木材表面缺陷的检测对评定木材材质至关重要,进而决定了木材产品的使用价值和经济价值。若能精确又快速地检测出木材表面缺陷的种类和位置,然后采用合理的方法进行分割和去除,便能在确保木材产品质量的前提下提高木材利用率。在此需求上将木材行业与现代科技相结合,让自动、高效和智能化机器应用于木材生产显得越发必要。本文以木材表面缺陷图像为研究对象,通过数字图像处理与人工智能技术,完成对木材表面缺陷的自动分类。本文开展了图像预处理、特征提取和降维以及构建模型方面的研究,实现了基于机器视觉的木材表面缺陷识别。主要研究内容如下:（1）在数据预处理方面,本文从几何、噪声、亮度和滤波四个角度对原始数据进行数据增强,不仅实现了数据扩充,还改善了图像的视觉效果,突出图像中特征之间的差别。在特征提取部分,本文基于灰度图统计、颜色、形状和纹理四个角度,计算了木材图像的灰度统计、颜色矩、Hu不变矩、局部二值模式和灰度-梯度共生矩阵五类特征,然后将这五类共59维特征组合作为原始图像的特征表达集。（2）对于使用多维度特征对图像进行表征时,可能产生冗余信息,导致计算量的增加,影响模型的识别效果等问题,本文使用线性判别分析、主成分分析和等距特征映射三种降维算法对提取到的特征进行简约优化,以利于后续的模型分析。（3）基于机器学习中的随机森林、梯度提升决策树和支持向量机三个模型的原理,分别搭建了相应的分类模型,完成对木材缺陷种类的识别。在对比实验中,通过将降维处理之后的数据输入到不同的分类模型中进行试验,对比模型的各项性能指标,选出最优的降维方法与分类模型组合方案。根据实验结果显示,使用线性判别分析进行降维并结合支持向量机的分类模型方案效果最优,其精确率、召回率、F1值和准确率分别达到89.35%、88.11%、88.28%和88.55%。（4）在基于深度学习的研究中,本文选择了AlexNet、VGGNet和ResNeXt三种卷积神经网络框架,设计并调整了网络模型结构和参数,完成了对木材表面缺陷的识别。根据实验结果显示,三个模型都能有效完成对木材表面缺陷的识别任务。其中VGGNet模型的性能指标最好,其精确率、召回率、F1值和准确率分别达到97.33%、97.01%、97.1%和97.34%。