在过去，传统家具制造主要依赖人工完成开料、雕刻、组装等工序。这虽然能够体现工匠精神和个性化设计，但也存在诸多缺点。例如人工操作效率较低，生产周期较长，难以满足市场对快速交货的需求；人工技能水平参差不齐，容易导致产品质量不稳定。另一方面，由于在家具制造行业的人工劳动强度通常比较大，这会造成工伤风险的增加，而近几年技术性强、实操性高的工人又相对短缺，所以完全依靠人工完成家具制造的工作并非是长久之计。此外，传统工艺对环境的影响较大，木材浪费和污染问题层出不穷。因此，传统家具制造亟需向智能制造转型。
而机器人系统是帮助传统家具制造业向智能制造跨越的重要解决方案。该系统可通过集成数控切割、智能装配、3D雕刻等多种功能，实现从原料到成品产出的全流程无人化。因此，机器人技术对于木材加工领域的变革也起到了非常关键的作用。
机器人技术重塑行业竞争优势
随着机器人技术的应用，近几年已经为木工行业及家具制造领域解决了大量难题。例如早在2022年据中国人社部的数据显示，中国木材加工行业面临28.7%的技工缺口。在使用了智能机器人之后，让新工人培训周期从3年缩短至3个月，缓解人才断层危机。基于人工操作导致工作误差是在所难免的，而智能机器人可以精准地进行切割、打磨和组装，并且能够在复杂的生产环境中灵活应对各种任务，这不仅减少了人力成本的使用，还显著提升了加工效率、产品的精度和一致性。
除了这些大多数智能机器人都具备的优势，部分机器人还配备了视觉检测系统与木屑回收系统。据机器人学领域专业期刊《Soft Robotics》提到，机器视觉检测系统可识别0.1mm的接缝偏差，木材含水率在线监测精度达±0.5%，更重要的是，为优化机器人设备开发的仿生夹爪能无损抓取脆弱曲木构件，产品不良率下降至0.3‰。而后者粉尘回收机器人系统可实现将近99.7%的木屑回收，大幅度降低了每件家具的碳足迹，推动木材加工行业的可持续发展。
可以说，机器人技术的出现重塑了家具制造行业及木材加工企业的竞争优势，甚至引领了该行业的技术变革。当然，当前的机器人技术并不是完美的，还有提升的空间。优化并创新机器人技术及相关设备，可进一步改善未来家具制造行业及木材加工领域的整体效益。
机器人技术的提升方向
首先，增加或优化系统配置。现阶段，机器人技术的应用已经实现了生产效率的指数级提升以及工艺全流程的自动化。而在消费者要求不断提高、企业产品的竞争愈发激烈的环境下，机器人的加工精度还需取得革命性突破。据了解，日本一企业已经推出了采用纳米级振动抑制技术的雕刻机器人，几乎可以完美复刻传统木雕的0.1毫米级细节。该企业表示，这一机器人设备配备了高精度伺服系统和力控传感器，能够将木材切割误差控制在±0.05毫米以内。将机器人的控制能力达到微米级，将是提升这类设备加工精度的重要方向。
此外，尽可能配备自适应加工系统。通过引入先进的机器学习算法，使其能够实时分析环境变化并做出相应的调整。这种系统可以利用传感器收集的数据，识别不同的障碍物、生产要求和人类行为等，从而优化机器人的操作策略。聚焦木材加工领域，来自意大利一知名制造企业曾介绍到，其智能加工中心的机器人能够通过多模态传感器实时监测木材密度、含水率等参数，以及动态调整切削参数，可根据木材硬度自动匹配刀具转速，使加工表面粗糙度降低至Ra0.8μm（注：Ra0.8粗糙度是指加工表面微小峰谷高度差的算术平均值达到0.8微米的表面质量指标，μm是单位，指微米）。未来，装配并不断优化自适应系统还可以更新机器人的模型，提高其决策能力和效率，确保在复杂和动态的环境中表现出色，当机器人在执行任务时可变得更加灵活和智能，提升其应用范围和实用性。
最为关键的一点在于与人工智能技术（AI）的进一步结合，能够推动制造业向更高层次的智能化方向发展，更是赋予机器系统感知、决策和进化的智能特性。例如运用人工智能发展历程中的里程碑技术之一——深度学习，通过融合视觉、触觉、声学，即融入3D点云、力反馈、切削震动频率等这些方面的多维度数据，可提升机器人的感知能力与对多模态环境的理解，构建对木材加工的全方位感知。来自德国的知名传感器品牌企业SmartSensor曾证实过这一点。据了解，该企业的系统利用卷积神经网络（CNN）分析木材纹理图像，可实时识别200种木材品类，材质判断准确率达99.7%。除了识别木材种类，更重要的是还能够精确检测加工缺陷。基于YOLOv7算法（全称"You Only Look Once"，是当下流行的实时对象检测算法）的视觉检测系统，能够在0.3秒内完成木料表面检测，识别虫眼、裂纹等多种缺陷，检测精度达0.02毫米级。而上文中提到的推出采用纳米级振动抑制技术的雕刻机器人的日本企业，在此基础上，结合了AI质检模块，使木材原料筛选效率提升近40倍。
随着科学技术水平的提高，机器人技术与人工智能技术将必然会加强深度融合，但也会不可避免地增加机器人设备的引入成本。不过这也成为了改善当前机器人技术的重要推动力，因为与人工智能技术相结合、得到优化的机器人技术能够有效帮助企业进一步降低运营成本。例如将强化学习（全称“Reinforcement Learning”，简称RL）算法用于机器人系统，能够让其自主探索加工参数最优解，并实时调整刀具转速、进给量，这样既可以延长刀具寿命，也能够降低加工过程中的能源消耗。此外，融入长短期记忆网络（LSTM），该人工智能技术被广泛应用于多种场景，特别是在需要理解或预测时间序列数据的领域。而将其运用于家具制造领域内的机器人系统中，可帮助机器分析设备振动、电流等时序数据，提前预测可能会出现的故障问题，由此可减少木工机械设备的故障停机时间，帮助企业降低设备维护费用。
很显然，机器人技术的持续改善与进步，对于木工行业的升级转型是极具战略价值的。相信未来还会出现更多的机器人技术改善方案，推动家具制造及木材加工领域实现智能化跃迁。
