基于近紅外光譜的熱處理木材材色的數(shù)學(xué)模型及檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及近紅外光譜技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于近紅外光譜的熱處理木材材 色的數(shù)學(xué)模型及檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 木材具有紋理美觀、加工方便等優(yōu)點，由于木材細胞中各種色素、樹脂、單寧及其 他氧化物質(zhì)的沉積，木材呈現(xiàn)出不同的顏色。不同木材顏色不同，同一塊木材在不同的部位 顏色也有差異。在木制品生產(chǎn)中，可以根據(jù)消費者的不同需求，通過木材染色等技術(shù)手段， 改善木材的視覺特性，以滿足人們的多樣需求。木材改性可分為化學(xué)法和物理法?；瘜W(xué)法 是通過使用各種木材添色劑、防腐劑浸透進入木材，以達到改變木材顏色，防止腐朽及提高 木材尺寸穩(wěn)定性的目的?；瘜W(xué)方法處理改性的木材，在戶外暴露在自然環(huán)境中使用時，隨著 木材有效保護成分的流失，會導(dǎo)致褪色、性能降低等；同時，流失后的木材添色劑防腐劑等 木材保護成分因含有銅、砷、鉻的重金屬以及有毒有害物質(zhì)，對環(huán)境的危害極大。物理法常 用的木材改性方法是熱處理。熱處理方法是一種綠色環(huán)保的木材保護改性方法，熱處理過 程不添加任何化學(xué)藥品，能滿足當(dāng)前環(huán)保的時代要求，是環(huán)境友好型新材料開發(fā)的趨勢。
[0003] 熱處理木材具有良好的尺寸穩(wěn)定性和耐腐、抗蟻性能，廣泛應(yīng)用于戶外庭園、墻體 外壁等景觀設(shè)計。然而，木材熱處理過程中常因木材化學(xué)組分的熱降解，使熱處理木材顏色 發(fā)生變化，出現(xiàn)熱處理木材材色不均一，影響加工質(zhì)量。
[0004] 實現(xiàn)簡單快速的評價熱處理木材材色的變化，對于木材熱處理技術(shù)的開發(fā)以及設(shè) 計人員的合理應(yīng)用具有重要的實際指導(dǎo)意義。
[0005] 近紅外光譜技術(shù)是指波長介于可見光（VIS)與中紅外光（IR)之間的電磁波，ASTM 將近紅外譜區(qū)定義為780^1-252611111(12800-39600^1)。近紅外譜區(qū)主要體現(xiàn)基頻2000CHT 1 以上的基團信息，其中以含氫基團為主，包括C-H(甲基、亞甲基、甲氧基、羧基、芳基等）、羥 基0-H、巰基S-H、氨基N-H(伯胺、仲胺、叔胺和銨鹽）等；也有其他一些基團的信息（如C =C、C = 0 等）。
[0006] 熱處理木材常伴隨著化學(xué)組分的變化，通過對熱處理木材的近紅外光譜采集，應(yīng) 用主成分分析法及化學(xué)計量法等手段，建立熱處理木材化學(xué)組分差異與其光譜學(xué)特征的對 應(yīng)關(guān)系（數(shù)學(xué)檢測模型），即能實現(xiàn)對熱處理木材材色進行檢測。該技術(shù)具有操作簡單、分 析速度快、樣品不需預(yù)處理、操作簡單、無污染等特點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的是提供一種基于近紅外光譜的熱處理木材材色的數(shù)學(xué)模型及檢測 方法。該數(shù)學(xué)定量模型通過采集木材的近紅外光譜信息，結(jié)合實驗測量獲得的木材材色實 測值，將二者結(jié)合起來建立數(shù)學(xué)模型，通過該模型可以對熱處理木材的材色進行快速在線 檢測。
[0008] 近紅外光譜技術(shù)不同于其他常規(guī)分析方法，不能通過觀察樣品譜圖特征或測量樣 品譜圖參數(shù)直接進行定性或定量分析，必須與化學(xué)計量學(xué)相結(jié)合，充分提取光譜中的有效 信息，提高光譜信息的利用率。
[0009] 化學(xué)計量學(xué)（Chemometrics)是一門獨立的化學(xué)分支學(xué)科，它把數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和形 式邏輯學(xué)原理，應(yīng)用在設(shè)計或選擇優(yōu)化實驗過程，通過分析化學(xué)數(shù)據(jù)獲得最大限度的相關(guān) 化學(xué)信息，并能獲得有關(guān)化學(xué)系統(tǒng)的知識。
[0010] 為達到上述目的，具體采用如下的技術(shù)方案：
[0011] 一種基于近紅外光譜的熱處理木材材色的數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建方法，包括以下步驟：
[0012] (1)將木材處理成纖維方向為18-25mm，半徑方向為18~25mm，弦切方向為18~ 25mm的若干個木塊，木塊各面應(yīng)平整；
[0013] (2)將處理好的木塊進行熱處理；
[0014] ⑶測定木塊弦切面的色度學(xué)參數(shù)；
[0015] (4)取進行過色度學(xué)參數(shù)測定的木塊，采集木塊弦切面的近紅外光譜信息；
[0016] (5)分別建立L*、a*、b*的數(shù)學(xué)模型：對所述弦切面的近紅外光譜信息進行預(yù)處 理，取預(yù)處理后木塊弦切面的近紅外光譜信息分別與同一木塊的L*、a*、b*，應(yīng)用OPUS軟 件，聯(lián)立，采用化學(xué)計量學(xué)的方法對數(shù)據(jù)信息進行處理歸納，分別得到L*，a*，b*的數(shù)學(xué)模 型。
[0017] 本發(fā)明的技術(shù)方案中，具體的，步驟（1)所述木材為南方松、樟子松等常見建筑裝 飾用木材。
[0018] 為了使建立的模型具有更好的檢測性，步驟（1)中木塊的個數(shù)不小于40根，優(yōu)選 的個數(shù)為80~100根。
[0019] 優(yōu)選的，為了測試較為精確可靠的木材色度學(xué)參數(shù)和近紅外光譜信息，步驟（1) 將木材處理成纖維方向20mm，半徑方向20mm，弦切方向20mm的木塊。所述纖維方向、半徑 方向和弦切方向與本領(lǐng)域的常規(guī)規(guī)定相同。
[0020] 步驟（2)進行熱處理的設(shè)備選取電鼓風(fēng)式烘干箱，步驟（2)中的熱處理可根據(jù)實 際情況進行選擇，在本申請中所述熱處理為120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h三種方式中 的一種或幾種。
[0021] 步驟（2)可將處理好的木塊部分或全部進行熱處理，其中最佳的實施方式為， 將處理好的木塊平均分為四部分，其中一部分不經(jīng)過熱處理，剩余的三部分分別進行 120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h 熱處理。
[0022] 需要說明的是，雖然本發(fā)明的熱處理方式為上述三種中的一種或幾種，但通過本 發(fā)明建立的熱處理木材材色的數(shù)學(xué)定量模型能得到經(jīng)各種溫度熱處理后的木材材色。
[0023] 步驟（3)運用Datacolor DF 110測色儀測定木塊在CIE(1976)L*a*b*系統(tǒng)中的 色度參數(shù)L* (明度），a* (紅綠軸色品指數(shù)），b* (黃藍軸色品指數(shù)），具體步驟為：在每個木 塊上分別測定3~5個的L*、a*、b*值，然后取各自的算數(shù)平均值作為最終值。
[0024] 步驟（4)的具體操作為：取步驟（3)進行色度學(xué)參數(shù)測定后的木塊，利用德國布 魯克帶有RT-PbS檢測器，內(nèi)置鍍金漫反射積分球的MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，應(yīng)用 OPUS 7. 2軟件，采用積分球漫反射模塊采集木塊弦切面的近紅外光譜信息，譜圖與木塊編 號--對應(yīng)。
[0025] 步驟（5)所述木塊弦切面的近紅外光譜信息預(yù)處理的方法為：利用OPUS軟件對弦 切面的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行一階導(dǎo)數(shù)和矢量歸一化預(yù)處理方法，選取譜區(qū)范圍，9-17點平 滑處理，3-10個主成分數(shù)，運用偏最小二乘法和交叉檢驗方法。譜區(qū)范圍的選擇為本領(lǐng)域的 常規(guī)技術(shù)手段，本發(fā)明對此不作限定，一般選取9403. 6-4246. 7cm'
[0026] 步驟（5)中對所述弦切面的近紅外光譜信息預(yù)處理的最佳方法為：利用OPUS軟件 對弦切面的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行一階導(dǎo)數(shù)和矢量歸一化預(yù)處理方法，選取譜區(qū)范圍，17點 平滑處理，7個主成分數(shù)，運用偏最小二乘法和交叉檢驗方法。
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