在木材供需矛盾日益突出的今天,对废弃木质材料的回收和重新利用迫在眉睫、势在必行,成为了我国弥补森林资源不足的主要途径,而废弃木质材料的综合利用对节约木质资源和实现木材工业可持续发展有重要意义。本文结合北京市共建林业重点学科项目,对识别和定位废弃木材连接件的关键性技术进行研究和探讨,并开发了废弃木材连接件检测系统。文中首先确定了X射线检测系统的硬件系统结构,又介绍了图像分割算法的相关概念及定义,并着重讨论了基于遗传算法的阈值分割法作为在废弃木质材料连接件检测图像中的分割方法,并结合了类间方差阂值法和最大熵阈值法求取阈值,获得了更好的分割效果。论文还着重说明了数学形态学在X射线检测图像中的运用,对于二值化后不明显的检测图像,通过数学形态学的相关处理可以获得更好的实验效果。最后,对处理后的检测图像进行识别和定位,获得连接件的具体特征值后以文档形式保存。论文总共分为六个部分,对废弃木质材料检测系统的整个开发过程进行了全面系统的介绍。第一章介绍了课题研究的目的和意义、国内外研究现状课题来源以及研究的主要内容。第二章对检测系统的整体结构做了介绍,包括X射线检测原理及方法、硬件系统结构的组成等。第三章首先介绍了图像分割的基本理论以及闽值分割的相关算法。其次着重介绍了遗传算法相关理论以及在图像分割中的实现,数学形态学的理论基础与二值图像形态学在图像处理中的应用。第四章介绍了检测图像中连接件的标识方法和过程。第五章介绍了图像处理软件的总体结构和各功能模块,以及详细介绍了实验图像的获取及其处理的整个过程。最后是对本论文的研究工作总结和展望。本文研究了基于X射线的废弃木质材料连接件检测技术,运用图像处理的方法对检测图像进行操作,并对相关算法进行验证,实验结果也达到了预期的效果,论文中提到的相关算法不仅适用于对废弃木质材料连接件的检测,对X射线检测图像的处理提供了新的思路,具有很好的理论意义和实际意义。