随着行业发展，生态板厂家竞争力巨大，在许多情况下，这些企业在创新改进生产过程中，产品的质量控制越来越有必要，在木材工业中，人造板的生产近年来持续增长。这个市场非常活跃，每年都会产生大量收入的销售额。到2025年，人造板的市场规模预计将达到1800亿美元，占复合年增长率的7％。木材行业产品质量控制方法有必要进行改进，采用一系列技术，以促进材料的量检验。生态板常见的问题是表面缺陷，根据质量进行分类，检测缺陷类型。如板材表面光的反射，颜色关系等方面。
目前新技术的检查方法有分类器，利用缺陷的强度和大小特征，对木质表面上不同类型的结进行分类，应用支持向量机（SVM）分类器，使用SVM，和纹理描述符进行特征提取，对不同类型的结进行分类。基于灰度共生矩阵和纹理参数，对木材表面的检测进行分类。可以分为结，裂纹，污点，孔隙等不同情况。对于但是生态板在具有不同纹理实时检测的缺陷有很大差异，必须为每个样品手动设置纹理类型，分析表面上的缺陷类型和反射。
利用多光谱信息对生态板缺陷进行分类检测，能够提取可见光谱提供的信息，例如浮雕区域或凹痕，裂缝，湿度变化等。使用热成像来检测层压木材中的胶水问题，还用于检测木材中的缺陷。
对生态板是涂有三聚氰胺树脂的装饰板。如果采用刨花板基材，经过木屑粉碎和与特殊粘合剂混合压制而成，在制造过程的每个步骤中都会出现一个缺陷，会改变产品的最终质量。缺陷的检测和分类问题以往是手动执行的，效率低下。
如今利用多光谱进行检测，多光谱相机装置由四个不同的相机组成，两个相机在红外光谱中工作，包括一台紫外线相机，在生产阶段，生态板在制造过程中从高温下从压机中出来。每个样品加热至约140℃的温度，持续10秒，根据经验测试不同的加热时间，在加热10秒后获得最佳的热对比度。在加热每个样品后，立即用相机同时捕获图像。这项工作主要是获得生态板光谱数据集，以及为每个类别获取的缺陷数量。为了评估来自不同光谱带的图像的使用，以对生态板缺陷进行分类，使用数据集实施多类分类方法。对于每种组合，使用交叉验证执行参数搜索，按三个比例缩放图像，添加噪声来获得四个不同方向的图像。
使用红外图像分类生态板中的缺陷，可以实现更好的分类性能，对生产环节进行监控和质量检测，自动分类筛选出不合格的产品，通过这一举措，大大提高了生产效率，严格把控了质量关，其实不仅适用于人造板材行业，越来越多的行业利用这种技术进行产品质量检测，减少人为检测的失误。
