機械学習、ブロックチェーン、最適化、デジタル化をもてはやしても、木材産業はびくともしません。古き伝統や十分に利益のあるビジネス、供給の利用可能性が本当の変化を促す理由だと考えられます。明らかに状況は変わってきています。伝統産業を途絶えさせながら、木材供給の成長が予想され、日々新しいテクノロジーが誕生しているためです。手検尺の良質な代替物とされるのか説明します。機械学習のテクノロジーに基づいた、写真光学の木材測定では、2000個以上の点で樹皮の下の木材の範囲を検知できます。この範囲を左右対称な円に形成し、プロセスに基づいて、平均直径が計算されます。このプロセスは木材の歪な形をきれいな円状にできるだけ変えることで、木材の表面を測定するのにデザインされています。木材測定において完璧なテクノロジーなのです。常に同じやり方で行わなければならず、クリエイティブに問題解決する方法は必要ありません。木材は一つひとつがよく似ているため、認識するのはかなり可能です。木材の測定には一定の長さの時間がかかりがちです。人間がはい積を見るだけでおおまかなサイズを即座に想定するのと同じ方法で、アルゴリズムはすぐに画像全体を処理できます。手検尺で出る曖昧な材積とは違い、正確なデータが手に入り、材数や木材一つひとつの直径、そして材積をすぐに知ることができます。全てのデータはデジタルで利用可能なため、第三者との共有も管理も簡単に行えます。基づいたもの検量方法と手検尺を比べるといつも、違いが見られます。これは単純に木材が完全に綺麗なシンメトリーや円状でないからです。木材一つひとつの価値を最大限に生かそうとしたら、大事になるのは何でしょうか?問題は木材測定の画期的な方法とは100年を超える前に開発された古い手検尺方法やルールを通して管理や有効化のみされているということです。従来の古い方法ではサンプルの数に限界があるため、新しいテクノロジーに比べてさらに制限されます。テクノロジーがあれば木材をもっと客観的な方法で測定できます。力を使った結果は透過性やよりよい品質管理をもたらします。手検尺で木材を測定する場合と比較すれば、写真光学の測定ツールは常に客観的且つ同じ方法で測定できます。基づいて検知されるため、結果が測定者によって変わることもありません。(最低8メガピクセルの解像度のカメラのある)デバイスだと検知結果もいいものになるという事実がありますが、検知プロセスは常に同じやり方で機能します。その理由は以下の通りです。CONDITIONSホームページ価格設定ブログTimbeterについて。