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研究基于Faster R-CNN模型的木材表面节子缺陷检测方法,解决现有方法存在的特征选取困难、不能适应木材以及节子的多样性变化、检测精度不高等问题,而且能够给出节子缺陷的位置以及图像的大小。小样本集测试结果表明,该方法能够取得较高的检测精度,准确率为94.0%;对其中4个典型样本进行分析,位置检测最大误差仅为5个像素,大小检测最大误差仅为7个像素;相比OSTU方法具有更好的检测精度。