微纳米木粉是一种新型环保材料,得到了越来越广泛的应用,它的应用主要是其目数大小决定的。生产中常用的检测方法,因其工作效率低、操作频繁等原因,无法满足当代生产对目数高效、快速的识别要求。因此,研究出一种快速有效的木粉目数识别方法,是木粉加工生产行业实现自动化监测目数的关键问题。本文是哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目——“木材超细粉碎气流分选建模与计算机目数识别”的一部分,所要完成的是基于显微图像的微纳米木粉目数的识别。重点解决显微图像处理和目数识别问题,提出相应的算法,以实现更好的数字化检测。在图像处理的过程中,针对低对比度、高噪声的拍摄环境,本文首先将图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,选取对比度较大的S分量进行二值化；然后运用孔洞填充、数学形态学等技术手段增强图像效果,去除噪音和杂质；最后,采用改进的形态学多尺度算子对目标进行边缘检测,成功获得了木粉颗粒的轮廓。在进行木粉目数识别的过程中,通过前期对粒度检测领域中常用到的粒径检测法进行的深入研究,本文重点依据木粉颗粒显微成像的形态特征,提出运用矩形拟合的方法进行粒径检测,之后进行单位转换实现目数的获取,为便于对数据的处理,本文又增加了粒度分析。根据实际中的对目数识别的需求,以模块化的方法设计并开发了微纳米木粉目数识别系统,建立了基于木粉形态特征的目数识别程序。实验结果表明,本文提出的算法能够较好的进行木粉显微图像的处理与目数的识别,具有较高的可靠性和适用性,对于推动木粉目数智能化检测有重大意义。