چین دارای منابع جنگلی نسبتا کمیاب است و حجم منابع جنگلی ذخیره شده با نیازهای ساخت و ساز ملی فعلی فاصله زیادی دارد. تضاد بین منابع محدود چوب و تقاضای روزافزون بازار مصرف، صنعت فرآوری چوب را مجبور کرده است تا به سمت حالت تولید هوشمند توسعه یابد.
فناوری هوش مصنوعی پتانسیل بالایی در صنعت فرآوری چوب دارد. در فرآیند خشک کردن چوب، دستیابی به آزمایش و کنترل دقیق دما، رطوبت و میزان رطوبت چوب در کوره خشککن ضروری است. پس از خشک شدن، آزمایش غیر مخرب چوب نیز از طریق فناوری بینایی ماشین برای تعیین کیفیت چوب و یافتن عیوب مورد نیاز است.در طول پردازش، الگوریتمهای هوشمند میتوانند مواد را برای صرفهجویی در نیروی کار و منابع بهینهسازی و چیدمان کنند.
در سالهای اخیر، Weinig GmbH یک خط تولید بهینه برش چوب جامد را در نمایشگاه LIGNA در هانوفر آلمان راهاندازی کرده است که شامل شناسایی خودکار اندازه و عیوب ورق چوب جامد، برش بهینه طولی، برش بهینه عرضی، و ارهزنی و همچنین عملیات تغذیه و تخلیه خودکار کل فرآیند را می توان خودکار کرد و این یک مورد موفقیت آمیز از ترکیب هوش مصنوعی و اتوماسیون است.
می توان پیش بینی کرد که ادغام فناوری هوش مصنوعی در فرآیند پردازش چوب به طور قابل توجهی سطح هوش و راندمان تولید صنعت پردازش چوب فعلی چین را بهبود می بخشد، به طور موثر ارتقاء و تحول صنعت فرآوری چوب را ارتقا می دهد و محصولات چوبی را تولید می کند که بهتر باشد. نیازهای بازار را با کیفیت بالاتر برآورده کند.
این مقاله در مورد وضعیت کاربرد فعلی الگوریتمها و نظریههای هوش مصنوعی در آزمایش و طبقهبندی غیرمخرب چوب، خشک کردن چوب و پردازش بهینه چوب در سالهای اخیر توضیح میدهد. با مقایسه مزایا و معایب الگوریتمها و تئوریهای مرتبط، نقصهای فناوری هوش مصنوعی فعلی در صنعت پردازش چوب را تحلیل میکند و جهتهای توسعه آینده را برای یافتن نقاط پیشرفت برای کاربرد فناوری هوش مصنوعی در صنعت فرآوری چوب پیشنهاد میکند.
1. کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در تست های غیر مخرب چوب
چوب نقش بسیار مهمی در صنایع مختلف مانند ساخت و ساز، دکوراسیون و مبلمان در چین دارد. با این حال، الزامات برای خواص مکانیکی چوب، ظاهر (مانند ویژگیهای بافت، ویژگیهای رنگ، و عیوب)، خمش، زبری سطح و سایر ویژگیها در صنایع مختلف متفاوت است.
بنابراین، چوب باید برای پاسخگویی به نیازهای خاص صنایع مختلف برای ویژگیهای چوب و بهبود استفاده از چوب، آزمایش و طبقهبندی شود. در پردازش چوب سنتی، بازرسی و طبقهبندی چوب عمدتاً بر روی مشاهده بصری دستی تکیه میکند که ذهنی، ناکارآمد و کم بهرهوری است و نمیتواند تقاضای چوب در ساختوساز ملی را برآورده کند.
در حال حاضر، روشهای غیر مخرب دیگری برای آزمایش چوب پدیدار شدهاند، مانند فناوریهای اولتراسوند، لیزر و انتشار آکوستیک که به تدریج به سمت آزمایش و طبقهبندی خودکار تغییر میکنند. در سالهای اخیر، با توسعه مداوم و پیشرفتهای فناوری هوش مصنوعی، فناوری بازرسی بصری به کمک رایانه به تدریج در آزمایشهای غیرمخرب چوب به کار گرفته شده است که میتواند تأثیر ذهنی تبعیض بصری دستی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد و دقت و کارایی را بهبود بخشد. تست غیر مخرب چوب
در میان آنها، توسعه فناوری تشخیص تصویر نقش مهمی در استفاده از فناوری بازرسی بصری به کمک رایانه در آزمایش غیر مخرب چوب ایفا می کند، که اغلب برای تشخیص بافت چوب، تشخیص عیب، طبقه بندی چوب و کارهای دیگر اعمال می شود.
2. کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در خشک کردن چوب
خشک کردن چوب فرآیند حذف رطوبت از چوب در شرایط خاص است که به طور مستقیم بر کیفیت محصولات چوبی تأثیر می گذارد.
پس از خشک شدن، چوب برای مدت طولانی ترک نمی خورد و تاب نمی خورد و مقاومت در برابر خوردگی و استحکام آن نیز تا حد زیادی بهبود می یابد. نقش روش های هوش مصنوعی در خشک کردن چوب عمدتاً در پیش بینی دقیق رطوبت چوب و کنترل دما و رطوبت کوره خشک کن چوب است.
الگوریتمهای هوشمند متداول شامل شبکه عصبی BP، الگوریتم فازی، الگوریتم کلونی مورچهها و بهبود این الگوریتمها هستند که میتوانند به عملکرد خود دست یابند، اما دقت آنها بالا نیست.
میتوان شبکههای عصبی مصنوعی را با الگوریتمهای فازی، الگوریتمهای ژنتیک، سیستمهای خبره و سایر الگوریتمهای هوشمند برای تکمیل نقاط قوت و ضعف یکدیگر در نظر گرفت یا برای دستیابی به پیشبینی و دقت کنترل بالاتر، آموزش عمیق و ارتباطات اینترنتی را در خشک کردن چوب در نظر گرفت.
3. کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در پردازش بهینه چوب
برای غلبه بر ضایعات جدی و اتوماسیون کم در پردازش بهینه چوب سنتی، برنامهها و الگوریتمهای پردازش بهینه چوب باید در طول فرآیندهای برش و چیدمان چوب بهینه شوند تا به طور مؤثر منافع اقتصادی شرکتها در طول فرآیند برش و چیدمان چوب بهبود یابد و حالتهای پردازش چوب بهبود یابد. کاهش ضایعات چوب
با توسعه الگوریتمهای هوشمند، استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای بهینهسازی چیدمان، جهت اصلی تحقیقاتی مسائل چیدمان اجزای مستطیلی است، اما تحقیقات نسبتاً کمی در مورد بهینهسازی چیدمان برای چوب، بهویژه چوب دارای نقص، وجود دارد و الگوریتمهای هوشمند متداول عمدتاً شامل الگوریتم های ژنتیک
ترکیب تشخیص عیب چوب و برش چوب و بهینه سازی چیدمان یک اقدام مهم برای بهبود استفاده از چوب است. با این حال، تصادفی قدرتمند عیوب چوب، مانند انواع و توزیع آنها، یکی از مشکلات اصلی در تحقیق الگوریتم های پردازش بهینه چوب است.
بنابراین، در آینده باید اقدامات هدفمندی برای معرفی فعال الگوریتمهای هوش مصنوعی و بهبود توانایی تعمیم و استحکام الگوریتمها در هنگام پرداختن به مشکلات برش چوب و بهینهسازی چیدمان انجام شود.
4. نتیجه گیری
در سال های اخیر، توسعه فناوری هوش مصنوعی پیشرفت سریعی داشته است. نحوه ادغام فناوری هوش مصنوعی با صنعت فرآوری چوب برای دستیابی به کنترل هوشمند و تخصیص دقیق صنعت فرآوری چوب، در نتیجه بهبود کارایی و ظرفیت تولید بر اساس فرضیه توسعه پایدار، موضوع مهمی برای توسعه جنگلداری چین است.