随着社会经济的不断发展,社会建设对木材的需求与日俱增。木材缺陷会对木材质量产生重大影响,降低木材的使用价值。因此,对木材缺陷进行检测是木材加工中重要的环节。目前我国木材加工自动化水平较低,缺陷识别精准度不高、定位不准确是其主要的原因,为了提升木材的使用效率,各国研究学者提出了多种针对木材缺陷的检测方法。但是木材缺陷的纹理结构、颜色与尺寸等特征差异明显,给缺陷的分割与识别带来了比较大的困难。目前的木材缺陷检测方法仍旧存在着一定的不足,不能较好地做到对缺陷区域进行统一的分割与识别。针对活节、死节、虫眼和孔洞等木材表面缺陷图像的检测问题,提出了一种基于机器学习的检测方法。首先,训练Faster RCNN网络,获得了能够对木材缺陷定位与识别的检测模型;其次,应用NL-Means去噪方法去除原始图像中的噪声,通过线性滤波技术和调整对比度、亮度的手段实现图像增强;再通过设定的阈值对图像进行二值化处理,根据像素点之间的差异提取缺陷边缘。为了在较短时间内根据像素差异提取到一条平滑的缺陷边缘曲线,本文提出了一种结合线性滤波与阈值分类的孤立点迭代去除算法,用来消除孤立点对缺陷边缘的影响,并减少算法运行的时间。实验结果表明,本文提出的算法具有较好的木材缺陷定位和分类能力,缺陷轮廓清晰平滑,达到较好的分割效果。在实际的木材加工中,一般采用人工画线的方法用方框将缺陷区域圈出并去除,随后填充相应大小的优质木料。为提升木材的使用效率,本文提出一种以最小二乘法为基础的椭圆拟合方法对木材缺陷的边缘进行拟合,通过预先简化样本点,再对样本点进行拟合迭代计算,改善了常规椭圆拟合方法不能将目标全部囊括在内的不足,实现了对木材缺陷边缘的椭圆拟合,提供了一种新的木材缺陷加工方案,实验结果显示,本文所提出的算法具有较好的拟合效果。能够在木材缺陷修补这一环节减少约10%的木材填充量。