木材节子缺陷检测是木制品生产中的一个重要环节,直接影响着木制品的质量。快速检测木材表面的木材节子缺陷,可有效提高木材产品的合格率,从而减少木材的浪费。因此,在准确高效的识别木材节子缺陷是非常重要的。传统的人工识别方法虽然被广泛应用,但对于识别木材节子缺陷来说,这仍然是一种主观且低效的方法。随着数字图像处理和计算机视觉的快速发展,人工智能技术可以在一定程度上提高识别速度和准确性。其中,深度学习是人工智能领域最有潜力的方法。目前,随着机器人等人工智能技术的发展,对基于卷积神经网络的计算机视觉技术的需求逐渐增加,因此,神经网络在未来仍有很大的应用价值。在木材节子缺陷检测领域,需要使用CCD相机或X射线采集缺陷图像,然后通过对神经网络模型的训练来实现缺陷识别。近年来,基于人工神经网络和图像分析处理的木材节子缺陷识别得到了广泛的研究,并获得了一定的研究成果,证明了这项研究的实际意义。基于卷积神经网络和数字图像处理技术,本文设计了两种用于识别木材节子缺陷的卷积神经网络模型。主要内容如下:将ResNet-34与迁移学习相结合,提出了一种新的具有35个卷积层的卷积神经网络模型TL-ResNet34,用于木材节子缺陷检测。在图像特征提取阶段,ResNet-34被用作木材节子缺陷的特征提取器,同时,结合迁移学习思想,可以加快训练速度,减少过拟合。然后,将木材节子缺陷数据集用TL-ResNet34进行测试。结果表明,当TLResNet34应用于测试数据集时,总体准确率可以达到98.69%,明显高于其他方法。这表明TL-ResNet34可以提高木材节子缺陷检测的最终预测精度。针对TL-ResNet34网络的准确率仍然不高的问题,提出了一种基于ResNet-18和迁移学习的深度卷积神经网络Re SENet-18用于木材节子缺陷检测,使用了规模更小的ResNet-18网络,同时进行网络结构优化,将通道注意力机制Squeeze-and-Excitation（SE）模块嵌入到Residual Basic Block结构中,用于SE-Basic Block模块的构造。同时对网络层输出特征进行降维,将全连接层替换为全局平均池化层,可以有效地减少模型参数。同时,结合迁移学习,载入了预训练权重,实验结果表明,该算法的准确率达到99.02%。结果表明,基于Re SENet-18的深度卷积神经网络可以提高木材节子缺陷识别的准确性。本文的两种卷积神经网络模型为木材节子缺陷的自动化检测分类提供了新的思路。