中国林业科学院一项新研究发现，木材天然缺陷及含水量会显著影响自动分级系统准确性，这对建筑用结构木材的可靠性至关重要。为此，研究团队开发出结合AI技术的先进木材分级系统，通过整合外部缺陷评估与内部机械性能分析，大幅提升了木材分类的一致性。

  当前工业化生产中，自动木材分级系统多依赖弹性模量（反映木材承载性能的关键指标）进行分类，但节疤、纤维偏差、裂纹及含水率变化等因素，常会干扰弹性模量测量，导致分级误差。而传统视觉分级方法受木材各向异性特性影响，检测结果易受人为因素干扰，还可能低估木材实际机械性能，难以适配日益扩大的木材产业规模。

  新研发的自动化分级生产线，融合了机器视觉、水分检测、机械应力测试及多传感器数据整合技术，具备自动装卸、实时水分测量、缺陷识别和远程诊断等功能。其核心创新在于能同步考量多种相互影响的关键因素，尤其是影响木材硬度的缺陷与含水量，避免了单一因素评估导致的强度估计偏差，在不同木材条件下均能输出可靠的等级结果。

  该系统已在实际生产环境中验证成效，能显著提升生产效率、减少劳动力投入。2023年，该系统通过日本农业标准认证，可用于出口日本的结构性木材产品，既证明了其实际适用性，也彰显了其符合国际质量标准。随着轻质木材及大规模木材加工的全球普及，这套精准、可扩展的分级系统为木材加工领域的智能化升级提供了清晰路径，助力提升木材在建筑应用中的性能。想了解更多木业信息，欢迎关注木材之家mucaizhijia.com。