基于近红外光谱技术预测径/弦切面粗皮桉木材微纤丝角

采用近红外光谱分析技术,对不同切面粗皮桉木材的微纤丝角进行快速预测研究.使用X射线衍射仪测定了粗皮桉木材生长锥尤疵小试样的微纤丝角,并用近红外光谱仪采集试样的近红外漫反射光谱,对粗皮桉木材径切面和弦切面原始光谱进行二阶导数预处理并选择一定光谱段建立回归模型.以至少159个试样作为校正集建立木材微纤丝角的偏最小二乘法校正模型,使用交互验证法进行验证.结果表明,两个切面粗皮按木材的微纤丝角与近红外光谱之间有较好的相关性.利用近红外光谱分析方法可以实现不同切面粗皮桉木材无疵小试样微纤丝角的快速预测.     

利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量

采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材弹性模量进行了快速预测研究.使用快速傅里叶变换(FFT)分析法和常规力学测试方法测定了粗皮桉木材无疵小试样的弹性模量,并用近红外光谱仪采集试样径切面和弦切面的近红外漫反射光谱,对原始光谱进行二阶导数预处理,并选择410～2 480 nm光谱段建立回归模型.以2/3的试样作为校正集建立弹性模量的偏最小二乘法校正模型,以1/3/的试样作为预测集对模型进行验证.结果表明,粗皮桉木材的弹性模量与近红外光谱之间有较好的相关性,纵向弹性模量和抗弯弹性模量的预测模型的相关系数分别为0.93和0.81,相对分析误差分别为2.70和1.71.利用近红外光谱分析方法可以实现对粗皮桉木材无疵小试样弹性模量的快速预测.     

木材中的水分及其近红外光谱分析

水分是木材的重要特征之一,用近红外光谱分析木材性质,必须考虑水分对预测结果的影响。文章分析了不同含水率状态下木材在近红外光谱区的吸收特性;用近红外光谱法预测木材中的水分含量,相关系数为0.99,校正标准偏差SEC和预测标准偏差SEP分别是0.041和0.043;通过在不同含水率(7%,12%,20%,30%,60%)状态下采集近红外光谱与固定含水率下的木材密度建立关联,结果表明,利用近红外光谱技术可以在不同含水率下采集近红外光谱来预测木材气干密度。     

近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究

利用近红外光谱技术对木材强度分等进行了研究.选择 1000～1400 nm波段,结合偏最小二乘法,在木材强度和近红外光谱数据间建立了校正模型,校正模型的相关系数(r)为0.89,校正标准误差(SEC)为6.30 MPa.利用校正模型对35个未知样品的强度进行预测,根据近红外预测值和实测值分别对木材样品进行分等,A级预测...     

IPSO-BP木材绝干密度近红外光谱预测模型

木材密度决定着木材力学性能,是木材物理性能的重要指标之一。近年来,由于近红外光谱分析具有操作过程简单、方便、快速等优势,已有学者应用近红外光谱数据预测木材密度,但是,在实际应用中,数据集缺乏、光谱特征欠优、非线性拟合准确性低等问题还没有得到完全解决,木材密度预测模型的精度有待于进一步提升。木材密度中,木材的绝干密度相对稳定,测量结果相对精确,以柞木绝干密度预测为研究对象,通过采集不同含水率下的近红外光谱信息构建出适合不同含水率条件的绝干密度非线性预测模型。首先,选用德国INSION公司的近红外光纤光谱仪,运用SPEC view 7.1软件对不同含水率的柞木样本采集光谱信息;然后,利用SPXY样本划分方法,按2∶1划分校正集与预测集,并利用多元散射校正、二阶导数光谱及S-G平滑方法进行光谱预处理,以减少散射光和高频噪声的影响;接着,运用连续投影算法(SPA)提取有效的波长信息;最后,运用一种非线性权重粒子群算法优化的BP网络(IPSO-BPNN)建立不同含水率状态下的近红外光谱与柞木绝干密度之间的关联,实现柞木绝干密度预测模型的构建。实验过程中,加工选取了100个柞木试件样本,在绝干条件下测量样本试件密度和光谱信息,并浸泡水中测量出不同含水率对应的光谱信息,实验结果表明:SPXY保证了校正集样本的均匀分布,提高了模型泛化能力; MSC、二阶导数和S-G卷积平滑相结合的方法抑制了原始光谱中噪声高频信号,同时使得峰值更加突出; SPA从117个光谱数据中优选出16个特征波长,提高了建模精度; IPSO-BPNN模型较SPA-PLS, BP和PSO-BP具有更高的相关系数,更小的均方根误差,柞木绝干密度预测相关系数为0.938,预测均方根误差为0.012 9,方法可以对木材密度在线无损测量提供一定的理论基础。     

木材不同切面的近红外光谱信息与密度快速预测

用近红外光谱对木材密度进行了研究。发现木材三个不同切面(横切面、径切面、弦切面)的近红外光谱有较大的差异;结合偏最小二乘法(PLS),根据三个切面采集到的光谱数据与木材密度建立了校正模型,横切面预测集的相关系数r为0.94,径切面和弦切面分别为0.85和0.81。结果表明,从横切面采集到的光谱建立的预测模型效果最好。用该模型对随机抽取、未参与建模的15个样品的密度进行了预测,r2=0.977, 标准偏差：STDEV=0.006。     

温度变化对近红外光谱预测木材含水率的影响

为实现温度不稳定环境下木材含水率的近红外光谱检测,探究了不同温度下木材近红外光谱的变化规律及温度变化对近红外预测木材含水率的影响。对从林场采集的樟子松、水曲柳、大青杨和红松原木木块试样各75块,共计300块试样,进行了不同温度和含水率条件下的近红外光谱采集。采用单一温度下的校正集分别与各个温度下的验证集建立偏最小二乘含水率预测模型,探究温度变化对木材含水率模型预测准确性的影响。比较了不同光谱预处理的木材含水率预测温度全局模型。采集相同含水率下不同温度的近红外光谱数据,对光谱进行光谱平均、一次微分、主成分分析和偏最小二乘判别分析,以探究温度变化时,木材近红外光谱的变化规律。结果显示：（1）温度对木材样品光谱存在显著影响;主成分分析和判别分析表明不同温度下的样品有明显聚类趋势,温度判别准确率为96.1%。温度会影响木材的近红外光谱在特定波长吸收峰的位置及吸光度,在含水率相同的情况下,随着温度的升高,特定位置吸收峰有逐渐向高频波段转移的趋势且在零下低温时波峰移动变化更明显。（2）不同温度下的PLS含水率预测模型对温度变动的适应能力有差异,木材含水率预测模型更适应于检测与建模样本相同温度的样品。与单一温度模型相比,PLS温度全局模型对于温度变化具有很好的适应性和应用潜力,RMSEP低于大部分单一温度模型。基于SG平滑+多元散射校正+一次微分预处理联用的PLS含水率温度全局模型有较好的预测效果和温度适应性,RMSEP降为0.074。可见,温度变动是近红外法检测木材含水率的过程中不可忽视的扰动因素;基于光谱预处理的温度全局模型可以显著提高温度适用性。该研究可进一步促进近红外光谱技术在木材生产、加工过程中的应用。     

光谱预处理对近红外光谱预测木材纤维素结晶度的影响

木材纤维素结晶度是木质材料的一个重要性质,它与树木的生长特性、结构与化学组成均有密切关系,并对木材的杨氏模量、尺寸稳定性、密度和硬度等具有重要的影响,文章研究了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术对人工林木材纤维素的结晶度进行预测的能力。本研究从人工林湿地松木粉试样的表面采集近红外漫反射光谱,并利用X射线衍射法测定了木材纤维素的结晶度。研究表明,采用一阶导数和二阶导数光谱预处理没有提高近红外模型的预测效果,而采用原始光谱的预测效果最好,预测值与X射线衍射测定值的相关系数r可以达到0.950,各项预测误差值较低, 说明采用近红外光谱结合多变量数据分析方法建立的结晶度预测模型具有理想的预测能力。     

基于小波变换的木材近红外光谱模型优化及质量追溯

智能化精准获取木材基本信息是木材质量追溯系统信息采集的核心,同时也是木材后期分流、加工、精细化利用的重要依据。旨在探讨基于小波变换的木材近红外光谱(NIRS)去噪及模型优化,研究近红外技术用于木材质量追溯的基础理论与方法,构建基于近红外的木材质量追溯体系。以山杨木材气干密度为例,采用小波变换进行光谱去噪及模型优化,应用偏最小二乘法(PLS)构建了基于近红外光谱技术的山杨木材气干密度定标模型。在此基础上,集成二维码技术,在Matlab环境下,将近红外定标模型预测结果(以木材密度为例)及其他木材相关信息(树种名称、产地、采集单位、数据获取方式等)生成快速响应矩阵码(QR Code),以实现木材信息的有效、快速追溯。同时研究分析了不同纠错等级、字符数、像素下QR码的可读性及有效性。结果显示： (1)当db5小波基分解层为5时,经启发式硬阈值去噪后得到的信噪比(SNR)最大,均方根误差(RMSE)最小,基于小波变换的近红外光谱去噪效果最好,将校正模型决定系数由0.774 8提高到了0.850 1;(2)字符数一定时(本追溯信息的字符数为217),当像素大于100 px×100 px时,QR码的可读性均大于90%;当纠错等级为7%、像素大小为200 px×200 px时,随着字符数由100增加至600,解码率和可读性均为100%。研究表明,基于小波去噪及近红外光谱技术,可以实现木材密度的准确预测,并能有效集成QR码技术,以QR码作为传递木材信息的有效载体,为木材材性信息的无损获取及有效追溯提供了理论依据与技术支撑。     

粗皮桉近红外光谱差异与其遗传差异间的关系

摸清粗皮桉(Eucalyptus pellita)群体的遗传亲缘关系,对研究桉树杂交育种理论,开发优良新品种具有非常重要的意义。研究意在通过对比粗皮桉种源遗传差异与其光谱差异间的关系,探索近红外光谱(NIRs)技术用于粗皮桉遗传亲缘关系分析的可行性。以粗皮桉天然种源材料为对象,每个种源采集8~12个家系叶样。通过全基因组重测序,基于核苷酸序列差异计算种源间的遗传距离。同时,每个家系选择4~6片健康叶片烘至绝干后,将其粉碎装于透明自封口塑料袋。用手持式近红外仪Phazir Rx (1624)采集样品的NIRs信息。以簇类独立软模式(SIMCA)判别分析统计对比种源到目标种源的光谱距离,并基于NIRs欧氏距离对种源进行层级聚类。以NIRs的PCA因子得分图分析种源间的遗传亲缘关系及其遗传变异。结果显示,粗皮桉新几内亚岛种源间的平均遗传距离为0.186,昆士兰州种源间的平均为0.157,新几内亚岛种源与昆士兰州种源间的平均遗传距离为0.295,明显大于区域内种源间的遗传距离。粗皮桉2大区域种源间的NIRs光谱距离与其种源间遗传距离基本呈正相关关系。基于NIRs的层级聚类在一定程度上印证了种源遗传距离、光谱距离的大小关系,但与其地理距离非完全对应,说明基因交流对粗皮桉群体的遗传亲缘关系有较大的影响。PCA聚类显示,遗传或光谱距离大的种源样本因子得分图存在严重重叠,而遗传或光谱距离小的种源样本因子得分反而会清晰聚类,这表明NIRs信息区分异质样本的敏感性,同时也反映了粗皮桉种源内家系间遗传变异的大小。研究结果表明,NIRs技术能够真实反映粗皮桉种源间的遗传差异,可用于桉树群体遗传亲缘关系及群体内的遗传变异分析,可辅助桉树群体的世代改良研究。     

光程对黄酒金属元素近红外透射光谱分析精度的影响

应用近红外透射光谱分析技术开展了不同光程对黄酒中金属元素(钾、钙、镁、锌和铁)分析结果影响的研究。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪(800～2 500 nm)及不同光程(1,2,5,10 mm),石英比色皿以空气为参比进行了光谱采集,并采用偏最小二乘法进行了数据分析。金属含量采用原子吸收光谱分析法测定。分析结果表明, 5 mm光程的分析结果最优,对于钾、钙、镁、锌和铁的相关系数(r2)分别为0.93,0.85,0.93,0.72,0.66,交互验证误差(RMSECV)分别为26.5,35.6,4.63,0.26,0.64 mg·L-1;而10 mm光程的光谱分析结果最差,其r2分别为0.61,0.65,0.63,0.09,0.25。通过实验说明, 光程对近红外透射光谱分析的影响,不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定。     

近红外光谱法分析慈竹物理力学性质的研究

采用近红外光谱法对慈竹密度、抗弯强度和顺纹抗拉强度进行快速预测.利用反向区间偏最小二乘法(BiPIS)优选光谱区间,建立原始光谱和不同预处理(一阶微分、二阶微分、卷积平滑和归一化处理)光谱分析模型,同时应用偏最小二乘法(PLS)在全谱范围350～2 500 nm建立各光谱分析模唰,并对所建模型进行比较分析.结果表明:同...     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

该研究应用近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究。用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法在800～2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现：用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好。在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能。最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939。该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

不同含水率下木材尺寸变化的近红外光谱研究

木材和水分关系的研究一直以来都是木材学研究领域的重点课题。木材中水分含量变化会使木材产生干缩湿胀,进而影响其尺寸稳定性,这关系到木材的实际应用。一般认为,木材产生变形的根本原因是木材化学组分中多糖类物质所含羟基与水分形成氢键作用的结果,而近红外光谱对有机材料含氢基团具有高度的敏感性。利用这一特点,为了能够实现对木材尺寸变化的在线快速检测,应用近红外光谱(near infrared,NIR)探讨了不同含水率木材与其尺寸稳定性之间的相互关系并建立了木材尺寸变化预测模型。通过对不同含水率下木材三个切面进行近红外扫描得到光谱信息,结合化学计量学方法,建立基于偏最小二乘法的木材径、弦向尺寸变化率的近红外光谱模型,并采用交叉检验的方式对模型进行验证。结果表明：不同含水率条件下的木材径、弦向尺寸变化率与相应的近红外光谱有很高的相关性,说明可以通过近红外光谱来研究木材的尺寸变化;研究建立的木材径、弦向尺寸变化模型的相关系数都大于0.90,均具有比较好的适用性;通过比较横切面上建立的径、弦向尺寸变化率模型,弦向好于径向。以上结果表明利用近红外光谱技术对木材的尺寸变化进行快速、准确的预测具有较好的可行性。     

BP神经网络与近红外光谱定量预测杉木中的综纤维素、木质素、微纤丝角

利用近红外光谱(NIR)技术结合BP神经网络定量预测了杉木中的综纤维素、木质素和微纤丝角。首先对杉木的原始近红外光谱数据进行卷积(Savitzky-Golay)平滑和二阶导数处理,然后利用小波变换压缩,将由171个数据点组成的近红外光谱压缩为86个数据点,最后用BP神经网络建模,采用Leave-n-out交叉验证法对模型进行验证,并讨论了隐含层神经元个数、学习速率、动量因子和学习次数对所建BP网络的影响。用所建的网络模型预测了测试集中杉木样本的综纤维素、木质素和微纤丝角 ,预测的相关系数R2值分别为0.91, 0.90, 0.87,预测均方根误差RMSEP分别为：0.86%, 0.33%, 4.99%。结果表明该方法快速,无损,基本能满足定量分析的要求。     

近红外光谱技术快速预测泡桐活立木年轮密度

应用近红外光谱分析技术主要对兰考泡桐活立木年轮密度进行了研究。取样时采用无损的方式,即不伐木,只从样木胸径处钻取直径为5 mm的木芯;用近红外光谱仪采用自动进级式采集样品光谱,波谱范围为350～2 500 nm;密度值采用水银体积仪测量;校正模型和预测模型建立与分析采用偏最小二乘和完全交互验证法。研究结果表明,中径级和大径级泡桐所选年轮数与近红外光谱值之间均存在很好的相关关系,预测模型相关系数分别达0.88和0.91;中径极的泡桐年轮密度与近红外光谱的校正模型和预测模型相关系数分别达到0.90和0.83,校正标准误差(SEC)和预测标准误差(SEP)分别为0.012和0.016。由此可见,该法可简单、快速、无损的预测中径级即接近采伐龄泡桐活立木的年轮密度。