从钻木取火的时代，到绚烂多彩的工艺殿堂，木头始终伴随人类的生活，木制品的品质对日常生活质量起到了重要作用。说到对木制品质量的把控，缺陷检测是必不可少的一环。
木制品缺陷检测的维度很多，例如缺肉、多肉、劈裂、面取、平头、毛刺、弯曲、侧弯、死弯、窄料、碎料、折料、树皮、污染、腐朽、死结、水线、绒毛、水渍、压痕、麻板、锛头、深色、色差、筋裂痕、点结子、活结不变形等。这些缺陷会影响木制品的外观和性能，降低其使用价值和市场竞争力。
传统的木制品检测方式主要是通过人工目视检测，这种检测方式存在很多弊端，也并不能真正的反映木制品品质。
为了解决这些问题，近年来，机器视觉技术和人工智能技术在木制品检测领域得到了广泛的应用和发展。相比较传统的检测手段，它拥有更多优点：
检测效率高：机器视觉技术和人工智能技术可以实现对木制品的快速、连续、稳定的在线检测，大大提高了生产效率和质量控制水平。基于深度学习的机器视觉系统可以实现对木材表面缺陷的实时检测，每秒处理10张图像，每张图像包含1000万个像素。
检测准确性高：机器视觉技术和人工智能技术可以实现对木制品的高精度、高灵敏度、高鲁棒性的检测，有效地降低了误判和漏判的概率，提高了检测质量和可靠性。基于卷积神经网络的机器视觉系统可以实现对木材内部缺陷的精确识别，达到97.5%的准确率。
检测成本低：机器视觉技术和人工智能技术可以实现对木制品的无损、无接触、无污染的缺陷检测，节省人力、物力和时间成本，降低了检测风险和环境影响。例如，基于深度学习的机器视觉系统可以实现对木材颜色的自动分级，减少人工干预和主观判断，节约人工成本。