Los suelos de madera maciza se utilizan ampliamente como material de decoración interior, y el color de las superficies de madera maciza juega un papel decisivo en el efecto final de la decoración. Por lo tanto, la clasificación de colores de los suelos de madera maciza es el paso final y más importante antes de la instalación. Sin embargo, la investigación sobre la clasificación de suelos generalmente se centra en el reconocimiento de características complejas y diversas, pero ignora la velocidad de ejecución, lo que hace que los métodos comunes no cumplan con los requisitos de clasificación en línea en la producción práctica. En este documento, se propuso un nuevo método de clasificación en línea de suelos de madera maciza mediante la combinación de teoría de probabilidad y aprendizaje automático. Primero, se desarrolló un método de extracción de características basado en la probabilidad (extractor de características de muestreo estocástico) para obtener características clave rápidas independientemente de la perturbación del grano de madera. Las características estocásticas fueron determinadas por un algoritmo genético. Luego, se seleccionó y entrenó una máquina de aprendizaje extremo, como una red neuronal de clasificación rápida, con las características estocásticas seleccionadas para clasificar suelos de madera maciza. Se realizaron varios experimentos para evaluar el rendimiento del método propuesto, y los resultados mostraron que el método propuesto logró una precisión de clasificación del 97.78% y menos de 1 ms para cada suelo de madera maciza. El método propuesto tiene ventajas que incluyen una alta velocidad de ejecución, gran precisión y una adaptabilidad flexible. En general, es adecuado para la producción industrial en línea.