木材自身所具有的特性使得木材制品在家庭装修中的需求量逐渐加大,导致木材的供需矛盾日益加重。将木质板材作为半成品或原材料经再加工制成人造板材,可以减小木材的供需压力。而在对人造板材加工的过程中,木质板材质量检测无疑是重中之重。本研究是基于计算机视觉技术实现对板材缺陷的自动化检测。首先对板材缺陷采集系统进行设计,以实现板材图像的实时获取;其次对板材缺陷检测系统进行设计,以实现板材缺陷自动化检测。建立能在不同颜色空间之间相互切换,不同缺陷检测算法之间自由切换的图形交互界面,以实现不同算法检测结果的比较。在对板材缺陷图像去噪方面,本文基于图像均方差定义,研究一种权值计算公式,以实现自适应权值的复合滤波算法。在对板材缺陷灰度图像处理中,本文基于灰度距离与图像均方差原理,实现对多方向、多尺度、多结构元素权值的自适应确定,进而达到对板材图像缺陷边缘的自适应检测。引入Canny、Roberts、Prwitte经典边缘检测算子,以对缺陷边缘检测结果进行对比。在对板材缺陷彩色图像处理中,本文分别采用基于HSI空间与YCbCr空间的板材缺陷检测算法。在基于HSI空间的板材缺陷检测算法中,对I、S分量采用形态学自适应边缘检测,对H分量采用结合类的内聚性的Otsu多阈值分割,并将三分量的缺陷检测结果进行合成,最后通过骨架提取的方法提取出缺陷边缘。在基于YCbCr空间的板材缺陷检测算法中,一种算法是对Cb、Cr分量进行颜色特征分析,另一种算法是对Y分量采用结合数学形态学的最大模糊熵阈值快速算法进行缺陷检测。