实木地板的表面缺陷直接影响其力学性能和产品等级, 表面缺陷的快速检测对实木地板的在线分选具有重要的现实意义。 针对视觉方法检测实木地板表面缺陷识别率低的问题, 提出了一种基于近红外光谱分析技术的检测方法。 首先, 分别采集规格为200 mm×100 mm×20 mm的表面带有活节、 死节以及无缺陷的实木地板的光谱数据各60份, 其中30份作为训练样本, 30份作为测试样本； 其次, 使用高斯滤波(GSF)、 分段多元散射校正(PMSC)和去趋势法(DT)等方法对采集到的光谱数据进行预处理, 降低光谱噪声、 消除光谱的散射影响； 然后, 利用改进遗传算法从处理后的光谱中提取特征波长用于构建缺陷识别与分类模型； 最后, 使用基于贝叶斯理论改进的神经网络构建实木地板缺陷识别和分类模型。 实验使用含有活节、 死节以及无缺陷的实木地板样本对模型进行训练和测试, 结果表明: 通过贝叶斯神经网络构建的缺陷识别与分类模型能够准确识别活节、 死节和无缺陷三类实木地板, 识别率分别为9220%, 9447%和9557%。 证明了实木地板表面缺陷类型与其近红外吸收光谱密切相关, 并为下一步实现实木地板表面缺陷的准确定位提供快速检测方法。