Kinija turi gana menkus miško išteklius, o saugomų miško išteklių kiekis toli gražu neatitinka dabartinių nacionalinės statybos poreikių. Prieštaravimas tarp ribotų medienos išteklių ir nuolat didėjančios paklausos vartojimo rinkoje privertė medienos apdirbimo pramonę pereiti prie išmaniosios gamybos gamybos būdo.
Dirbtinio intelekto technologijos turi didelį potencialą medienos apdirbimo pramonėje. Medienos džiovinimo procese būtina pasiekti tikslų temperatūros, drėgmės ir medienos drėgmės kiekio džiovinimo krosnyje bandymą ir kontrolę. Po džiovinimo taip pat reikalingas neardomasis medienos bandymas taikant mašininio matymo technologiją, siekiant nustatyti medienos kokybę ir nustatyti bet kokius defektus.Apdorojimo metu pažangūs algoritmai gali optimizuoti ir išdėstyti medžiagas, kad būtų taupoma darbo jėga ir ištekliai.
Pastaraisiais metais „Weinig GmbH“ LIGNA parodoje Hanoveryje (Vokietija) pristatė optimizuotą medžio masyvo pjovimo gamybos liniją, kuri apima automatinį medžio masyvo plokščių dydžio ir defektų nustatymą, optimalų išilginį pjūvį, skersinį optimalų apipjaustymą ir pjovimą, taip pat automatinės šėrimo ir iškrovimo operacijos. Visas procesas gali būti automatizuotas, ir tai yra sėkmingas dirbtinio intelekto ir automatizavimo derinimo atvejis.
Galima numatyti, kad dirbtinio intelekto technologijos integravimas į medienos apdirbimo procesą reikšmingai pagerins dabartinės Kinijos medienos apdirbimo pramonės intelekto lygį ir gamybos efektyvumą, veiksmingai skatins medienos apdirbimo pramonės modernizavimą ir transformaciją, gamins medienos gaminius, kurie bus geresni. kokybe atitinka rinkos reikalavimus.
Šiame straipsnyje bus aptarta dabartinė dirbtinio intelekto algoritmų ir teorijų taikymo būklė medienos neardomojo bandymo ir klasifikavimo, medienos džiovinimo ir optimalaus medienos apdorojimo srityse pastaraisiais metais. Palyginus susijusių algoritmų ir teorijų privalumus ir trūkumus, analizuojami dabartinės dirbtinio intelekto technologijos medienos apdirbimo pramonėje trūkumai ir siūlomos ateities plėtros kryptys, siekiant rasti lūžio taškus dirbtinio intelekto technologijos pritaikymui medienos apdirbimo pramonėje.
1. Dirbtinio intelekto algoritmų taikymas atliekant medienos neardomuosius bandymus
Mediena atlieka labai svarbų vaidmenį įvairiose pramonės šakose, tokiose kaip statyba, apdaila ir baldai Kinijoje. Tačiau medienos mechaninių savybių, išvaizdos (pavyzdžiui, tekstūros ypatybių, spalvos ypatybių ir defektų), lenkimo, paviršiaus šiurkštumo ir kitų savybių reikalavimai įvairiose pramonės šakose skiriasi.
Todėl mediena turi būti išbandyta ir klasifikuojama, kad atitiktų specifinius įvairių pramonės šakų medienos savybių poreikius ir pagerintų medienos panaudojimą. Tradiciniame medienos apdirbime medienos tikrinimas ir klasifikavimas daugiausia remiasi rankiniu vizualiniu stebėjimu, kuris yra subjektyvus, neefektyvus ir žemo našumo bei negali patenkinti medienos paklausos nacionalinėje statyboje.
Šiuo metu atsirado ir kitų neardomųjų medienos tyrimo metodų, tokių kaip ultragarso, lazerio, akustinės emisijos technologijos, kurios palaipsniui pereina prie automatinio tikrinimo ir klasifikavimo. Pastaraisiais metais, nuolat tobulėjant dirbtinio intelekto technologijoms ir žengiant proveržiams, kompiuterinės vizualinės apžiūros technologija palaipsniui buvo pritaikyta medienos neardomiesiems bandymams, o tai gali žymiai sumažinti subjektyvią rankinio vizualinio diskriminavimo įtaką ir pagerinti medienos tikslumą bei efektyvumą. medienos neardomasis bandymas.
Tarp jų vaizdų atpažinimo technologijos kūrimas vaidina itin svarbų vaidmenį taikant kompiuterinės vizualinės apžiūros technologiją atliekant medienos neardomuosius bandymus, kurios dažnai taikomos medienos tekstūros atpažinimui, defektų nustatymui, medienos klasifikavimui ir kitiems darbams.
2. Dirbtinio intelekto algoritmų taikymas džiovinant medieną
Medienos džiovinimas – tai procesas, kai tam tikromis sąlygomis iš medienos pašalinama drėgmė, kuri tiesiogiai veikia medienos gaminių kokybę.
Po džiovinimo mediena ilgą laiką neskilinės ir nesikreips, taip pat labai pagerės jos atsparumas korozijai ir stiprumas. Dirbtinio intelekto metodų vaidmuo džiovinant medieną daugiausia susijęs su tiksliu medienos drėgmės kiekio prognozavimu ir medienos džiovinimo krosnies temperatūros bei drėgmės reguliavimu.
Dažniausiai naudojami intelektualūs algoritmai apima BP neuroninį tinklą, neryškųjį algoritmą, skruzdžių kolonijų algoritmą ir šių algoritmų patobulinimus, kurie gali atlikti savo funkcijas, tačiau jų tikslumas nėra didelis.
Galima apsvarstyti galimybę derinti dirbtinius neuroninius tinklus su neaiškiais algoritmais, genetiniais algoritmais, ekspertų sistemomis ir kitais intelektualiais algoritmais, kurie papildytų vienas kito stipriąsias ir silpnąsias puses, arba apsvarstyti galimybę medienos džiovinimo procese įdiegti gilų mokymąsi ir interneto ryšį, kad būtų pasiektas didesnis numatymo ir valdymo tikslumas.
3. Dirbtinio intelekto algoritmų taikymas optimaliame medienos apdirbime
Kad būtų išvengta didelių atliekų ir mažo automatizavimo tradiciniame optimalaus medienos apdirbimo metu, medienos pjovimo ir maketavimo procesų metu turi būti optimizuotos medienos optimalaus apdorojimo programos ir algoritmai, siekiant efektyviai pagerinti įmonių ekonominę naudą medienos pjovimo ir maketavimo proceso metu bei pagerinti medienos apdirbimo būdus ir sumažinti medienos atliekų kiekį.
Tobulėjant intelektualiems algoritmams, dirbtinio intelekto algoritmų naudojimas išdėstymo optimizavimui yra pagrindinė stačiakampių komponentų išdėstymo problemų tyrimo kryptis, tačiau yra palyginti mažai tyrimų apie medienos, ypač medienos su defektais, išdėstymo optimizavimą, o dažniausiai naudojami intelektualūs algoritmai daugiausia apima genetiniai algoritmai.
Medienos defektų nustatymo ir medienos pjovimo bei išdėstymo optimizavimo derinimas yra svarbi priemonė siekiant pagerinti medienos panaudojimą. Tačiau galingas medienos defektų, tokių kaip jų rūšys ir pasiskirstymas, atsitiktinumas yra vienas iš pagrindinių sunkumų tiriant optimalaus medienos apdorojimo algoritmus.
Todėl ateityje, sprendžiant medienos pjovimo ir maketavimo optimizavimo problemas, reikėtų imtis tikslinių priemonių aktyviai diegti dirbtinio intelekto algoritmus ir kiek įmanoma pagerinti algoritmų apibendrinimo galimybes ir tvirtumą.
4. Išvada
Pastaraisiais metais dirbtinio intelekto technologijų plėtra padarė sparčią pažangą. Kaip integruoti dirbtinio intelekto technologiją su medienos apdirbimo pramone, kad būtų galima išmaniai valdyti ir tiksliai paskirstyti medienos apdirbimo pramonę, taip pagerinant gamybos efektyvumą ir pajėgumus, remiantis tvarios plėtros prielaida, yra svarbus Kinijos miškininkystės plėtros klausimas.