深度学习在木材加工领域的研究进展

随着木材加工自动化的快速发展，深度学习技术已在木材加工领域得到运用，它的引入对木材加工企业转型升级、向着智能制造方向发展具有重要意义。概述了深度学习在木材加工领域的研究进展和具体应用，首先介绍了自编码器、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络、递归神经网络以及ViT 6种典型深度学习模型的模型结构及工作原理，并分析了不同深度学习模型的应用场景以及存在的问题。在此基础上结合具体木材加工领域详细地介绍了深度学习的应用，在原木检尺领域，深度学习方法可以解决自动化材积检测问题；在木材检测领域，深度学习方法为木材树种分类、缺陷识别以及纹理识别提供了有效工具；在木材干燥领域，深度学习方法因其良好的自适应能力可以建立更为精确的木材干燥模型。最后展望了深度学习在木材加工过程中亟待加强研究的方向，以提升深度学习解决木材加工过程中应用问题的广度和深度，提升木材加工产业的智能化水平和生产效率，进一步提高我国木材加工制造企业的科技创新能力，提高企业竞争力。