随着人们生活质量水平的提升,人们对于实木家具的需求也在逐年增加,而我国人均森林资源占有率低,木材利用率低,因此国家提倡采用智能化、自动化的木材加工设备,来提升木材的利用率和品质。目前,我国的大多数指接板加工企业因为技术和经济因素,仍然采用人工检测的方法完成指接板的分类工作,该方法导致指接板加工机械自动化程度低、检测结果不精确、锯切及分类受工人主观因素影响,缺乏一定的科学性和客观性。针对上述问题,本文提出了基于深度学习的指接板分类系统,并完成了以下主要研究工作:首先,查阅相关参考文献,并结合指接板加工企业的实际分类标准,分析了14类指接板表面特性;设计并搭建了指接板分类系统平台。其次,分析了基于深度学习的图像分类算法的基本组成,提出了使用数据增强、标签平滑技术来提升模型的泛化能力,使用模型轻量化准则、效率提升方法来优化模型的推理速度。通过采用数据增强方法增强训练集,验证了提升训练集样本的多样性可以有效提升网络模型的准确度和泛化能力;研究并验证了Shuffle Net V2提出的轻量级网络模型设计准则的有效性,为后续模型的轻量化提供了理论基础;提出采用标签平滑技术来解决模型的过拟合问题,通过实验验证了标签平滑有利于提升模型的泛化能力;通过实验验证了使用GPU加速将极大提升模型的训练、推理效率。在指接板分类方面,综合考虑模型的分类精度和分类效率,我们提取了网络深度和宽度较小的YOLOV5s的特征提取骨架CSPDark Net,加入全局平均池化、全连接层及Softmax层,并以此为基础进行研究。针对指接板样本表面纹理特征复杂,易出现类别间的混淆,提出结合通道注意力机制的ECA＿CSPDark Net,保证通道间的信息交互,提升模型的分类准确性;根据模型的轻量化设计准则,利用通道分离技术,减小模型的内存访问成本,提升模型的推理速度,并对改进后的模型的深度进行缩放。实验证明,结合改进后的网络模型在14类指接板样本数据集上的分类准确率达到了92.24%,在图像分类速度上也有一定的提升。最后,为使指接板分类算法更好的运用到实际生产之中,通过Py Charm软件开发平台对分类系统进行了软件设计与功能实现。并在实践中验证了本文设计的分类系统在指接板分类任务中的有效性。