随着社会对刨花板需求量的不断增加,板材质量越来越被消费者和制造商们所重视。刨花的形态是决定刨花板性能和用途的主要工艺因子之一,它不仅影响刨花板的热压工艺,而且对产品的力学强度和尺寸稳定性有着重要的影响作用。所以板材的质量很大程度上决定于木材切削所得到的刨花的质量。由于木材是各向异性材料,切削木材产生的刨花受切削方向和切削速度的影响很大,因此合理控制切削过程中的速度和方向能大大提高刨花的质量。本文研究的课题就是为了实现加工参数的数控化和智能化。本论文的研究目的是采用机器视觉技术对数控刨花机的切削控制参数进行优化,通过实时检测与分析刨花切削的工艺过程来及时的调整刨花切削控制参数,以得到最佳的刨花形态。本课题运用计算机视觉技术对刨花切削过程中产生的视频图像序列进行分析,通过研究刨花切削控制参数与监控所得的视频图像之间的关联来对切削参数进行优化,实现对刨花的尺寸、厚度等形态更灵敏、更精确的控制,进而实现人造板加工过程的数控化、智能化。本文首先介绍了传统人工检测存在的弊端,提出刨花切削控制参数优化的计算机视觉方法,并说明本课题的研究意义；其次,介绍了本课题所采用的支持向量机(SVM)的分类方法,并采用基于主成分分析法(PCA)的SVM分类方法进行刨花图像的分类,本课题采用LIBSVM软件包来构造支持向量机,并用Matlab编写图形界面程序进行实验结果展示及分析；再次,阐述本课题所研究的刨花切削控制参数优化方法,将本课题的实现过程进行详细的介绍；最后,展现本课题开发的系统。利用计算机视觉技术与数控技术相结合的方法来实现刨花切削工艺的智能化,优化结果表明本文提出的方法能够很好的控制切削产生的刨花形态,不仅提高了工艺的精确度和灵敏度,而且降低了生产成本,具有很高的经济价值。