摘要
竹材作为一种可持续利用的天然材料，在建筑、家具、装饰等领域有着广泛应用。
然而，竹节的存在会导致竹材力学性能下降，影响其使用价值。
传统的竹节瑕疵检测主要依靠人工目测，存在效率低、误检率高、受主观因素影响大等问题。
随着图像处理技术和机器学习算法的快速发展，基于图像处理的竹节瑕疵检测方法应运而生，为实现竹材加工的自动化和智能化提供了新的思路。
本文首先介绍了竹节瑕疵检测的研究背景及意义，并对国内外研究现状进行了综述。
其次，阐述了图像处理和机器学习的相关理论基础，并重点介绍了几种常用的竹节瑕疵检测算法，包括传统图像处理算法和深度学习算法。
最后，对不同算法的优缺点进行了比较分析，并展望了未来研究方向。
关键词：竹节瑕疵；图像处理；机器学习；缺陷检测；深度学习
#1.1竹节瑕疵竹节是竹子生长过程中形成的一种自然结构，是区分竹子和其他植物的重要特征。
虽然竹节赋予了竹子独特的力学性能，但同时也造成了竹材内部结构和性能的不均匀性。
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