木材年轮检测是木材检测的常见项目。我们之所以要对木材年轮进行检测分析，就是因为年轮对于研究木材材质鉴别、木材物理性能，木材材质变异规律都有重要的作用。而通过年轮的测定数据，可以指导我们对木材更好的进行引种栽培、定向培养、加工利用，判断树芯样品的缺失轮、伪轮、生长奇异轮等情况。所以木材年轮的检测分析，可以帮助我们更好的鉴别木材质量，确定其性能，对于采购、加工木材极具参考价值。

　　想要了解木材年轮检测，我们先要从木材年轮结构谈起，木材之所以产生年轮，就是因为木材结构以及宽度，随着树种、树龄、气候、结实量等不同而变化,通过年轮检测我们可以了解到构成年轮的细胞种类、小、形状、 数量及细胞的结合方式，通过年轮涵盖的信息，我们可以了解研究木材细胞尺寸、细胞壁组织、各类细胞体积的比例，从而推断出木材的密度、抗弯强度、弹性等关键的物理性能指标等。

　　众所周知，密度是木材材性评价的最主要的关键指标。木材作为一种承重结构材料，它的品质主要取决于木材密度。 木材的力学性质、 硬度抗磨性、 木材热值都与它的密度有密切关系。 我们可以通过检测木材细胞壁、年轮宽度、 晚材率等指标， 利用统计回归的分析方法，来推导出来木材生长轮内密度变化，从而反应出木材材性质量指标，为木材合理和高效利用提供科学依据。

　　其实，木材年轮检测有两种方法，一种是通过人眼视觉来凭经验进行检测，一 种是通过图像技术进行无损检测。 很多时候，受木材本身形状结构对人视觉的心理影响，依靠人经验去判断年龄容易产生错误判断，所以，一般科 学性的年龄检测报告,都需要第三方检测机构利用计算机涂料处理技术采用无损方法来进行测定。无损检测可以在不破坏材料的前提下，短时间内获得年轮检测结果。

　　木材年轮检测项目包括了年轮数测定，年轮宽度测定、晚材率、年轮灰度质量收集，交叉定年等。 费尔检测作为专业木材检测机构，要主要利用图像灰度化、算法, 对木材的年轮进行识别，结合形状滤波与数学形态法可以实现准确可靠的测定树木年轮边界，利用偏微分方程迭代对图像进行去噪处理,根据不同噪声类型，选择不同的模型和参数,既能保持年轮边缘信息，又能去除高频噪声的影响。通过模糊区域竞争模型将模糊理论、CV模型、概率理论融合在一起， 进而实现年轮线目标提取，得到年轮检测的相关信息。