基于可见光光谱的装饰纸表面视觉特征的模式识别研究

装饰纸作为现代家居产品中必不可少的重要饰面材料之一,不仅具有良好的装饰效果,还可以大大地改善材料的表面性能。然而,装饰纸外观质量的控制(如色差的评价和控制),仍然是制约装饰纸产业发展的重要因素之一。利用人眼来判别和控制往往因人而异,偏主观而非客观。因此,寻找一种客观、有效的方法来代替人的视觉感官来快速判别具有重要意义。本研究利用可见光光谱结合主成分分析法对不同类别装饰纸进行了模式识别分类研究,探讨了该技术的可行性。结果表明:(1)可见光光谱与表征装饰纸表面视觉特性的参数之间呈现出显著的相关性,相关系数都达到了0.85以上,多数均达到0.99,说明可见光光谱中包含有描述装饰纸表面视觉特征的参数;(2)利用装饰纸表面的可见光光谱结合主成分分析方法所建立的模式识别模型,对不同装饰纸表面视觉特征类型进行模式识别时,正确率达到94%~100%,说明可见光光谱分析技术有潜力成为装饰纸表面视觉特征快速、客观、有效识别和分类的新技术。     

木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

表面光泽度是天然高分子材料(如木材)及其制品的重要视觉参数之一,实现天然高分子材料及其制品表面光泽度的快速测定对其表面质量的在线控制与评价具有重要意义。为了实现近红外光谱技术对木材表面光泽度的快速测定以及拓宽近红外光谱技术在高分子材料表面质量控制领域的应用,本研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对天然高分子材料木材表面光泽度的模型预测值与实测值的相关性进行研究,探讨了近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。结果表明:(1)木材表面光泽度与其近红外漫反射光谱密切相关,说明木材表面近红外光谱特征中包含表面光泽度的信息;(2)通过偏最小二乘法建立木材表面光泽度的近红外光谱预测模型,模型对木材表面光泽度的预测值与实测值的相关系数可达0.90;(3)通过改变采谱光纤与木材样品表面的夹角获得不同的漫反射光谱数据,分别建立不同的木材表面光泽度预测模型发现,采集光谱的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著,光纤与样品表面夹角为90°时的结果相对较好。     

非接触式可见光-近红外光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的研究

利用触针式轮廓法测量了天然高分子材料木材的表面粗糙度,并对可见光-近红外光谱与实测表面粗糙度参数之间的相关性进行研究,探讨了非接触式光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的可行性。结果表明：（1）样品三个切面的可见光-近红外光谱（400～2 500 nm）均可预测样品表面粗糙度,实测值与预测值相关系数可达0.92,其中利用样品横切面光谱所建的模型效果最好;（2）在分段光谱400～780 nm,780～1 100 nm,1 100～2 500 nm,780～2 500 nm,400～2 500 nm范围内,所建模型表面粗糙度参数的实测值与预测值相关系数可达0.80以上,显著相关,其中400～2 500 nm区域所建模型效果最好;（3）光谱预处理并不能提高模型预测效果,建议利用可见光-近红外光谱预测天然高分子材料表面粗糙度时采用原始光谱数据。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。