Hiinas on suhteliselt napp metsaressurss ja ladustatud metsaressursside maht ei vasta kaugeltki praeguse riigi ehituse vajadustele. Vastuolu piiratud puiduressursi ja tarbimisturu üha suureneva nõudluse vahel on sundinud puidutöötlemistööstust arenema intelligentse tootmisviisi suunas.
Tehisintellekti tehnoloogial on puidutöötlemistööstuses suur potentsiaal. Puidu kuivatamise protsessis on vajalik saavutada täpne temperatuuri, niiskuse ja puidu niiskusesisalduse testimine ja kontroll kuivatusahjus. Pärast kuivamist on vaja ka puidu mittepurustavat testimist masinnägemistehnoloogia abil, et teha kindlaks puidu kvaliteet ja tuvastada võimalikud defektid.Töötlemise ajal saavad intelligentsed algoritmid materjale optimeerida ja paigutada, et säästa tööjõudu ja ressursse.
Viimastel aastatel on Weinig GmbH Saksamaal Hannoveris toimunud LIGNA messil turule toonud optimeeritud täispuidu lõikamise tootmisliini, mis hõlmab täispuitplaadi suuruse ja defektide automaatset tuvastamist, pikisuunalist optimaalset lõikamist, põiki optimaalset trimmimist ja saagimist, samuti automaatsed söötmis- ja mahalaadimistoimingud. Kogu protsessi saab automatiseerida ja see on edukas tehisintellekti ja automatiseerimise ühendamise juhtum.
Võib ette näha, et tehisintellekti tehnoloogia integreerimine puidutöötlemisprotsessi parandab oluliselt Hiina praeguse puidutöötlemistööstuse intelligentsuse taset ja tootmisefektiivsust, soodustab tõhusalt puidutöötlemistööstuse ajakohastamist ja ümberkujundamist ning toodab puittooteid, mis on paremad. vastavad turu nõuetele kõrgema kvaliteediga.
Selles artiklis käsitletakse tehisintellekti algoritmide ja teooriate praegust rakendusolukorda puidu mittepurustava testimise ja klassifitseerimise, puidu kuivatamise ja puidu optimaalse töötlemise kohta viimastel aastatel. Võrreldes omavahel seotud algoritmide ja teooriate eeliseid ja puudusi, analüüsitakse praeguse tehisintellekti tehnoloogia puudujääke puidutöötlemistööstuses ning pakutakse välja tuleviku arengusuunad, et leida läbimurdekohti tehisintellekti tehnoloogia rakendamiseks puidutöötlemistööstuses.
1. Tehisintellekti algoritmide rakendamine puidu mittepurustavates testides
Puit mängib Hiinas väga olulist rolli erinevates tööstusharudes, nagu ehitus, sisustus ja mööbel. Nõuded puidu mehaanilistele omadustele, välimusele (nagu tekstuuriomadused, värviomadused ja defektid), paindumisele, pinna karedusele ja muudele omadustele on aga erinevates tööstusharudes erinevad.
Seetõttu tuleb puitu testida ja klassifitseerida, et vastata erinevate tööstusharude spetsiifilistele vajadustele puidu omaduste osas ja parandada puidu kasutust. Traditsioonilises puidutöötlemises tugineb puidu kontrollimine ja klassifitseerimine peamiselt käsitsi visuaalsele vaatlusele, mis on subjektiivne, ebaefektiivne ja madala tootlikkusega ning ei suuda rahuldada riigiehituses puidu nõudlust.
Praeguseks on puidu testimiseks esile kerkinud ka teised mittepurustavad meetodid, nagu ultraheli-, laser- ja akustilise emissiooni tehnoloogiad, mis lähevad järk-järgult üle automaatsele testimisele ja klassifitseerimisele. Viimastel aastatel on tehisintellekti tehnoloogia pideva arengu ja läbimurretega puidu mittepurustavates katsetes järk-järgult rakendatud arvutipõhise visuaalse kontrolli tehnoloogiat, mis võib oluliselt vähendada käsitsi visuaalse diskrimineerimise subjektiivset mõju ning parandada seadmete täpsust ja tõhusust. puidu mittepurustav katsetamine.
Nende hulgas on pildituvastustehnoloogia areng otsustava tähtsusega arvutipõhise visuaalse kontrolli tehnoloogia rakendamisel puidu mittepurustavates katsetes, mida sageli kasutatakse puidu tekstuuri tuvastamisel, defektide tuvastamisel, puidu klassifitseerimisel ja muudel töödel.
2. Tehisintellekti algoritmide rakendamine puidu kuivatamisel
Puidu kuivatamine on teatud tingimustel puidust niiskuse eemaldamise protsess, mis mõjutab otseselt puittoodete kvaliteeti.
Pärast kuivamist puit ei pragune ega kõverdu pikka aega, samuti paraneb oluliselt selle korrosioonikindlus ja tugevus. Tehisintellekti meetodite roll puidu kuivatamisel seisneb peamiselt puidu niiskusesisalduse täpses ennustamises ning puidukuivatusahju temperatuuri ja niiskuse kontrollis.
Tavaliselt kasutatavad intelligentsed algoritmid hõlmavad BP närvivõrku, fuzzy algoritmi, sipelgate koloonia algoritmi ja nende algoritmide täiustamist, mis võivad täita oma funktsioone, kuid nende täpsus pole kõrge.
Võimalik on kaaluda tehisnärvivõrkude kombineerimist fuzzy algoritmide, geneetiliste algoritmide, ekspertsüsteemide ja muude intelligentsete algoritmidega, et täiendada üksteise tugevaid ja nõrku külgi või kaaluda sügavama õppimise ja internetisuhtluse juurutamist puidu kuivatamisel, et saavutada suurem ennustus- ja juhtimistäpsus.
3. Tehisintellekti algoritmide rakendamine puidu optimaalses töötlemises
Tõsiste raiskamiste ja vähese automatiseerituse ületamiseks traditsioonilises puiduoptimaalses töötlemises tuleb puidu lõikamise ja ladumise protsesside käigus optimeerida puidu optimaalseid töötlemisprogramme ja algoritme, et tõhusalt parandada ettevõtete majanduslikku kasu puidu lõikamise ja paigutuse protsessis ning parandada puidutöötlemisrežiime ja vähendada puidujäätmeid.
Intelligentsete algoritmide väljatöötamisega on tehisintellekti algoritmide kasutamine paigutuse optimeerimisel ristkülikukujuliste komponentide paigutuse probleemide peamiseks uurimissuunaks, kuid puidu, eriti defektidega puidu paigutuse optimeerimise kohta on suhteliselt vähe uuritud ning enamkasutatavad intelligentsed algoritmid hõlmavad peamiselt geneetilised algoritmid.
Puiduvigade tuvastamise ning puidu lõikamise ja paigutuse optimeerimise kombineerimine on oluline meede puidu kasutamise parandamiseks. Puiduvigade, nagu nende tüübid ja jaotused, võimas juhuslikkus on aga üks peamisi raskusi puidu optimaalse töötlemise algoritmide uurimisel.
Seetõttu tuleks tulevikus võtta sihipäraseid meetmeid tehisintellekti algoritmide aktiivseks kasutuselevõtuks ning parandada võimalikult suurel määral algoritmide üldistusvõimet ja robustsust puidu raiumise ja paigutuse optimeerimise probleemide lahendamisel.
4. Järeldus
Viimastel aastatel on tehisintellekti tehnoloogia areng teinud kiireid edusamme. Hiina metsanduse arengu seisukohalt on oluline küsimus, kuidas integreerida tehisintellekti tehnoloogia puidutöötlemistööstusega, et saavutada puidutöötlemistööstuse intelligentne juhtimine ja täpne jaotamine, parandades seeläbi tootmise efektiivsust ja võimsust säästva arengu eeldusel.