隨著行業發展，生態板廠家競爭力巨大，在許多情況下，這些企業在創新改進生產過程中，產品的質量控制越來越有必要，在木材工業中，人造板的生產近年來持續增長。這個市場非常活躍，每年都會產生大量收入的銷售額。到2025年，人造板的市場規模預計將達到1800億美元，占復合年增長率的7％。木材行業產品質量控制方法有必要進行改進，采用一系列技術，以促進材料的量檢驗。生態板常見的問題是表面缺陷，根據質量進行分類，檢測缺陷類型。如板材表面光的反射，顏色關系等方面。
目前新技術的檢查方法有分類器，利用缺陷的強度和大小特征，對木質表面上不同類型的結進行分類，應用支持向量機（SVM）分類器，使用SVM，和紋理描述符進行特征提取，對不同類型的結進行分類。基于灰度共生矩陣和紋理參數，對木材表面的檢測進行分類。可以分為結，裂紋，污點，孔隙等不同情況。對于但是生態板在具有不同紋理實時檢測的缺陷有很大差異，必須為每個樣品手動設置紋理類型，分析表面上的缺陷類型和反射。
利用多光譜信息對生態板缺陷進行分類檢測，能夠提取可見光譜提供的信息，例如浮雕區域或凹痕，裂縫，濕度變化等。使用熱成像來檢測層壓木材中的膠水問題，還用于檢測木材中的缺陷。
對生態板是涂有三聚氰胺樹脂的裝飾板。如果采用刨花板基材，經過木屑粉碎和與特殊粘合劑混合壓制而成，在制造過程的每個步驟中都會出現一個缺陷，會改變產品的最終質量。缺陷的檢測和分類問題以往是手動執行的，效率低下。
如今利用多光譜進行檢測，多光譜相機裝置由四個不同的相機組成，兩個相機在紅外光譜中工作，包括一臺紫外線相機，在生產階段，生態板在制造過程中從高溫下從壓機中出來。每個樣品加熱至約140℃的溫度，持續10秒，根據經驗測試不同的加熱時間，在加熱10秒后獲得最佳的熱對比度。在加熱每個樣品后，立即用相機同時捕獲圖像。這項工作主要是獲得生態板光譜數據集，以及為每個類別獲取的缺陷數量。為了評估來自不同光譜帶的圖像的使用，以對生態板缺陷進行分類，使用數據集實施多類分類方法。對于每種組合，使用交叉驗證執行參數搜索，按三個比例縮放圖像，添加噪聲來獲得四個不同方向的圖像。
使用紅外圖像分類生態板中的缺陷，可以實現更好的分類性能，對生產環節進行監控和質量檢測，自動分類篩選出不合格的產品，通過這一舉措，大大提高了生產效率，嚴格把控了質量關，其實不僅適用于人造板材行業，越來越多的行業利用這種技術進行產品質量檢測，減少人為檢測的失誤。
