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技术 Technology

lev dolgachov

去除表面毛刺，改善平整度与润湿性，为后续涂胶 效、精准、绿色的方向升级。
或上漆创造良好界面。防霉与填孔处理则借助环保 此外，近年来，人工智能技术在木材表面处理
型防霉剂或腻子材料，封闭木材表面微缺陷，抑制 全流程中展现出强大的赋能作用，尤其在质量检测

微生物滋生，延长制品服役寿命。 和工艺参数优化两大环节成效显著。
除了上述的传统预处理方法， 以等离子体改性、
激光加工和纳米涂层为代表的新兴物理化学技术正 人工智能驱动的工艺优化与质量控制
在拓展木材表面处理的能力边界。等离子体处理通 首先，在缺陷检测方面，基于深度学习的图像识别

过高能粒子轰击在木材表面引入含氧官能团，显著 方法已取得重要进展。研究人员采用改进型的轻量
提升表面自由能与胶合强度，且无需化学试剂。激 级目标检测网络对木材板材表面的缺陷进行自动识
光加工则是利用聚焦光束实现微米级去除或表面织 别，在自有数据集上获得的平均精度均值可达到
构化，可精确清理树脂、增强耐磨性甚至构建功能 95% 以上，召回率超过 91%（即实际存在的缺陷中

性微纳结构。另有纳米涂层技术则通过石墨烯、二 有超过 91% 被成功检出），同时计算参数量明显减
氧化硅或二氧化钛等纳米材料赋予木材防水、抗紫 少（意味着模型所需的存储和计算资源更少）。
外、自清洁及抗菌等多重防护功能。这些新兴技术 另一种采用先进深度学习架构的检测模型同样
与传统方法相互补充，共同推动木材表面处理向高 表现优异，经过针对性改进后，其缺陷识别准确率

40 亚洲木工业 二零二六年五月至六月份