中国的木材产业仍然的存在着资源基础薄弱、布局分散、规模水平低等问题,这些问题严重制约着木材产业的发展。中国木材产业的木材原材料使用率非常低,浪费的现象非常的严重,木材缺陷检测效率较低是其中主要的原因之一。因此,在木材实际应用的基础上,本文从木材缺陷图像入手,进行木材缺陷的检测。本文的研究内容主要有以下的几个部分:首先,论文分析了木材的缺陷种类和缺陷的产生原因,并重点针对鱼鳞类型缺陷和硬筋类型缺陷进行检测。在图像预处理阶段,通过图像的灰度化处理,将彩色图像转化为灰度图像;通过直方图的均衡化处理,突出了缺陷图像中的缺陷特征;通过图像的平滑与去噪处理,去除图像中可能存在的噪声点。其次,通过比较直方图阈值法和k-means等检测方法的处理结果,得出k-means方法对木材鱼鳞类型缺陷具有很好的检测效果。再次,处理硬筋缺陷类型的时候,使用Gabor滤波器,得到硬筋缺陷图像的四维混合矩阵,在对该四维混合矩阵分析和处理的基础上,完成硬筋缺陷类型的检测,实验结果表明该方法对硬筋缺陷类型具有较好的检测效果。最后,本文给出了木材缺陷检测实验平台,主要介绍了检测平台的软件结构组成和硬件结构组成。为了验证算法的正确性,通过对总数为20片鱼鳞缺陷和硬筋缺陷图像的检测结果进行分析,由分析结果可知,本文给出的算法能够很好地检测出鱼鳞缺陷和硬筋缺陷类型。