木材年輪檢測是木質檢測的常見項目。我們之所以要對木材年輪進行檢測分析，就是因為年輪對於研究木材材質鑑別、木材物理性能，木材材質變異規律都有重要的作用。而通過年輪的測定數據，可以指導我們對木材更好的進行引種栽培、定向培養、加工利用，判斷樹芯樣品的缺失輪、偽輪、生長奇異輪等情況。所以木材年輪的檢測分析，可以幫助我們更好的鑑別木材質量，確定其性能，對於採購、加工木材極具參考價值。
想要了解木材年輪檢測，我們先要從木材年輪結構談起，木材之所以產生年輪，就是因為木材結構以及寬度，隨著樹種、樹齡、氣候、結實量等不同而變化，通過年輪檢測我們可以了解到構成年輪的細胞種類、大小、形狀、數量及細胞的結合方式，通過年輪涵蓋的信息，我們可以了解研究木材細胞尺寸、細胞壁組織、各類細胞體積的比例，從而推斷出木材的密度、抗彎強度、彈性等關鍵的物理性能指標等。
眾所周知，密度是木材材性評價的最主要的關鍵指標。木材作為一種承重結構材料， 它的品質主要取決於木材密度。 木材的力學性質、 硬度抗磨性、 木材熱值都與它的密度有密切關係。我們可以通過檢測木材細胞壁、年輪寬度、晚材率等指標，利用統計回歸的分析方法，來推導出來木材生長輪內密度變化，從而反應出木材材性質量指標，為木材合理和高效利用提供科學依據。
其實，木材年輪檢測有兩種方法，一種是通過人眼視覺來憑經驗進行檢測，一種是通過圖像技術進行無損檢測。很多時候，受木材本身形狀結構對人視覺的心理影響，依靠人經驗去判斷年齡容易產生錯誤判斷，所以，一般科學性的年齡檢測報告，都需要第三方檢測機構利用計算機塗料處理技術採用無損方法來進行測定。無損檢測可以在不破壞材料的前提下，短時間內獲得年輪檢測結果。
木材年輪檢測項目包括了年輪數測定，年輪寬度測定、晚材率、年輪灰度質量收集，交叉定年等。拜恩作為專業木材檢測機構，主要主要利用圖像灰度化、算法，對木材的年輪進行識別，結合形狀濾波與數學形態法可以實現準確可靠的測定樹木年輪邊界，利用偏微分方程迭代對圖像進行去噪處理，根據不同噪聲類型，選擇不同的模型和參數，既能保持年輪邊緣信息，又能去除高頻噪聲的影響。通過模糊區域競爭模型將模糊理論、CV模型、概率理論融合在一起，進而實現年輪線目標提取，得到年輪檢測的相關信息。