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(cè)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(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 木材具有紋理美觀、加工方便等優(yōu)點(diǎn),由于木材細(xì)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(fèi)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(jìn)入木材,以達(dá)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(shí),隨著 木材有效保護(hù)成分的流失,會(huì)導(dǎo)致褪色、性能降低等;同時(shí),流失后的木材添色劑防腐劑等 木材保護(hù)成分因含有銅、砷、鉻的重金屬以及有毒有害物質(zhì),對(duì)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(hù)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(shí)代要求,是環(huán)境友好型新材料開發(fā)的趨勢(shì)。
[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(jì)。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(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單快速的評(píng)價(jià)熱處理木材材色的變化,對(duì)于木材熱處理技術(shù)的開發(fā)以及設(shè) 計(jì)人員的合理應(yīng)用具有重要的實(shí)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(tuán)信息,其中以含氫基團(tuán)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(tuán)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(duì)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(jì)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(duì) 應(yīng)關(guān)系(數(shù)學(xué)檢測(cè)模型),即能實(shí)現(xiàn)對(duì)熱處理木材材色進(jìn)行檢測(cè)。該技術(shù)具有操作簡(jiǎn)單、分 析速度快、樣品不需預(yù)處理、操作簡(jiǎn)單、無污染等特點(diǎn)。
【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(cè) 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(shí)驗(yàn)測(cè)量獲得的木材材色實(shí) 測(cè)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(duì)熱處理木材的材色進(jìn)行快速在線 檢測(cè)。
[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(cè)量樣 品譜圖參數(shù)直接進(jìn)行定性或定量分析,必須與化學(xué)計(jì)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(jì)量學(xué)(Chemometrics)是一門獨(dú)立的化學(xué)分支學(xué)科,它把數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和形 式邏輯學(xué)原理,應(yīng)用在設(shè)計(jì)或選擇優(yōu)化實(shí)驗(yàn)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(shí)。
[0010] 為達(dá)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?yàn)?8-25mm,半徑方向?yàn)?8~25mm,弦切方向?yàn)?8~ 25mm的若干個(gè)木塊,木塊各面應(yīng)平整;
[0013] (2)將處理好的木塊進(jìn)行熱處理;
[0014] ⑶測(cè)定木塊弦切面的色度學(xué)參數(shù);
[0015] (4)取進(jìn)行過色度學(xué)參數(shù)測(cè)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(duì)所述弦切面的近紅外光譜信息進(jìn)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(jì)量學(xué)的方法對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)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(cè)性,步驟(1)中木塊的個(gè)數(shù)不小于40根,優(yōu)選 的個(gè)數(shù)為80~100根。
[0019] 優(yōu)選的,為了測(cè)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(jìn)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(shí) 際情況進(jìn)行選擇,在本申請(qǐng)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(jìn)行熱處理,其中最佳的實(shí)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(jìn)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(yùn)用Datacolor DF 110測(cè)色儀測(cè)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(lán)軸色品指數(shù)),具體步驟為:在每個(gè)木 塊上分別測(cè)定3~5個(gè)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(jìn)行色度學(xué)參數(shù)測(cè)定后的木塊,利用德國布 魯克帶有RT-PbS檢測(cè)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(hào)--對(duì)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(duì)弦 切面的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)平 滑處理,3-10個(gè)主成分?jǐn)?shù),運(yùn)用偏最小二乘法和交叉檢驗(yàn)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(duì)此不作限定,一般選取9403. 6-4246. 7cm'
[0026] 步驟(5)中對(duì)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(duì)弦切面的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn) 平滑處理,7個(gè)主成分?jǐn)?shù),運(yùn)用偏最小二乘法和交叉檢驗(yàn)方法。
[002