木材是一种重要的自然资源,但是木材的缺陷会严重影响其商业价值,为了提高木材的利用率,在对木材加工时需要对缺陷进行检测分割处理。人工目视检测和传统的传感器检测已经不能满足工业快速的缺陷检测需求。深度学习算法和机器视觉技术,近几年在缺陷检测领域取得了极大的进展,Mask R-CNN（Mask Region-Based Convolutional Neural Networks）作为深度学习领域的最佳成果,可以同时实现缺陷的检测定位和轮廓分割。因此,本文在Mask R-CNN算法基础上,进行适应性改进,提出一种新的木材缺陷检测分割方法。论文主要研究内容如下:首先对收集到的木材缺陷数据样本进行统计分析,采取Cycle GAN（Cycle Generative Adversarial Network）网络,对三类树种的纹理颜色信息进行交换,生成新的缺陷样本图像,解决木材缺陷类别分布不均的问题。采取多种在线数据增强方案,解决木材缺陷样本不足,网络鲁棒性不足的问题。与数据处理前的模型进行对比实验分析,实验结果表明,模型检测精度提高6.5%,分割精度提高4.1%。然后针对残差网络对上下文信息提取能力不足的问题,对残差网络进行改进,建立分层残差连接模块,在每一层网络提取多重感受野的特征信息。针对常规卷积对不规则缺陷拟合能力不足的问题,采取可变形卷积替换常规卷积结构,提高模型对不规则几何形变缺陷的适应能力。与原始模型进行对比实验分析,使用数据处理后的数据集,检测精度进一步提高3.4%,分割精度进一步提高1.0%。最后将本研究算法和经典目标检测算法、经典实例分割算法和其它木材缺陷检测算法,在缺陷检测精度、分割精度和检测分析效果上进行对比,本研究算法在各个维度上均表现最优。