全 文 ：第2 9卷 , 第9期　 　　　　　　　　　　　光 谱 学 与 光 谱 分 析 Vol.29 , No.9 , pp2392-2395
2 0 0 9 年 9 月　　　　　　　　　　　 　Spectro scopy and Spectr al Analy sis Septembe r , 2009 　
利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量
赵荣军1 , 霍小梅1 , 张　黎2
1.中国林业科学研究院木材工业研究所 , 北京　100091
2.青岛伯荣祥木业有限公司 , 山东青岛　266108
摘　要　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。
关键词　近红外光谱;粗皮桉木材;弹性模量
中图分类号:O657.3 , S781.2　　文献标识码:A　　DOI:10.3964/ j.issn.1000-0593(2009)09-2392-04
　收稿日期:2009-01-28 , 修订日期:2009-05-06
　基金项目:国家林业局“ 948”引进项目(2006-4-96)资助
　作者简介:赵荣军 , 1966年生 , 中国林业科学研究院木材工业研究所副研究员　　e-mai l:rongjun@caf.ac.cn
引　言
　　木材的弹性模量是表征木材力学性能最重要的指标之
一 , 传统的木材弹性模量测试方法是按照国家标准(GB1927
～ 1943-91)在木材万能力学试验机对标准无疵小试样进行弹
性模量的测试 , 这种方法测试结果准确可靠 , 但是比较费
时 、费力 , 而且必须有配套的力学试验机 , 条件苛刻 , 不能
满足林产工业和木材加工业的实际需要。随着科学技术的发
展和社会需求 , 如何运用一种快速 、 准确 、 简便的检测方法
来获得木材弹性模量是国内外学者关注的热点。
近红外(NIR)光谱技术是一种快速 、 简便 、 无损的分析
方法。这种方法已经应用在农业[ 1] 、 石油化工[ 2] 、 食品[ 3] 、
造纸[ 4] 、 医药[ 5] 等众多领域。国外 , Kelley[ 6 , 7] 、 Hoffmey-
er[ 8] 、 Thumm[ 9] 、 Schimleck [10-12] 等学者利用近红外光谱技术
对不同树种木材性质进行了研究 。Kelley[ 6]等用 NIR 光谱技
术对六种针叶材的力学性质进行预测 , 对于不同树种 , 抗弯
弹性模量(MOE)预测的相关系数(r)分布在 0.69 到 0.91 之
间 , 抗弯强度(MOR)的 r 值分布在 0.80 ～ 0.92 之间。
Schimleck 等[ 10] 从世界各地采集了具有广泛代表意义的 59
个树种的样品 , 对这些样品的密度和 MOE 等进行了预测 ,
发现对密度和 MOE 的预测效果比较好 , 相关系数达到 0.85
以上。国内中国林科院江泽慧等利用近红外光谱分析技术对
木材性质进行了研究。虞华强 、 赵荣军等[13] 利用 NIR光谱
技术对杉木的力学性质进行预测 , 利用横切面短波光谱分别
建立的杉木力学性质的校正模型 , 其预测相关系数在 0.75 ～
0.87之间 , 预测相对分析误差在 1.51 ～ 1.90 之间 , 表明利
用近红外光谱技术预测杉木的力学性质的能力属普通 , 可用
之作为初步的检测工具 。
本文利用近红外光谱分析技术 , 结合快速傅里叶变换
(FFT)分析方法和常规方法测定粗皮桉木材无疵小试样的弹
性模量 , 建立粗皮桉木材弹性模量的校正模型和预测模型 ,
通过对模型的分析与评价 , 实现了对粗皮桉木材弹性模量的
快速无损检测。
1　材料与方法
1.1　试验材料
粗皮桉人工林采自广东遂溪县城月镇雷州林业局迈进林
场 , 地理位置是 21°50′N , 110°30′E , 海拔 27 m , 年平均气温
23.5 ℃, 最热月为 7 月 , 平均气温 28.9 ℃, 最冷月为 1 月 ,
平均气温 15.2 ℃, 年降雨量 1 885 mm , 5 ～ 9 月为雨季 , 降
雨量约占全年的 80%。试验林地平整 , 土壤为沙质砖红壤 ,
焦瘠薄。根据可选材料的情况 , 共选择6 个种源 , 28个家系 ,
95个单株作为实验树木 。按照国家标准 GB1927 ～ 1943—91
制取力学试样 187 条 , 在进行光谱扫描和力学性质测定之
前 , 将试样放在恒温恒湿箱内调节含水率至 12%。
1.2　NIR光谱采集
近红外光谱仪采用美国 ASD公司生产的 FieldSpec光谱
仪 , 波长范围在 350～ 2 500 nm。采用光纤探头采集试样径
切面和弦切面的近红外光谱 , 实验室内的温度和相对湿度基
本恒定。
1.3　弹性模量的测定
利用 FFT 分析方法测定试样的纵向弹性模量。依据
Timoshenko 挠性振动理论 , 由测得的共振频率 、试件的密度
及试件长度计算得出被测试件的纵向弹性模量。
试样的抗弯弹性模量参照国家标准 GB1927 ～ 1943-91
在万能力学试验机上进行弯曲试验测得。表 1 为本试验试样
的弹性模量统计结果。
Table 1　Statistical description of E.pellita wood MOE(GPa)for the calibration and prediction sets
弹性模量 校正集最大值 最小值 平均值 标准差
预测集
最大值 最小值 平均值 标准差
纵向弹性模量 31.07 9.00 19.82 3.91 26.52 10.52 18.19 4.18
抗弯弹性模量 22.05 7.19 15.08 2.72 19.54 9.35 14.98 2.95
1.4　光谱数据预处理及分析
利用 ASD公司开发的 Indico 数据采集和预处理软件 ,
完成对粗皮桉木材近红外光谱数据的采集 , 对光谱数据进行
二阶导数预处理。使用 CAMO 公司的多变量统计分析软件
Unscramble r9.2 对每个试样用偏最小二乘法在试样弹性模
量和光谱数据之间建立相关分析模型。预测集不参与建模 ,
用其进行外部验证。
2　结果与讨论
2.1　粗皮桉木材弹性模量的近红外光谱
图 1为粗皮桉木材弹性模量样品的近红外光谱图。因为
在所采集的近红外光谱数据中不但包含有与试样相关的信息
还有其他干扰的信息 , 这就影响了建立模型的准确性。所以
在建立模型之前 , 对近红外光谱的原始数据要进行处理以获
得高的信噪比 、 低背景干扰的分析信号。比较原始光谱图
(图 1)和二阶导数光谱图(图 2)发现 , 对原始光谱数据进行
二阶导数处理可以消除基线漂移或平缓背景干扰的影响 , 提
供比原始光谱更高的分辨率和更清晰的光谱轮廓变化。因
此 , 在建立模型时要采用二阶导数预处理的光谱数据进行建
模分析。
Fig.1　Absorption NIR spectra of E.pellita wood samples
2.2　粗皮桉木材弹性模量的模型建立
根据实验所测得的粗皮桉木材的弹性模量和采集的光谱
数据 , 以 2/ 3 的试样作为校正集(125 个), 1/3 的试样作为预
测集(62 个), 结合偏最小二乘法(PLS), 经过比较优化 , 选
择 410 ～ 2 480 nm 光谱段建立回归模型。相关系数 r 、校正标
准偏差(SEC)、预测标准偏差(SEP)和相对分析误差(RPD)
作为模型预测能力的评价指标。如果仅仅考虑S EP 而不考虑
实际数据的标准偏差(SD)来评价模型可能会不恰当。 RPD
为 SD 与 SEP的商 , 可以用来确定校正模型的预测能力。当
RPD大于 2.5 时 , 校正模型的预测能力是令人满意的;如果
RPD能够达到 1.5 左右 , NIR作为初步的检测工具是可以
的[ 14-16] 。
Fig.2　Second derivative pretreated NIR spectra
of E.pellita wood samples
　　对粗皮桉木材的弹性模量校正模型和预测模型的结果见
表 2。可见粗皮桉木材的纵向弹性模量和抗弯弹性模量校正
模型的相关系数 r分别是 0.94 和 0.87 , 预测相关系数分别
是 0.93 和 0.81 , 校正标准误差分别为 1.38和 1.32 , 预测标
准误差分别为 1.55 和 1.73 , 相对分析误差分别为 2.85 和
1.87。从弹性模量预测模型(图 3 和图 4)的相关系数 r看出 ,
近红外光谱法和 FFT 分析法 、 常规力学测定方法测定的弹
性模量有较好的相关性 , 相关系数 r分别达到 0.86 和 0.66。
因此 , 可以用近红外光谱技术预测粗皮桉木材的弹性模量。
Table 2　Results of calibration and prediction
for MOE of E.pellita wood
性质 校正模型
r SEC
预测模型
r SEP RPD
纵向弹性模量 0.94 1.38 0.93 1.55 2.70
抗弯弹性模量 0.87 1.32 0.81 1.73 1.71
2393第 9 期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　光谱学与光谱分析
Fig.3　Correlat ion between NIR predicted values and actual
values of longitudinal modulus of elasticity
3　结　论
　　本文利用近红外光谱技术对粗皮桉木材的弹性模量进行
了快速预测。用 FFT 分析方法和常规力学测试方法测定粗
皮桉木材的弹性模量 , 结合近红外光谱仪测定相应的光谱 ,
Fig.4　Correlation between NIR predicted values and actual
values of modulus of elasticity
对光谱进行二阶导数预处理后 , 用偏最小二乘法建立相应模
型。粗皮桉木材的纵向弹性模量和抗弯弹性模量校正模型的
相关系数 r分别是 0.94 和 0.87 , 预测相关系数分别是 0.93
和 0.81 , RPD 分别为 2.70 和 1.71。以上分析表明 , 利用近
红外光谱技术可以实现对粗皮桉木材弹性模量的快速预测。
本研究为将来对粗皮桉木材无疵小试样弹性模量的研究提供
了一种快速 、 简便的方法。
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Estimation of Modulus of Elasticity of Eucalyptus Pellita Wood by Near
Infrared Spectroscopy
ZHAO Rong- jun1 , HUO Xiao-mei1 , ZHANG Li2
1.Resea rch Institute of Wood Industry , Chinese Academy of For estry , Beijing　100091 , China
2.Fo rtune Wooden Products Co., L td , Qingdao　266108 , China
Abstract　In the present study , the rapid prediction o f w ood modulus of ela sticity(MOE)of Eucalyp tus pe llita by nea r inf rared
(NIR) spectro scopy is described.Fast Fourier transfo rm (FFT)and conventional mechanical testing methods w ere used to
mea sure modulus of elasticity o f small clear wood samples of Eucalyptus pellita.After collecting the near-infr ared reflectance
spectra o f each sample from radial and tangential faces , the N IR spectr a were prepro cessed w ith the second-de riva tive methods ,
and reg ression models w ere built between 410 to 2 480 nm.The calibration models w ere established using tw o thirds of who le
2394 光谱学与光谱分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 第 29 卷
sample s w ith the pa rtial least squares method , and validation models we re developed on an independent set(one third of who le
sample s).The analy sis results showed that high co rrelation coefficients w ere obtained betw een the labora tory-de te rmined MOE
values and N IR prediction value s of Eucalyp tus pe llita .The co rre lation coefficients of prediction model for MOE were 0.93 and
0.81 , and RPD we re 2.70 and 1.71.NIR analy sis technique can realize the rapid prediction of the MOE o f small clear w ood
sample s o f Eucalyptus pe llita.
Keywords　Near infr ared(NIR)spectro scopy;Wood of Eucalyptus pellita;Modulus o f elasticity
(Received Jan.28 , 2009;accepted May 6 , 2009)　　
中国化学会关于召开“第 10届全国分析化学年会暨第 10届原子光谱学术会议”的征文通知
(第一轮通知)
　　中国化学会决定于 2009 年 10 月中旬在风景秀丽的历史文化名城———扬州召开“第 10 届全国分析化学年会暨第 10 届原
子光谱学术会议” , 并委托扬州大学负责筹办。会议将就我国自上届学术会议以来分析化学学科的新成就 、 新进展及我国分析
化学学科的发展进行学术交流和研讨 , 会议将组织分析化学前沿的专题报告 、分组报告和讨论 , 并邀请部分国外学者和海外
华裔学者与会。热忱欢迎大家踊跃投稿和参加会议。现将有关事项通知如下:
一 、征文内容
(1)原子光谱分析法;(2)分子光谱分析法;(3)色谱法与分离科学;(4)电分析化学法;(5)波谱法(包括顺磁 、 核磁共
振);(6)质谱分析;(7)过程分析;(8)联用方法与自动化分析;(9)痕量分析;(10)形态 、表面及结构分析;(11)生物分析化
学;(12)临床与药物分析;(13)环境分析化学;(14)食品分析;(15)芯片分析;(16)纳米分析化学;(17)分析仪器及装置;
(18)质量控制;(19)化学与生物信息学;(20)有关分析化学的其他研究。凡已在刊物上发表或在全国会议上报告过的论文不
在应征之列。
二 、征文要求
应征论文须用Word 软件编辑 , 包括题目 、作者 、 单位 、必要的图表 、 结果和讨论 、 主要参考文献(2 ～ 5 篇), 用 A4 纸打
印 , 版心尺寸为 15 cm×24 cm , 标题用小三号黑体 , 正文用小四号宋体 , 全文(包括图表)约为 1 000 ～ 1 500 字 , 请勿超过两
页。文末须附英文题目 、 作者姓名和单位。截稿日期:2009 年 8 月 30日。
三 、收稿地址
稿件请用挂号信邮寄至江苏省扬州大学瘦西湖校区化学化工学院 , 朱霞石 、徐琴同志收(邮编 225002), 并在信封上注明
“会议征文”和通讯联系人详细地址 、邮编及 e-mail地址。也可以附件直接发至:fenxi@y zu.edu.cn 电子信箱。有关稿件的处
理意见 、 会议具体日期 、 地点及注册费用等项事宜请见第二轮通知。筹备组联系电话:0514-87972034 , 13196492806(朱霞
石)。
会议网站:http://ac.y zu.edu.cn
本会欢迎国内外分析仪器公司 、厂商到会介绍和展出产品 , 有关具体事宜请与筹备组联系。
会议筹备组联系人:王赪胤　0514-82158781　　传真:0514-87975244
第 10届全国分析化学年会筹备组
扬州大学化学化工学院 、 扬州大学分析测试中心代章
2395第 9 期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　光谱学与光谱分析