Kitajska ima razmeroma redke gozdne vire, obseg skladiščenih gozdnih virov pa še zdaleč ne izpolnjuje potreb trenutne nacionalne gradnje. Protislovje med omejenimi lesnimi viri in vedno večjim povpraševanjem potrošniškega trga je prisililo lesnopredelovalno industrijo, da se je razvila v smeri inteligentnega proizvodnega načina proizvodnje.
Tehnologija umetne inteligence ima velik potencial v lesno predelovalni industriji. V procesu sušenja lesa je potrebno doseči natančno testiranje in kontrolo temperature, vlažnosti in vsebnosti vlage v lesu v sušilnici. Po sušenju je potrebno tudi neporušitveno testiranje lesa s tehnologijo strojnega vida, da se ugotovi kakovost lesa in odkrije morebitne napake.Med obdelavo lahko inteligentni algoritmi optimizirajo in razporedijo materiale ter prihranijo pri delu in virih.
V zadnjih letih je Weinig GmbH na sejmu LIGNA v Hannovru v Nemčiji lansiral optimizirano proizvodno linijo za rezanje masivnega lesa, ki vključuje avtomatsko identifikacijo velikosti in napak masivnega lesa, vzdolžno optimalno rezanje, prečno optimalno obrezovanje in žaganje ter avtomatsko dovajanje in praznjenje. Celoten proces je mogoče avtomatizirati in gre za uspešen primer združevanja umetne inteligence in avtomatizacije.
Predvidevamo lahko, da bo integracija tehnologije umetne inteligence v proces predelave lesa znatno izboljšala raven inteligence in proizvodno učinkovitost sedanje kitajske lesnopredelovalne industrije, učinkovito spodbujala nadgradnjo in preoblikovanje lesnopredelovalne industrije ter proizvedla lesne izdelke, ki bodo boljši izpolnjujejo zahteve trga z višjo kakovostjo.
Ta članek bo podrobneje obravnaval trenutni status uporabe algoritmov in teorij umetne inteligence pri neporušnem testiranju in klasifikaciji lesa, sušenju lesa in optimalni obdelavi lesa v zadnjih letih. S primerjavo prednosti in slabosti sorodnih algoritmov in teorij analizira pomanjkljivosti trenutne tehnologije umetne inteligence v lesnopredelovalni industriji in predlaga prihodnje razvojne usmeritve za iskanje prelomnih točk za uporabo tehnologije umetne inteligence v lesnopredelovalni industriji.
1. Uporaba algoritmov umetne inteligence pri neporušnem testiranju lesa
Les igra zelo pomembno vlogo v različnih panogah, kot so gradbeništvo, dekoracija in pohištvo na Kitajskem. Vendar pa se zahteve glede mehanskih lastnosti lesa, videza (kot so lastnosti teksture, barvnih značilnosti in napak), upogibanja, površinske hrapavosti in drugih značilnosti med različnimi industrijami razlikujejo.
Zato je treba les testirati in razvrstiti tako, da ustreza posebnim potrebam različnih industrij glede lastnosti lesa in izboljša izkoristek lesa. Pri tradicionalni obdelavi lesa sta pregledovanje in razvrščanje lesa v glavnem odvisna od ročnega vizualnega opazovanja, ki je subjektivno, neučinkovito in nizko produktivno ter ne more zadovoljiti povpraševanja po lesu v nacionalni gradnji.
Trenutno so se pojavile druge nedestruktivne metode za preskušanje lesa, kot so ultrazvok, laser in tehnologije akustične emisije, ki postopoma prehajajo v avtomatsko preskušanje in razvrščanje. V zadnjih letih se je z nenehnim razvojem in preboji tehnologije umetne inteligence tehnologija računalniško podprtega vizualnega pregleda postopoma začela uporabljati za neporušitveno preskušanje lesa, kar lahko znatno zmanjša subjektivni vpliv ročne vizualne diskriminacije in izboljša natančnost in učinkovitost neporušno testiranje lesa.
Med njimi ima razvoj tehnologije za prepoznavanje slik ključno vlogo pri uporabi računalniško podprte tehnologije vizualnega pregleda pri neporušnem testiranju lesa, ki se pogosto uporablja za prepoznavanje teksture lesa, odkrivanje napak, klasifikacijo lesa in drugo delo.
2. Uporaba algoritmov umetne inteligence pri sušenju lesa
Sušenje lesa je proces odvzemanja vlage iz lesa pod določenimi pogoji, kar neposredno vpliva na kakovost lesenih izdelkov.
Po sušenju les še dolgo ne bo razpokal ali se zvijal, njegova korozijska odpornost in trdnost pa se bosta močno izboljšali. Vloga metod umetne inteligence pri sušenju lesa je predvsem v natančnem napovedovanju vsebnosti vlage v lesu ter nadzoru temperature in vlažnosti v sušilnici lesa.
Pogosto uporabljeni inteligentni algoritmi vključujejo nevronsko mrežo BP, mehki algoritem, algoritem kolonije mravelj in izboljšave teh algoritmov, ki lahko dosežejo svoje funkcije, vendar njihova natančnost ni visoka.
Možno je razmisliti o kombiniranju umetnih nevronskih mrež z mehkimi algoritmi, genetskimi algoritmi, ekspertnimi sistemi in drugimi inteligentnimi algoritmi, da bi medsebojno dopolnjevali prednosti in slabosti, ali razmisliti o uvedbi globokega učenja in internetne komunikacije v sušenje lesa, da bi dosegli večjo natančnost napovedovanja in nadzora.
3. Uporaba algoritmov umetne inteligence pri optimalni obdelavi lesa
Da bi premagali velike odpadke in nizko stopnjo avtomatizacije pri tradicionalni optimalni obdelavi lesa, je treba optimizirati programe in algoritme za optimalno obdelavo lesa med postopki razreza in postavitve lesa, da se učinkovito izboljšajo gospodarske koristi podjetij med postopkom razreza in postavitve lesa ter izboljšajo načini obdelave lesa in zmanjšati količino lesnih odpadkov.
Z razvojem inteligentnih algoritmov je uporaba algoritmov umetne inteligence za optimizacijo postavitve glavna raziskovalna smer problemov postavitve pravokotnih komponent, vendar je raziskav o optimizaciji postavitve za les, zlasti les z napakami, relativno malo, pogosto uporabljeni inteligentni algoritmi pa vključujejo predvsem genetski algoritmi.
Pomemben ukrep za izboljšanje izkoristka lesa je kombinacija odkrivanja napak na lesu in optimizacije rezanja lesa ter postavitve. Vendar pa je močna naključnost lesnih napak, kot so njihove vrste in porazdelitve, ena glavnih težav pri raziskovanju algoritmov za optimalno obdelavo lesa.
Zato je treba v prihodnje sprejeti ciljno usmerjene ukrepe za aktivno uvajanje algoritmov umetne inteligence in čim bolj izboljšati sposobnost posploševanja in robustnost algoritmov pri reševanju problemov rezanja lesa in optimizacije postavitve.
4. Sklep
V zadnjih letih je razvoj tehnologije umetne inteligence hitro napredoval. Kako integrirati tehnologijo umetne inteligence z lesnopredelovalno industrijo, da bi dosegli inteligenten nadzor in natančno razporeditev lesnopredelovalne industrije ter s tem izboljšali proizvodno učinkovitost in zmogljivost na podlagi trajnostnega razvoja, je pomembno vprašanje za razvoj kitajskega gozdarstva.