随着现代木材工业的发展，板材作为木材工业产品的基本形式，不同材种的板材的价格差距很大。正是由于目前珍贵稀有木材和普通木材的价格差距越来越大，在古代家具，仿古木材产品和乐器制造等领域出现了大量的仿制品，同时一些禁止砍伐的珍贵树种也大多混在一般树木中运输，这无疑给林业检查人员的识别工作增加了难度，只有准确识别珍贵野生树木，才能做到依法行政。因此在不破坏产品本身的前提下如何利用一点试件来精确识别材种，已经成为目前材种识别研究方向所要解决的问题。本文是黑龙江省攻关项目“板材材种识别数控设备与工艺研究(GC05A504)”的一部分。由于细胞作为木材重要的微观特征，板材端面细胞图像具有很多参数特征信息，因此提出了利用板材端面细胞的数学特征参数识别板材的理论，并对板材识别系统进行研究与开发。在图像采集过程中由于光线等问题，采集到的细胞图像存在大量噪声等干扰因素，本文针对这个问题，对细胞图像进行了预处理，之后再精确提取木材细胞图像中的每个细胞的面积、周长、圆形度三个特征参数，利用以上三个特征参数构造出10项判别参数。最后采用最小差值参数判别法来判别材种。通过大量试验，验证了该判别算法的可行性。同时引入数据库技术支持，建立板材样本端面细胞数学特征参数数据库进行统一管理。本论文采用Visual C++6.0程序设计语言，以模块化设计方法进行板材识别系统的设计，通过对5中板材切片样本进行测量建立了板材样本参数库，并对采集到的板材细胞实体图像样本进行实际检测，达到一定的识别要求，为板材识别提供了一个可行的方法。