针对实木板材表面存在的活节、 死节、 裂纹与虫眼4类缺陷, 提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。 随机选取50个样本组成训练集, 30个样本组成测试集, 在室内温度20 ℃、 相对平均湿度50%环境下, 采用900~1 700 nm的近红外光谱仪采集样本表面光谱, 并利用SNV方法进行光谱数据预处理, 以消除固体颗粒大小、 表面散射及光程变化对漫反射光谱的影响； 然后, 采用偏二叉树双支持向量机(PBT-SVM)构建缺陷分类模型, 运用模拟退火算法(SA)对4类核函数、 参数及波长特征进行全局寻优； 寻优过程以97个波长吸收度为输入特征, 运用顺序前向法依次加入新特征, 当分类器准确率达到90%时, 得到核参数及波长特征； 最后, 通过确定的核函数、 参数与波长构建了缺陷分类模型, 并对测试样本集进行了分类验证。 实验结果表明, SNV预处理方法使相同缺陷的近红外光谱具有较好的一致性, 其中, 活节与死节光谱差异显著, 但死节、 裂纹与虫眼的光谱趋势相近； 当PBT-SVM分类器采用多项式核函数、 参数在γ=28.63, coef=18.69, d=1, C=12.03时, 缺陷识别效果最好, 裂纹和活节的识别率达到了100%, 虫眼为93.33%, 死节为93.33%, 平均准确率达到了96.65%, 平均识别时间仅为0.002 s。 利用近红外光谱分析的方法能够快速、 有效地完成4类实木板材缺陷的识别。