalitet og lokalisere eventuelle defekter.Under bearbejdning kan intelligente algoritmer optimere og lægge materialerne ud for at spare på arbejdskraft og ressourcer.
Weinig GmbH har i de seneste år lanceret en optimeret produktionslinje til skæreproduktion i massivt træ på LIGNA-messen i Hannover, Tyskland, som omfatter automatisk identifikation af massivtræpladestørrelse og -defekter, langsgående optimal snitskæring, tværgående optimal trimning og savning, samt automatisk fodring og losning. Hele processen kan automatiseres, og det er et vellykket tilfælde af at kombinere kunstig intelligens og automatisering.
Det kan forudses, at integrationen af kunstig intelligens-teknologi i træforarbejdningsprocessen væsentligt vil forbedre intelligensniveauet og produktionseffektiviteten i Kinas nuværende træforarbejdningsindustri, effektivt fremme opgraderingen og transformationen af træforarbejdningsindustrien og producere træprodukter, der er bedre opfylde markedets krav med højere kvalitet.
Denne artikel vil uddybe den aktuelle anvendelsesstatus for kunstig intelligens algoritmer og teorier i ikke-destruktiv afprøvning og klassificering af træ, tørring af træ og optimal træbearbejdning i de seneste år. Ved at sammenligne fordele og ulemper ved relaterede algoritmer og teorier analyserer den manglerne ved den nuværende kunstige intelligens-teknologi i træforarbejdningsindustrien og foreslår fremtidige udviklingsretninger for at finde gennembrudspunkter for anvendelsen af kunstig intelligens-teknologi i træforarbejdningsindustrien.
1. Anvendelsen af kunstig intelligens-algoritmer i ikke-destruktiv trætestning
Træ spiller en meget vigtig rolle i forskellige industrier såsom byggeri, dekoration og møbler i Kina. Kravene til træets mekaniske egenskaber, udseende (såsom teksturegenskaber, farveegenskaber og defekter), bøjning, overfladeruhed og andre egenskaber varierer dog mellem forskellige industrier.
Derfor skal træ testes og klassificeres for at imødekomme forskellige industriers specifikke behov for træfunktioner og for at forbedre træudnyttelsen. Ved traditionel træforarbejdning er træinspektion og -klassificering hovedsageligt afhængig af manuel visuel observation, som er subjektiv, ineffektiv og lav produktivitet og ikke kan imødekomme efterspørgslen efter træ i nationalt byggeri.
I øjeblikket er andre ikke-destruktive metoder til træprøvning dukket op, såsom ultralyd, laser og akustiske emissionsteknologier, som gradvist går over til automatisk test og klassificering. I de senere år, med den kontinuerlige udvikling og gennembrud af kunstig intelligens-teknologi, er computerstøttet visuel inspektionsteknologi gradvist blevet anvendt til ikke-destruktiv afprøvning af træ, hvilket betydeligt kan reducere den subjektive indflydelse af manuel visuel diskrimination og forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af ikke-destruktiv afprøvning af træ.
Blandt dem spiller udviklingen af billedgenkendelsesteknologi en afgørende rolle i anvendelsen af computerstøttet visuel inspektionsteknologi i ikke-destruktiv afprøvning af træ, som ofte anvendes til træteksturgenkendelse, defektdetektion, træklassificering og andet arbejde.
2. Anvendelsen af kunstig intelligens-algoritmer i trætørring
Trætørring er processen med at fjerne fugt fra træ under visse forhold, hvilket direkte påvirker kvaliteten af træprodukter.
Efter tørring vil træ ikke revne eller forvride i lang tid, og dets korrosionsbestandighed og styrke vil også blive væsentligt forbedret. Rollen af kunstig intelligens-metoder i trætørring ligger hovedsageligt i den nøjagtige forudsigelse af træfugtindholdet og kontrollen af trætørringsovnens temperatur og fugtighed.
De almindeligt anvendte intelligente algoritmer inkluderer BP neuralt netværk, fuzzy algoritme, myrekolonialgoritme og forbedring af disse algoritmer, som kan udføre deres funktioner, men deres nøjagtighed er ikke høj.
Det er muligt at overveje at kombinere kunstige neurale netværk med fuzzy algoritmer, genetiske algoritmer, ekspertsystemer og andre intelligente algoritmer for at komplementere hinandens styrker og svagheder eller overveje at introducere dyb læring og internetkommunikation i trætørring for at opnå højere forudsigelse og kontrolnøjagtighed.
3. Anvendelsen af kunstig intelligens-algoritmer i træoptimal bearbejdning
For at overvinde alvorligt spild og lav automatisering i traditionel træoptimal forarbejdning, skal træoptimale forarbejdningsprogrammer og -algoritmer optimeres under træskærings- og layoutprocesser for effektivt at forbedre virksomhedernes økonomiske fordele under processen med træskæring og -layout og forbedre træforarbejdningstilstande og reducere træspild.
Med udviklingen af intelligente algoritmer er brug af kunstig intelligens algoritmer til layoutoptimering hovedforskningsretningen for rektangulære komponentlayoutproblemer, men der er relativt lidt forskning i layoutoptimering for træ, især træ med defekter, og de almindeligt anvendte intelligente algoritmer omfatter hovedsageligt genetiske algoritmer.
At kombinere træfejldetektion og træskæring og layoutoptimering er en vigtig foranstaltning til at forbedre træudnyttelsen. Den kraftige tilfældighed af trædefekter, såsom deres typer og fordelinger, er imidlertid en af de største vanskeligheder ved at forske i træoptimale forarbejdningsalgoritmer.
Derfor bør der i fremtiden tages målrettede tiltag for aktivt at introducere kunstig intelligens-algoritmer og forbedre algoritmernes generaliseringsevne og robusthed så meget som muligt, når træskærings- og layoutoptimeringsproblemer skal løses.
4. Konklusion
I de senere år har udviklingen af kunstig intelligens-teknologi gjort hurtige fremskridt. Hvordan man integrerer kunstig intelligens-teknologi med træforarbejdningsindustrien for at opnå intelligent kontrol og præcis allokering af træforarbejdningsindustrien og derved forbedre produktionseffektiviteten og kapaciteten på forudsætningen om bæredygtig udvikling, er et vigtigt spørgsmål for udviklingen af Kinas skovbrug.