随着计算机领域的飞速发展,图像处理技术已经在林业系统中得到了较广泛的应用,但是在竹材加工中却仍然是一个空白。现阶段竹材工业的研究主要集中在材料工艺及竹材加工机械方面,将图像处理技术引入竹材加工领域,并结合自动化与数控技术就可以实现竹材的自动化加工处理。本文的主旨在于利用图像处理技术实现竹材必要因子的提取,改变完全依靠用肉眼判断的人工操作的传统模式,实现快速有效地提取和分析竹材的各项参数的目的。不仅可以解放劳动力,还可以降低成本,从而实现智能化、技术化、数字化操作,更加客观准确的竹材参数信息,填补我国图像识别技术应用于竹材在线检测系统的空白,逐步实现我国竹材加工技术与设备达到国际先进水平。本文研究的重点是将图像处理技术应用到竹材加工过程中去,主要研究内容是利用相机采集到的竹材横截面图像,运用图像平滑和图像增强等图像处理技术对其进行处理,并结合竹材横截面的特点对部分算法进行优化,最终得到理想的竹材横截面的边缘图像。从边缘图像中可以提取出竹材形状的重要数据,并通过实验对这些数据进行验证,这些数据将作为后续竹材的自动化加工的重要依据。文中利用数字图像处理技术对竹材横截面图像进行处理的方法主要包括图像平滑、图像增强、图像区域分割和图像边缘分割。本文的难点在于图像的边缘提取,通过对比几个经典的边缘提取算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子的优缺点,并结合几种算子提取的竹材横截面轮廓图像。将Sobel算子作为边缘提取的基本算子,并优化了Sobel算子的模板数量,再利用蚁群算法对其进一步的优化,最终成功的提取出了特征较为明显的竹材横截面轮廓图像。最后利用快速Hough变换圆检测算法从竹材横截面轮廓图中计算得到内直径、外直径、厚度、内周长、外周长、内面积、外面积等数据,并对这些数据进行实际测量验证,证明提取出的数据均准确有效,可以作为竹材原料成品率计算与出材率分析的数据。讨论了竹材横截面为椭圆或者有缺损时的处理方法,利用提取的数据可以进行初步的筛选。本文研究成果可以为竹材自动去青去黄等加工提供有效准确的参数,为实现竹材自动化加工和提高成品率奠定数据理论基础。