近日汛期來臨，每當汛期過後常有大量漂流木需清運、標售，但過去標售木材種類仰賴人工辨識確認，若誤判木材樹種，會讓木材與標售價值不對等，價差可達數十倍以上，農委會林業試驗所與臺大生物機電工程學系合作開發臺灣貴重木AI智慧辨識技術，用影像辨識不同樹種，辨識準確率可達95%以上，未來將以此輔助作為漂流木、盜伐木等木材辨識用途。
誤認漂流木樹種，標售價格差距很大。例如貴重木牛樟木材每立方公尺標售價可達6萬至10萬元，一般樟樹每立方公尺只有3,600元，若是誤把牛樟當作一般樟木標售，實際價差損失就可能達20倍以上。貴重木鑑定過去靠有經驗人員，憑著木材外觀、氣味或直覺等主觀意識判斷，但林務現場工作繁雜且重，難免誤判；林試所藉由將木材型態特徵讓人工智慧進行深度學習，建立影像辨識模式，輔助人工辨識。
林試所助理研究員李金梅表示，不同樹種的木材年輪型態可能相似，木材色澤、氣味也可能隨著浸泡、長期放置而改變到難以辨識，但木材橫切面組織型態不會變，可從木材木質部的導管、薄壁細胞排列型態及木質線粗細辨識樹種；闊葉樹種各具獨特型態的橫切面，但針葉樹種橫切面資訊較少，未來資料庫建置將再加入徑切面，以及色澤、氣味描述等外部資訊，強化辨識能力。
農委會林業試驗所與臺大生物機電工程學系合作開發臺灣貴重木AI智慧辨識技術，從木材橫切面組織型態辨識不同樹種。圖A為肉眼可見木材橫切面木紋，圖B為顯微鏡下細微組織型態。（圖片提供／林業試驗所）
目前AI智慧辨識已完成牛樟、臺灣櫸及臺灣檫樹等3種貴重木，以及容易與其相混淆的15種木材機器學習訓練，未來將逐步擴增至全部12種法定貴重木，以及常見經濟性木材如柳杉、相思樹、桃花心木等。
李金梅指出，AI智慧辨識技術未來將作為木材辨識鑑定人力及訓練不足時的輔助工具，現在因國產木材推動生產履歷制度，且國產材人工林樹種單純，樹種不易發生混淆，但此技術仍可應用於國產材集運時的辨識，以及盜伐貴重木的辨識上。
