Ķīnai ir salīdzinoši ierobežoti meža resursi, un uzkrāto meža resursu apjoms ne tuvu neatbilst pašreizējās valsts būvniecības vajadzībām. Pretruna starp ierobežotajiem koksnes resursiem un arvien pieaugošo patēriņa tirgus pieprasījumu ir likusi kokapstrādes nozarei attīstīties uz viedās ražošanas ražošanas režīmu.
Mākslīgā intelekta tehnoloģijai ir liels potenciāls kokapstrādes nozarē. Koksnes žāvēšanas procesā ir jāpanāk precīza temperatūras, mitruma un koksnes mitruma satura pārbaude un kontrole žāvēšanas krāsnī. Pēc žāvēšanas ir nepieciešama arī nesagraujošā koksnes pārbaude, izmantojot mašīnredzes tehnoloģiju, lai noteiktu koksnes kvalitāti un noteiktu defektus.Apstrādes laikā viedie algoritmi var optimizēt un izkārtot materiālus, lai ietaupītu darbaspēku un resursus.
Pēdējos gados Weinig GmbH ir ieviesis optimizētu masīvkoka griešanas ražošanas līniju LIGNA izstādē Hannoverē, Vācijā, kas ietver automātisku masīvkoka plākšņu izmēru un defektu identificēšanu, garenisko optimālo griezumu, šķērsvirziena optimālu apgriešanu un zāģēšanu, kā arī automātiskās padeves un izkraušanas operācijas. Visu procesu var automatizēt, un tas ir veiksmīgs mākslīgā intelekta un automatizācijas apvienošanas gadījums.
Var paredzēt, ka mākslīgā intelekta tehnoloģiju integrācija kokapstrādes procesā būtiski uzlabos Ķīnas pašreizējās kokapstrādes nozares intelekta līmeni un ražošanas efektivitāti, efektīvi veicinās kokapstrādes nozares modernizāciju un transformāciju, kā arī ražos koksnes izstrādājumus, kas kvalitatīvāki. atbilst tirgus prasībām ar augstāku kvalitāti.
Šajā rakstā tiks aplūkots mākslīgā intelekta algoritmu un teoriju pašreizējais pielietojuma statuss koksnes nesagraujošā testēšanā un klasifikācijā, koksnes žāvēšanā un koksnes optimālajā apstrādē pēdējos gados. Salīdzinot saistīto algoritmu un teoriju priekšrocības un trūkumus, tiek analizētas pašreizējās mākslīgā intelekta tehnoloģijas nepilnības kokapstrādes nozarē un piedāvāti turpmākie attīstības virzieni, lai atrastu izrāviena punktus mākslīgā intelekta tehnoloģiju pielietošanai kokapstrādes nozarē.
1. Mākslīgā intelekta algoritmu pielietojums koksnes nesagraujošajos testos
Kokam ir ļoti svarīga loma dažādās nozarēs, piemēram, celtniecībā, dekorēšanā un mēbelēs Ķīnā. Tomēr prasības attiecībā uz koksnes mehāniskajām īpašībām, izskatu (piemēram, tekstūras īpatnībām, krāsu iezīmēm un defektiem), lieces, virsmas raupjuma un citām īpašībām dažādās nozarēs atšķiras.
Tāpēc koksne ir jātestē un jāklasificē, lai atbilstu dažādu nozaru specifiskajām vajadzībām pēc koksnes īpašībām un uzlabotu koksnes izmantošanu. Tradicionālajā koksnes apstrādē koksnes pārbaude un klasifikācija galvenokārt balstās uz manuālu vizuālu novērošanu, kas ir subjektīva, neefektīva un zemas produktivitātes un nespēj apmierināt koksnes pieprasījumu valsts būvniecībā.
Šobrīd ir parādījušās citas nesagraujošas koksnes testēšanas metodes, piemēram, ultraskaņas, lāzera un akustiskās emisijas tehnoloģijas, kas pakāpeniski pāriet uz automātisko testēšanu un klasifikāciju. Pēdējos gados, nepārtraukti attīstoties un gūstot sasniegumus mākslīgā intelekta tehnoloģijām, ar datorizētu vizuālo pārbaužu tehnoloģiju pakāpeniski tiek izmantota koksnes nesagraujošās pārbaudes, kas var ievērojami samazināt manuālās vizuālās diskriminācijas subjektīvo ietekmi un uzlabot datu precizitāti un efektivitāti. koka nesagraujošā pārbaude.
Tostarp attēlu atpazīšanas tehnoloģijas attīstībai ir izšķiroša loma datorizētās vizuālās pārbaudes tehnoloģijas pielietošanā koksnes nesagraujošajos testos, ko bieži izmanto koksnes faktūras atpazīšanā, defektu noteikšanā, koksnes klasifikācijā un citos darbos.
2. Mākslīgā intelekta algoritmu pielietojums koksnes žāvēšanai
Koksnes žāvēšana ir mitruma noņemšanas process no koksnes noteiktos apstākļos, kas tieši ietekmē koksnes izstrādājumu kvalitāti.
Pēc žāvēšanas koksne ilgstoši neplaisās un nelocīsies, kā arī ievērojami uzlabosies tā izturība pret koroziju un izturība. Mākslīgā intelekta metožu loma koksnes kaltēšanā galvenokārt ir precīza koksnes mitruma satura prognozēšana un koksnes žāvēšanas krāsns temperatūras un mitruma kontrole.
Parasti izmantotie viedie algoritmi ietver BP neironu tīklu, izplūdušo algoritmu, skudru koloniju algoritmu un šo algoritmu uzlabojumus, kas var sasniegt savas funkcijas, taču to precizitāte nav augsta.
Ir iespējams apsvērt iespēju apvienot mākslīgos neironu tīklus ar izplūdušiem algoritmiem, ģenētiskiem algoritmiem, ekspertu sistēmām un citiem viediem algoritmiem, lai papildinātu viens otra stiprās un vājās puses, vai apsvērt iespēju koksnes žāvēšanā ieviest dziļu mācīšanos un interneta komunikāciju, lai panāktu augstāku prognozēšanas un kontroles precizitāti.
3. Mākslīgā intelekta algoritmu pielietojums koksnes optimālajā apstrādē
Lai pārvarētu nopietnus atkritumus un zemu automatizāciju tradicionālajā koksnes optimālajā apstrādē, koksnes griešanas un maketēšanas procesos ir jāoptimizē koksnes optimālās apstrādes programmas un algoritmi, lai efektīvi uzlabotu uzņēmumu ekonomiskos ieguvumus koksnes griešanas un maketēšanas procesā un uzlabotu koksnes apstrādes režīmus un samazināt koksnes atkritumus.
Attīstoties viedajiem algoritmiem, mākslīgā intelekta algoritmu izmantošana izkārtojuma optimizācijai ir galvenais taisnstūrveida komponentu izkārtojuma problēmu izpētes virziens, taču ir salīdzinoši maz pētījumu par izkārtojuma optimizāciju koksnei, īpaši koksnei ar defektiem, un plaši izmantotie viedie algoritmi galvenokārt ietver ģenētiskie algoritmi.
Koksnes defektu noteikšanas un koka griešanas un izkārtojuma optimizācijas apvienošana ir svarīgs pasākums, lai uzlabotu koksnes izmantošanu. Tomēr koksnes defektu, piemēram, to veidu un sadalījumu, varenā nejaušība ir viena no galvenajām grūtībām koksnes optimālās apstrādes algoritmu izpētē.
Tāpēc nākotnē būtu jāveic mērķtiecīgi pasākumi, lai aktīvi ieviestu mākslīgā intelekta algoritmus un pēc iespējas uzlabotu algoritmu vispārināšanas spēju un robustumu, risinot koka ciršanas un izkārtojuma optimizācijas problēmas.
4. Secinājums
Pēdējos gados mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstība ir strauji progresējusi. Kā integrēt mākslīgā intelekta tehnoloģiju ar kokapstrādes nozari, lai panāktu inteliģentu kontroli un precīzu kokapstrādes nozares sadali, tādējādi uzlabojot ražošanas efektivitāti un jaudu, pamatojoties uz ilgtspējīgu attīstību, ir svarīgs jautājums Ķīnas mežsaimniecības attīstībā.