摘要：針對楊樹旋切木單板的表面節(jié)子缺陷進行識別與分類,由線陣相機獲取楊樹木單板的圖片,經過圖像預處理后采用區(qū)域生長法進行圖像分割,應用數(shù)學形態(tài)學操作與采用Sobel算子進行邊緣檢測。提取單板表面節(jié)子缺陷圖像的特征值,用Fisher準則對已提取的特征值進行降維與特征選擇,得出主要特征值。設計出BP-SOM神經網絡對單板特征值進行訓練與識別,測試準確度達96. 7%,識別結果優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經網絡與SOM神經網絡。