1.一种门板木材的缺陷评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：获取门板板材图像并对图像进行预处理，得到灰度图像；

步骤二：根据树节的生成过程和对板材的影响对灰度图像进行分割，得到树节种类待测定区；对每个树节种类待测定区使用canny算子获得其边缘图像，将边缘图像中最外圈的边缘的像素点进行圆拟合，当拟合优度大于设定值，则认为该树节种类待测定区为树节区域；

对所述树节区域进行划分，得到划分阈值，将小于划分阈值的灰度值筛选出来，确定每个树节区域中灰度值小于划分阈值的的像素点的占比，选取占比最高的作为木皮木纹环形区，计算木皮木纹环形区的深色木皮显著系数；

计算木皮木纹环形区的基础构建环纹质地松散度，进而得到环纹质地松散度；

根据所述深色木皮显著系数以及环纹质地松散度，得到腐坏影响显著度；

步骤三：根据腐坏影响显著度判断门板板材的缺陷情况；

树节种类待测定区的获取方法为：使用OTSU大律法对灰度图像进行分割，获取图像中疑似树节的部分；对疑似树节的部分包含的所有像素点对应的灰度值赋值为1，其余像素点对应的灰度值赋值为0，得到二值图像；采用开运算、区域填充处理该二值图像；将获得的图像中对应值为1的像素点标记出来，在灰度图像中根据像素点的位置获取对应的像素点，这些像素点组成的区域为树节种类待测定区；

所述深色木皮显著系数为：

；

其中，为深色木皮显著系数，为木皮木纹环形区内像素点的灰度值的均值，为木纹环形区相邻的其中一侧的木纹环形区内像素点的灰度值的均值；为木纹环形区相邻的另一侧的木纹环形区内像素点的灰度值的均值，r为木皮木纹环形区内各像素点与圆进行拟合，将拟合得到的圆的半径，R为边缘图像中最外圈的边缘的像素点进行圆拟合的半径，，，…，分别为木皮木纹环形区内的所有像素点到区域边缘的距离，为木纹环形区的数量，为木皮木纹环形区内像素点数量，min()为求最小值函数；

所述基础构建环纹质地松散度为：

；

其中，为基础构建环纹质地松散度，h为木皮木纹环形区内任意一像素点对应的灰度值，，，，分别为任意一像素点四邻域内对应的像素点的灰度值，分别为木纹环形区内像素点的灰度值的最大值和最小值，为木皮木纹环形区像素点数量；

所述环纹质地松散度为所有树节区域的基础构建环纹质地松散度的均值；

腐坏影响显著度为所述深色木皮显著系数以及环纹质地松散度的乘积。

2.一种门板木材的缺陷评估系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器存储的实现如权利要求1所述的一种门板木材的缺陷评估方法的步骤。