木结构梁柱材在木制阳光房、木屋、木门窗及木幕墙等产品中应用广泛。由于实木梁柱材中存在节子、裂纹和虫洞等缺陷,严重影响其外观品质和力学性能。另外,当木梁柱材纹理方向与切削加工运动方向相反时,容易引起毛刺等质量问题,甚至产生劈裂现象。但因缺陷种类及位置分布、大小等都有很大的随机性,而纹理特征又具有其天然属性,所以对缺陷和纹理方向实现精准且快速的检测成为木梁柱材优选加工研究的难点之一。现有的木材加工装备存在智能化程度低、检测效率不高、木材出材率低等诸多问题,将人工智能技术与木梁柱材的缺陷检测、纹理方向识别及排样优选有机结合,是提高木梁柱材出材率和保证其力学性能的重要途径,对实现优选加工、提高木材加工的智能化水平以及生产效率都具有重要的理论意义与应用价值。针对木梁柱缺陷样本不足、网络鲁棒性差的问题,采取在线数据增强、Grid Mask数据增强和Mix Up数据增强方法增强自制的COCO（Common Objects in Context）格式数据集,增强模型的泛化性和鲁棒性。采取Cycle GAN（Cycle Generative Adversarial Network）网络,生成新的缺陷样本图像,解决木材缺陷类别不均衡的问题。从采集的图像中挑选不含缺陷的木材纹理图片,对其进行裁剪、随机旋转最终得到木材纹理数据集。引入热力图原理对节子数据集的标签进行改进,建立节子髓心数据集。通过数据集制备为后续缺陷检测、纹理识别和髓心定位的研究工作提供数据支撑。针对现有基于深度学习缺陷检测存在的泛化能力差、模型复杂、参数计算量大、实时性差等问题,提出基于改进YOLOv3（You Only Look Once v3）模型的木梁柱材缺陷检测算法。使用轻量化模型Mobile Net V3替换原YOLOv3的骨干网络,并将激活函数更换为H-Swish。与原YOLOv3网络相比,所设计模型的平均精度（AP）提升了6%,AP50达到了92.4%,参数数量减少了62.35%,预测速度达到了53.5FPS。缺陷分割方面,针对Mask R-CNN残差网络对上下文信息提取能力不足的问题,建立分层残差连接模块,对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,采取可变形卷积方式的改进,提高模型对不规则几何形变缺陷的适应能力。与原始模型对比,改进后算法的检测精度提高了9.9%,分割精度提高了5.7%。为保证木梁柱材加工过程中的顺纹加工,针对传统图像处理方法对木材纹理图像采集环境要求高、鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进元学习Reptile算法的小样本木材纹理方向识别方法。对传统Reptile算法中模型校准部分进行改进,移除神经网络最后一层的分类层,并将Dtrain中支持集S的数据随机切分成两组,使用这两组数据的高维空间特征向量表达以及自学习余弦相似度度量方法,对网络进行进一步的微调,从而使输入数据得到更加充分的学习。实验结果表明,改进后Reptile算法在10shot情况下对木材纹理方向的识别就达到了86.6%的准确率,100shot的识别精度达到了92.7%,并且该算法的精度在1shot、5shot、10shot和100shot情况下相较于传统计算机视觉、普通深度学习、迁移学习以及改进前的Reptile算法都有提升。针对现有基于传统遗传算法的木材排样优选存在收敛能力弱、单一目标优化、寻优效果差等问题,提出一种改进的基于NSGA-II（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II）算法的多目标木梁柱材排样优选方法。针对遗传算法中种群多样性不足问题,基于反向学习产生反向种群,增强算法搜索能力;为解决算法进化中个体差异变化较小,采用定向变异与均匀变异相结合的方法,提高优化效果。以实际生产问题为例,采用改进后的NSGA-II算法以出材率和价值作为优化目标对木梁柱材排样优选。实验结果表明,改进后的多目标优化算法较NSGA-II算法具有更好的优化效果与稳定性;较传统遗传算法收敛迭代次数降低、误差率降低且可以实现多目标同时优化。最后采用Qt语言设计具有缺陷定位识别、智能排样、纹理识别等功能的木梁柱材优选加工人机交互系统。