木材表面缺陷的存在降低木材使用率,传统的人工检测法不可避免地存在主观人为因素影响,因而寻求具备智能化、自动化、非接触特点的木材表面缺陷检测分析方法成为木材行业长期探索的一大课题。论文通过对相关文献进行深入调研的基础上,针对木材表面缺陷的类型与特点,提出使用图像分析技术对木材表面缺陷进行检测与识别。主要完成了方案研究、硬件系统设计、算法设计、实验研究等。论文首先通过对照明系统的研究,选用红色LED条形光源以高角度照明方式对木材样品进行照明和图像采集,可获取到对比度高、缺陷亮度特征明显的目标图像。然后,通过分析光源亮度分布曲线,提出一种基于照射—反射模型的灰度补偿法对原始图像进行灰度补偿,在此基础上以方差为判据进行重叠式图像分块处理。其次,根据图像灰度直方图计算出七个统计特征量,利用类间距离对它们各自的分类能力进行综合评价,从而确定出识别缺陷(节子、腐朽、污染)木材的最优统计特征,即为平滑度特征。最后,通过对平滑度概率分布柱状图的分析,提出一种具有自适应能力的最大类间方差聚类法进行分类阈值的确定,进而采用阈值判别法对木材缺陷进行识别。木材表面灰度缺陷在线检测试验证实,识别率高于99%。同时,研究结果显示,应用平滑度表征木材表面灰度特征,结合最大类间方差聚类法确定分类阈值实现木材识别的算法具备理论依据,并且具有很好的实用性和准确性,从而提高木材的使用率,同时也为木材表面缺陷的自动化检测奠定相关研究基础。