赖 菲， 罗廷芳， 丁 锐， 罗蕊寒， 邓婷婷， 王明华， 李 明

(西南林业大学机械与交通学院，云南 昆明 650224)

木材不仅是可再生的生物材料，还是对环境污染小、可自然降解和循环利用的环保材料。我国是一个森林资源匮乏的国家，为解决我国木材供需紧张难题，需提高木材的利用率，而木材表面缺陷直接影响木材的利用率。因此，检测并剔除木材表面缺陷是提高木材利用率的有效方法。

木材表面缺陷种类众多，形状复杂，在木制品生产加工过程中，人工检测木材的表面缺陷，存在着人为差异，而且人工检测的效率低，不符合现代化生产的需求。因此，研究木材表面缺陷的自动识别对于木质产品的生产具有积极的作用。图像处理技术的出现为木材表面缺陷的自动检测提供了一种行之有效的方法，现有研究表明[1-2]，根据木材图像的灰度特征来对木材缺陷图像进行分割的方法，能够在一定程度上识别节子、虫眼等常见的木材表面缺陷，但是存在精度不高、识别局限性大的不足。木材属于纹理型物体，基于木材纹理特征进行木材缺陷图像分割更为合理，相关文献[3-5]提出了基于灰度共生矩阵的纹理分割方法，可有效分割木材表面缺陷图像。文章总结了基于图像处理技术对木材表面缺陷图像进行处理的方法与算法，对比传统与改进的图像分割方法，结合实际提出今后研究发展的方向，希望能够提高图像处理方法在木材表面缺陷检测中的应用率。……