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Technology 技术
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方面的多维度数据，可提升机器人的感知能力与对 前机器人技术的重要推动力，因为与人工智能技术相
多模态环境的理解， 构建对木材加工的全方位感知。 结合、得到优化的机器人技术能够有效帮助企业进一
来自德国的知名传感器品牌企业 SmartSensor 曾证实 步降低运营成本。 例如将强化学习 （全称 “Reinforcement
过这一点。据了解，该企业的系统利用卷积神经网 Learning”，简称 RL）算法用于机器人系统，能够让
络（CNN）分析木材纹理图像，可实时识别 200 种木 其自主探索加工参数最优解，并实时调整刀具转速、
材品类，材质判断准确率达 99.7%。除了识别木材 进给量，这样既可以延长刀具寿命，也能够降低加
种类，更重要的是还能够精确检测加工缺陷。基于 工过程中的能源消耗。此外，融入长短期记忆网络
YOLOv7 算法（全称 "You Only Look Once"，是当下流行 （LSTM），该人工智能技术被广泛应用于多种场景，
的实时对象检测算法）的视觉检测系统，能够在 0.3 特别是在需要理解或预测时间序列数据的领域。而将
秒内完成木料表面检测，识别虫眼、裂纹等多种缺 其运用于家具制造领域内的机器人系统中，可帮助机
陷，检测精度达 0.02 毫米级。而上文中提到的推出 器分析设备振动、电流等时序数据，提前预测可能会
采用纳米级振动抑制技术的雕刻机器人的日本企业， 出现的故障问题，由此可减少木工机械设备的故障停
在此基础上，结合了 AI 质检模块，使木材原料筛选 机时间，帮助企业降低设备维护费用。
效率提升近 40 倍。 很显然，机器人技术的持续改善与进步，对于
随着科学技术水平的提高，机器人技术与人工 木工行业的升级转型是极具战略价值的。相信未来
智能技术将必然会加强深度融合，但也会不可避免地 还会出现更多的机器人技术改善方案，推动家具制
增加机器人设备的引入成本。不过这也成为了改善当 造及木材加工领域实现智能化跃迁。
亚洲木工业 二零二五年五月至六月份 45
