随着木材加工行业的快速发展,人们对于木材单板品质的需求不断提升,如何提高木材单板的质量成为木制品加工企业关心的重要问题,基于机器视觉的木材缺陷检测技术作为提升木材单板质量的重要手段,对促进生产效率、节约生产成本具有重要意义。但在实践生产中,采用机器视觉检测缺陷易受到采集环境、设备、计算方法等因素的影响,可能会造成单板缺陷图像识别率低、准确率差、稳定性弱等问题,因此,提高木材单板缺陷图像的识别效率,减少时间耗费,增强木材单板缺陷人工智能的分析与利用显得尤为重要。本文在传统支持向量机的基础上,提出了基于核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）与多分类支持向量机（Multi-class Support Vector Machines,LIBSVM）的识别方法,对木材单板的活节、死节和裂纹三种缺陷进行识别研究。将预处理后的缺陷图像作为识别样本,使用基于引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm,GSA）优化的KPCA-LIBSVM的识别方法,通过颜色矩、Gabor小波变化、Hu不变矩三种类型的识别参数进行识别。本论文研究的主要内容如下:1.介绍自适应高斯滤波、自适应伽马校正与多尺度细节提升方法理论基础,并对木材单板的三种缺陷进行预处理,根据均方误差、峰值信噪比、结构相似度三种评价指标得出增强后的单板图像质量有所提高。2.在预处理的基础上,采用颜色矩、Gabor小波变化、Hu不变矩提取单板缺陷图像的颜色特征、纹理特征、形状特征,构成识别所需的特征集,并利用核主成分分析对特征集进行降维,通过特征集标准化处理构成中心核矩阵,并计算核矩阵对应的特征值与特征向量,根据特征值的累计方差贡献率得到木材单板缺陷图像信息降维后的主要特征,作为识别数据。3.基于多分类支持向量机的理论基础,以识别率与耗时为标准,得出高斯径向基核函数是适用于单板活节、死节、裂纹识别的最佳核函数。再将高斯径向基核函数带入核主成分分析和多分类支持量机构成的识别模型,并与未经过特征降维的LIBSVM进行对比,得出KPCA-LIBSVM对提高木材单板缺陷的识别效率,降低时间成本效果更加显著。4.介绍遗传算法（Genetic algorithm,GA）、粒子群算法（Partricle swarm optimization,PSO）与引力搜索算法三种参数优化方法的原理和方法,并根据不同方法的适应度曲线得出最优的惩罚系数C和高斯核系数g。5.建立单板缺陷图像识别系统,将本文方法和遗传算法、粒子群算法与KPCA-LIBSVM模型进行结合,形成完整的识别系统,并以准确率（Accuracy）、精准度（Precision）、召回率（Recall）以及F1（F1-score）作为客观评价指标来进行活节、死节、裂纹三种缺陷的识别研究。结果表明,本文提出的基于GSA优化的KPCA-LIBSVM模型在活节、死节、裂纹不同单板缺陷的识别中,表现出了较好的识别效果,其中平均准确率达到94.71%,精准度、召回率、F1平均达到90%以上,整体识别效果相比于对比算法有了较大的提升。