Розроблено провідну світову технологію для оцінки якості дощок
Дослідження
Рентгенівська комп’ютерна томографія колод і штучний інтелект дадуть лісопильним підприємствам кращі можливості для оптимізації виходу кожної розпиляної колоди та покращать сушку та сортування деревини. У програмі CT Wood Технологічного університету Лулео в Шеллефтео розроблено провідну світову технологію для оцінки якості дощок і дощок ще до того, як колода пройде через пилку.
“CT Wood має створити додаткову вартість у використанні сировини та зробити можливим піклуватися про сировину найбільш ефективним способом. Ми чітко зосереджуємося на потребах галузі, хоча ми також проводимо фундаментальні дослідження”, – сказав Брор Сундквіст, голова програми CT Wood.
Ядро дослідницької галузі штучного інтелекту, складається з прототипу комп’ютерного томографа, який фінансується компанією CT Wood. Сканер створює тривимірні цифрові моделі колод і пиломатеріалів, які можна випиляти з колод. Сьогодні існує лише кілька таких сканерів на лісопильних підприємствах Швеції та решти світу.
“У своїй дипломній роботі я розглянув, як застосувати моделі штучного інтелекту для класифікації пиломатеріалів на основі зовнішнього вигляду деревини. У нас був клієнт, який вибирав із сотень різних дощок, і маючи дані про те, яку естетику хоче клієнт — наприклад, здорові чи мертві гілки — ми змогли зв’язати відповіді з моделлю штучного інтелекту та камерами для сортування деревини в налаштуваннях процесу. Таким чином клієнт може отримати саме ту деревину, яку він хоче”, – каже Лінус Олофссон, асистент викладача університету.
«Пили» віртуально
Ще одна чудова можливість для даної технології – це надання лісопильним заводам інформації про якість колод як основу для прийняття рішень з метою максимізації виходу деревини колоди вже під час розпилювання. Залежно від того, як колода виглядає всередині, вкладку в розпилі можна адаптувати так, щоб будь-які дефекти, наприклад, через пошкодження гілок або стовбура, якомога менше зменшували якість врожаю. У розроблених моделях штучного інтелекту можна на основі даних комп’ютерної томографії спочатку «розпиляти» колоду віртуально, виміряти різні результати й оптимізувати вставку в пилу, перш ніж робити це фізично.
“Гілки значною мірою визначають вартість, і важливо, щоб моделі могли передбачати різні властивості деревини. За допомогою томографії вимірюється лише щільність, але ми можемо навчити модель штучного інтелекту бачити, здорова чи мертва гілочка, розділивши, вимірявши та проаналізувавши її”, – каже Лінус Олофссон.
З кращими вимірювальними технологіями та більшою обчислювальною здатністю відкриваються нові можливості для якісного сортування деревини та, зрештою, оптимізації використання.
“Моделі, які ми розробляємо, можуть передбачати властивості деревини абсолютно по-новому. Віртуальні випробування міцності на вигин із використанням моделювання дають нові можливості знайти деревину з властивостями, що відповідають потребам клієнта, ще до розпилювання. Класифікація міцності деревини може бути більш точною, ніж сьогоднішня класифікація механічної міцності, яка оцінює лише вже розпиляну деревину. Це зробило б будівництво дерев’яних будинків більш ресурсозберігаючим, і ми могли б отримати абсолютно нові категорії міцності замість класів міцності, спрямованих лише на випробування на вигин. Якщо ви розумно використовуєте можливості технології, ви вже на лісопилці можете вирішити, для чого використовуватиметься деревина”, – каже Йоганнес Губер, асистент викладача університету.
Швидкі темпи розвитку
Поки що не вдається використовувати технологію з тією продуктивністю, яку потребують лісопильні підприємства. Для цього просто потрібно більше обчислювальної потужності. Але розвиток відбувається швидко, і обчислювальна потужність комп’ютерів з часом зростатиме. Обчислювальну потужність також можна заощадити шляхом спрощення обчислювальних моделей або використання моделей штучного інтелекту, які потребують великої обчислювальної потужності лише на етапі навчання, але відносно невеликої обчислювальної потужності на етапі використання.
“Насправді, з точки зору технології вимірювання, ми не робимо багато нового порівняно з тим, що було 20 років тому, але ми обробляємо дані вимірювань за допомогою абсолютно нових методів, наприклад, моделювання та ШІ, які вимагають потужності даних, якої тоді не існувало. LTU Skellefteå є світовим лідером у дослідженні комп’ютерної томографії для вирішення технічних питань лісопильного виробництва, і ми повинні інвестувати в найкращу доступну технологію, щоб не втратити знання та конкурентоспроможність”, – каже Йоганнес Хубер і продовжує: “Зрештою, ми повинні обробляти не лише деревину, а також дані, які ми генеруємо під час роботи лісопильного підприємства”.