基於機器視覺技術和MOST技術模式識別理論的木材表面缺陷檢測技術具有無損、快速、準確、經濟等優點，在鋸材分級、提高鋸材產品質量和加速木材加工自動化方面發揮著非常重要的作用。本文以三種常見的木材缺陷，即蟲洞、死節和松節為研究對象，對木材表面缺陷的機器視覺檢測方法進行了深入研究。主要內容包括:木材表面缺陷的預處理、圖像分割、特征提取和缺陷類型識別。圖像預處理是第壹步。根據木材表面圖像的特點，對圖像進行銳化處理，消除噪聲。圖像分割是木材表面缺陷檢測的關鍵步驟。針對傳統的Ostu算法和Renyi熵算法的不足，根據木材缺陷的自然紋理，采用小波重構方法對木材缺陷圖像進行分割。該方法利用小波基函數在較好的分解層次上分解紋理圖像，然後在較好的分辨率層次上正確選擇平滑圖像或細節圖像來重構圖像。在重建的圖像中，均勻的紋理圖案被有效地去除，並且僅保留局部缺陷區域。最後，利用數學形態學工具對分割圖像進行後處理，增強了分割圖像的可視性和完整性，提高了缺陷提取的準確性。對於木材缺陷的識別，從紋理特征(11灰度矩陣參數)和幾何特征(伸長率和垂直度)兩個方面對缺陷進行描述。采用BP神經網絡分類器對木材缺陷進行識別，識別率達到90%。實驗結果表明，根據木材表面缺陷的圖像紋理特征，利用機器視覺技術對木材表面缺陷進行分割和識別是壹種有效的方法。
QCROBOT可以提供這種機器視覺模塊和工程解決方案。