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。
