薄木单板是木材经过数控旋切机的加工制成的木制品原材料,薄木单板的表面缺陷直接影响了外观和使用质量,因此对薄木单板进行准确的表面缺陷检测及高效标准的质量分级显得至关重要。目前为止,薄木单板表面缺陷的识别检测和质量分级尚未实现智能化、自动化,因此本文研究设计了基于机器视觉的薄木单板自动分级系统。本文的主要研究内容如下:（1）设计薄木单板自动分级系统的硬件设备,主要由图像采集模块、分拣系统、传送模块三个部分组成。图像采集模块由工业CCD相机、光源、光电传感器及计算机等组成,功能是采集薄木单板的表面图像,并将图片传送至计算机。分拣系统由光电传感器、PLC、继电器、电磁阀、气泵、气缸及推杆组成,功能是根据薄木单板的质量等级将薄木单板推送至对应质量等级的物料框。传送模块由电机、驱动滚轮和传输皮带组成,功能是进行薄木单板的输送。（2）构建基于YOLOv3目标检测网络的薄木单板缺陷检测模型。独立采集制作了VOC格式的薄木单板表面缺陷数据集,包括样本图片的采集、数据集的标注、采用数据增强的方式来扩增数据集,该数据集将缺陷分为疤痕和孔洞两类。自主设计了一套分级算法,主要包括缺陷特征提取和阈值分级算法两部分,通过颜色阈值分割提取出不同缺陷的目标框,然后计算出样本图片中疤痕缺陷和孔洞缺陷目标框的最大面积、最大斜边长、总面积等六个缺陷特征数据;阈值分级算法是基于缺陷特征提取算法提取到的样本图片中薄木单板的疤痕和孔洞目标框的最大面积、最大斜边长、总面积等缺陷特征数据作为分级标准,设置阈值进行等级划分。本文中是将薄木单板质量等级分为五级,可以通过对六个参数阈值的设置改变分级标准,也可以更改级别数。设计了PLC对硬件设备的控制程序。（3）设计一套薄木单板自动分级软件,软件由登录界面和操作主界面两个界面组成:登录界面负责权限管理;主界面中设计了图像采集功能、缺陷检测及质量等级划分功能、参数设定功能及检测量统计功能。最后对训练好的缺陷检测模型进行了测试,在测试集的准确度达到了84.20%;在系统的整合实验中,系统能够按照设计目标稳定运行;对薄木单板自动分级软件进行了测试,各功能表现正常,达到了该软件的设计目标。综上所述,本文的研究为薄木单板加工提供了一套自动化分级设备、一种高效的缺陷检测模型及统一标准的分级算法、一款可视化的自动分级软件。本研究能在一定程度上提高薄木单板加工领域的自动化、智能化水平。