全 文 ：第 wt卷 第 w期
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林 业 科 学
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近红外光谱技术及其在木材科学中的应用
杨 忠 江泽慧 费本华 刘君良
k中国林业科学研究院木材工业研究所 北京 tsss|tl
摘 要 } 近红外光谱技术是一项新的木材无损评价方法 o能够迅速 !准确地对生长锥 !固体木材或木粉等试样的
性质进行全面无损评价 o目前已广泛应用于木材性质预测 !木材加工利用等方面的研究中 o并为林木的定向培育 !
木材的遗传改良和高效利用提供技术支持 ∀本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及其主要应用 o重点介绍了木
材的近红外光谱技术及其在木材化学组成 !物理力学性质 !木材加工利用和木质复合材料等方面的研究成果及应
用 ∀
关键词 } 近红外光谱 ~木材科学与技术 ~木材性质 ~预测
中图分类号 }≥z{t 文献标识码 }„ 文章编号 }tsst p zw{{kussxlsw p stzz p sz
收稿日期 }ussv p tt p t| ∀
基金项目 }国家 |w{项目/人工林木材的 ‘Œ• k近红外l材性预测及增值利用技术0kussv p w p uzl ∀
Αππλιχατιον οφ Νεαρ ΙνφραρεδkΝΙΡl Σπεχτροσχοπψτο Ωοοδ Σχιενχε
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k Ρεσεαρχη Ινστιτυτε οφ Ωοοδ Ινδυστρψ ΧΑΦ Βειϕινγtsss|tl
Αβστραχτ } ƒ²µµ¨¤¯¬½¬±ª·«¨ ©²µ¨¶·§¨©¬±¬·¨¦∏¯·¬√¤·¬²±¤±§²³·¬°¤¯ ∏·¬¯¬½¤·¬²±²©º²²§µ¨¶²∏µ¦¨¶o¤ ¤¯µª¨ ¤±§°²µ¨ ¦²°³µ¨«¨ ±¶¬√¨
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Κεψ ωορδσ} ±¨ ¤µ¬±©µ¤µ¨§k‘Œ•l ¶³¨¦·µ²¶¦²³¼~º²²§¶¦¬¨±¦¨ ¤±§·¨¦«±²¯²ª¼~º²²§³µ²³¨µ·¬¨¶~ ¶¨·¬°¤·¬²±
随着世界天然林资源的锐减以及木材资源消耗的不断加剧 o木材的供需矛盾日益尖锐 ∀为了缓解这一
矛盾 o必须大力发展人工林和高效利用木材资源 ∀从目前来看 o人工林已经成为世界木材供应和木材加工利
用原料的主要来源 o人工林木材也成为当代世界木材科学的主要研究对象k江泽慧等 ousstl ∀与天然林木材
相比 o人工林木材生长速度快 !培育周期短 o但木材质量有所下降 o因此必须从营林措施和遗传改良出发 o紧
密结合木材性质的研究 o确定人工林木材品质改良的基础理论 o建立控制和优化林木材质生物学模型 o以实
现林木的定向培育和木材资源的高效利用k江泽慧 oussul ∀为了林木的定向培育和木材资源的最优化利用 o
需要采集大量的木材样品 o以广泛 !全面地获取有关木材性质的基本信息 o为有效的决策提供重要信息 ∀然
而 o传统的木材性质评价方法需要采伐一定量的树木 o并消耗大量的人力 !物力及时间 o因此 o寻求一种快速 !
准确 !低成本地评价木材性质的方法 o已经成为林木培育和木材科学研究的重要内容之一 ∀
近红外k±¨ ¤µ¬±©µ¤µ¨§o‘Œ• l光谱技术是一项新的无损检测技术 o能够迅速 !准确地对固体 !液体 !粉末等有
机物样品的物理力学和化学等性质进行无损检测 o目前已经在农业k…¤·¨±ot||{l !化工k陆婉珍等 ousstl !食
品k’¶¥²µ±¨ ετ αλqot||{l !纺织kƒ¤∏ª«¨¼ ετ αλqousssl !制浆造纸k •µ¬ª«·ετ αλqot||s ~¬¦«¨¯¯ ot||xl !生物技术
与医药k≤²±º¤¼ ετ αλqot|{wl等领域得到了广泛而迅速的应用 o并已实现野外检测 !在线检测和产品质量控
制 ∀在线 ‘Œ• 光谱分析的应用已给工业带来巨大的经济效益和社会效益 o随着科学技术和市场经济的不断
发展 o‘Œ• 光谱分析技术正在掀起一场分析效率的革命k陆婉珍等 ousstl ∀
应用 ‘Œ• 光谱技术预测木材性质是近几年才快速发展起来的一种新方法 ∀在澳大利亚 !美国及日本等
国家的应用报道比较多k≥¦«¬°¯ ¦¨® ετ αλqoussu¤~ussu¥~•¬¤¯¶ ετ αλqoussu ~Ž¨¯¯ ¼¨ ετ αλqoussw ~Œº¤°²·² ετ αλqo
t||x ~׶∏¦«¬®¤º¤ ετ αλqot||y¤~t||{¤~Ž±¬¨¶·ot||ul o然而 o有关的研究在我国木材科学领域至今尚未见报道 ∀
本文重点介绍了 ‘Œ• 光谱技术在木材化学组成 !物理力学性质 !木材加工利用和木质复合材料等方面的研究
成果及应用 o以促进 ‘Œ• 技术在我国木材科学与技术中的应用 ∀
t ‘Œ• 光谱技术的基本原理及应用
111 基本原理
‘Œ• 光谱是指波长范围在 z{s ∗ u xss ±°k波数范围在 tu {ss ∗ w sss ¦°ptl的红外光谱k…²®²¥½¤ot||{l o
波长介于可见光和中红外光之间 ∀ ‘Œ• 光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃
迁时产生的 o记录了分子化学键基频振动的倍频和合频信息 o主要是含氢基团k≤ p ‹ o’ p ‹ o‘p ‹ o≥ p ‹l的
信息 o包含了绝大多数类型有机物组成和分子结构的丰富信息 o不同的基团和同一基团在不同化学环境中的
吸收波长有明显差别 o可以作为获取组成或性质信息的有效载体 ∀ ‘Œ• 光谱不仅能够反映绝大多数的有机
化合物的组成和结构性能信息 o而且对某些无机离子化合物也能够通过它对共存的本体物质影响引起的光
谱变化 o间接地反映它存在的信息 ∀
‘Œ• 光谱区是在 t{ss年由 ‹ µ¨¶¦«¨¯发现的 o距今已有 uss多年的历史k…¤µ·²±oussul ∀但是 o由于 ‘Œ• 光
谱的吸收较红外光谱的吸收弱 o谱带复杂且重叠严重k图 tl o受当时在光谱仪性能和信息提取技术条件的限
制 o信息无法有效的分离和解析 o限制了其应用 ∀us世纪初 o人们采用摄谱的方法首次获得了有机化合物的
‘Œ• 光谱 o但由于缺乏仪器基础 o直到 xs年代以前人们对 ‘Œ• 光谱只有初步的认识 o尚未得到实际应用 ~us
世纪 xs年代后 o由于 ‘Œ• 光谱仪器和计算机技术的发展及前人所做的大量工作 o‘Œ• 光谱技术首先在农副
产品分析中得到广泛应用 oys年代由于k中l红外光谱技术的快速发展及广泛应用 o使得 ‘Œ• 技术的发展没
有得到人们的重视 ∀直到 us世纪 {s ) |s年代以后 o随着计算机技术和化学计量学k¦«¨ °²°¨ ·µ¬¦¶l的发展 o
‘Œ• 光谱分析技术得到了迅速发展 o使吸收弱 !重叠严重的 ‘Œ• 光谱分析得到了解决 o‘Œ• 光谱在许多领域
中的迅速而广泛的研究和应用 ∀
图 t 木材的 ‘Œ• 光谱图
ƒ¬ªqt ‘Œ• ¶³¨¦·µ²¶¦²³¼ ²© º²²§
t1杉木 Χυννινγηαµια λανχεολατα ~u1 杨木 Ποπυλυσ δελτοιδεσq
‘Œ• 分析技术是利用样品的近红外特征吸收峰与样
品成分含量及性能之间建立的数学关系 o来预测未知样
品的化学成分含量及其性能 ∀从 ‘Œ• 光谱中提取被测样
品的组成或各种物化性质的有用信息是 ‘Œ• 光谱分析的
技术核心 o化学计量学是一种有效的 ‘Œ• 光谱分析技术 o
利用它可以非常有效地对 ‘Œ• 光谱进行解析 ∀由于被测
物质的 ‘Œ• 光谱取决于样品的组成和结构 o利用化学计
量学可确定出样品性质与 ‘Œ• 光谱之间的重要函数关系
k即建立数学模型l ∀通过建立的数学模型就可以利用样
品的 ‘Œ• 光谱在几十秒至几分钟内完成一个样品的多种
性质k可多达十几种l的测量 o与传统的方法相比 o节省了
大量设备 !人力和物力 o分析工作效率大大提高 ∀但是 o
建立和维护稳定的 ‘Œ• 分析数学模型是相当复杂的过
程 o必须要优秀的 ‘Œ• 分析软件 !有经验的专业技术人员和一批样品资源 o进行大量困难与复杂的开发工作 ∀
与中红外kŒ• l相比 o尽管 ‘Œ• 光谱的倍频或合频峰吸收强度比基频峰强度大约低 t ∗ u个数量级 o但
用于这些弱的吸收带没有在 Œ• 吸收带显示出的边缘干扰k©µ¬±ª¨ ¬±·¨µ©¨µ¨±¦¨l o所以在一个较大的吸收动态
范围内这些吸收带强度与被测物浓度之间有线性关系 ~另外 o‘Œ• 光谱与中红外光谱不同的是水分的吸收不
会覆盖 ≤ ) ‹ !‘) ‹和 ’ ) ‹的吸收带k≥¦«∏¯·½ ετ αλqot||sl o因此 o‘Œ• 可用于对水溶液样品 !含水固体和泥
浆状样品的直接分析 o而不必经溶剂稀释或制备溴化钾片等处理 o这样可以免除样品制备时带入的误差 o因
而其定量效果优于 ƒ×Œ• 等方法 ∀
112 ‘Œ• 分析技术的主要应用
us世纪 ys年代 o‘Œ• 光谱分析技术在农业中才得到了应用 o发展速度非常快 o到 t||{年有关 ‘Œ• 光谱
的论文就有 z sss多篇 o其中有很高比例的论文直接与农业有关 o其主要应用于土壤 !水分和作物分析等方
面k…¤·¨± ετ αλqot||{l ∀利用 ‘Œ• 分析技术可以测定土壤的许多性质 o如有机物料 !棕黄酸k©∏¯√¬¦¤¦¬§l !‘和
≤ !阳离子交换能力 !水分含量和土壤组成等 o还可以估计蔗糖庄稼的氮需求量 o探测和监测土壤的酸度 !盐
{zt 林 业 科 学 wt卷
度和有机物料等的变化 ∀ ‘Œ• 还可对进入和流出农业用地的水分盐度 !营养成分 !悬浮微粒 !生物活性和化
学污染等进行监测 ∀在作物分析中 o利用 ‘Œ• 技术可以通过改善庄稼管理k如监测营养成分 !水分等并及时
反馈于生产l和育种及选种以提高农作物的产量 ∀ ‘Œ• 技术还用于谷物 !果实和蔬菜等的质量评估 ∀
在石油化工领域k陆婉珍等 ousstl o‘Œ• 光谱可以快速分析原油 !汽油 !航煤 !柴油 !润滑油 !渣油和沥青
等的组成及各种物化性质 o如辛烷值 !馏程 !密度 !蒸汽压 !冰点 !凝点 !十六烷值 !闪点 !蜡含量等 ∀可分析高
聚物的组成和平均分子量 !物性k拉伸强度 !熔融指数 !延伸度l等 ∀可以测定尼龙 y和尼龙 yy的结晶度 o生
产工艺中多种己内酰胺含量 o表面活性剂羟值等 ∀用常规分析方法分析这些指标需要大量时间 o并且要把样
品破坏 o而用 ‘Œ• 分析快捷 o还可在线分析 ∀
近年来 o‘Œ• 光谱分析技术也在生命科学与医药领域得到了广泛的应用k≤²±º¤¼ ετ αλqot|{w ~ ≠¤±² ετ
αλqousssl o‘Œ• 光谱可以直接进行活体无探伤检测k‹ ¬¨¶¨ ετ αλqot||{l o可以用于检测乳癌 !血色素测定 !临
床分析 !人体内血液中的氧含量 !人体血清及体液成分等分析 o使过去无法开展的研究工作成为可能 o对生命
化学和临床研究具有重大意义 ∀在制药工业中若使用传统的检验方法k如薄层色谱 !高效液相色谱 !原子吸
收 !质谱和红外等l测定活性组分含量和其他组分含量以进行质量控制 o则操作过程复杂 !成本高且费时费
力 o而利用 ‘Œ• 光谱分析技术可以替代许多仪器分析 o简化常规分析的步骤 o提高分析工作效率 ∀
u ‘Œ• 光谱技术在木材科学与技术中的应用
211 木材的 ‘Œ• 光谱分析技术
‘Œ• 光谱技术在木材科学研究中 o应用得较早也较多的是对纸浆木材的纸浆产量和化学组成等的预测
k •µ¬ª«·ετ αλqot||s ~¬¦«¨¯¯ ot||x ~t||{¤~t||{¥~≥¨ ©¤µ¤ ετ αλqousssl o目前 ‘Œ• 技术已广泛应用于木材物理力
学性质 !木材加工利用和木质复合材料性能的预测中 ∀木材性质的 ‘Œ• 光谱预测技术 o是依据样品 ‘Œ• 光谱
所包含的化学组分 !键强度 !电负性和氢键 o还有样品的散射 !漫反射 !特殊反射 !表面光泽 !折光指数和反射
光的偏振等信息与木材性质之间建立的数学关系 o来预测未知木材样品的性质 o其基本流程如图 u所示 o首
先采集与制备一批校正集木材样品 o所选择校正集样品的光谱特征及其性质范围应能涵盖以后未知样品的
光谱特征 o以保证校正模型的适用性和测试结果的准确性 ~根据实验室方法对木材样品的性质k如化学组成
和物理力学等性质l进行测定 ~然后用 ‘Œ• 光谱仪采集木材样品的 ‘Œ• 光谱 ~通过多元数据分析方法k化学计
量学l将光谱数据和与样品的性质进行相关分析k一般先将光谱数据进行转换 o如一阶或二阶导数预处理l o
然后得出对样品性质预测的数学模型 o再对预测模型进行校正 ~最后 o对未知性质的待测样品进行 ‘Œ• 光谱
扫描 o根据光谱值利用建立的校准模型预测得到样品的性质 ∀
图 u ‘Œ• 光谱分析技术的基本流程
ƒ¬ªqu °µ¬±¦¬³¯¨²©‘Œ• ¶³¨¦·µ²¶¦²³¼
‘Œ• 用于木材成份的定量
测定时 o因其谱带较宽且重叠
k如图 tl o不能用比尔定律简单
式进行分析 o需用化学计量学方
法 进 行 分 析 k „±·¬o t||| ~
…²®²¥½¤ot||{ ~⁄¤µ§¨±±¨ ετ αλqo
usssl ∀目前 o应用于 ‘Œ• 光谱
分析的化学计量学方法主要有
主成分分析k³µ¬±¦¬³¤¯ ¦²°³²±¨ ±·
¤±¤¯¼¶¬¶o °≤„ l !主 成 分 回 归
k³µ¬±¦¬³¤¯ ¦²°³²±¨ ±·µ¨ªµ¨¶¶¬²±o
°≤• l !多元线性回归 k °∏¯·¬³¯¨
¬¯±¨ ¤µµ¨ªµ¨¶¶¬²±o• l与偏最小
二 乘 法 k ³¤µ·¬¤¯ ¯¨ ¤¶· ¶´∏¤µ¨
µ¨ªµ¨¶¶¬²±o°≥l !人工神经网络
k¤µ·¬©¬¦¬¤¯ ±¨ ∏µ¤¯ ±¨ ·º²µ®o„‘‘l等
k …²®²¥½¤o t||{ ~ „±·¬o t||| ~
⁄¤µ§¨±±¨ ετ αλqousssl ∀在木材
|zt 第 w期 杨 忠等 }近红外光谱技术及其在木材科学中的应用
‘Œ• 光谱的分析中 o应用最多的是 °≤„ 和 °≥ u 种k≥¦«¬°¯ ¦¨® ετ αλqo t||y ~usss ~‹¤∏®¶¶²± ετ αλqo usst ~
‹²©©°¨ ¼¨ µετ αλqo t||x ~¬¦«¨¯¯ ετ αλot||{¤l ∀模型的校准和预测效果一般采用相关系数 k≤²µµ¨ ¤¯·¬²±
¦²¨©©¬¦¬¨±·¶o• l !校准标准误差k¶·¤±§¤µ§ µ¨µ²µ²©¦¤¯¬¥µ¤·¬²±o≥∞≤l !预测标准误差k¶·¤±§¤µ§ µ¨µ²µ²©³µ¨§¬¦·¬²±o≥∞°l
和预测均方根误差kµ²²·°¨ ¤± ¶´∏¤µ¨ µ¨µ²µ²©³µ¨§¬¦·¬²±o• ≥∞°l等评价 ∀
获得 ‘Œ• 光谱的方法主要有透射和反射 u种技术 o透射光谱主要用于液体状样品或透过率较大的样品
分析 o而反射光谱主要用于粉末状样品或固体样品进行分析 ∀对于粉末样品一般采用漫反射分析技术 o测定
固体样品的 ‘Œ• 光谱时 o一般要测定样品不同面的光谱以减小测定误差并获得可靠的信息 o有时可以进行光
谱的重复测定以提高光谱图的信噪比 ∀在得到 ‘Œ• 光谱图后 o一般还需对光谱进行预处理 o如基线校正 !一
阶导数 !二阶导数和正交信号校正k²µ·«²ª²±¤¯ ¶¬ª±¤¯ ¦²µµ¨¦·¬²±l等k„±·¬ot||| ~‹¤∏®¶¶²± ετ αλqousst ~≥¦«¬°¯ ¦¨®
ετ αλqot||z ~ • ²¯§ ετ αλqot||{l ∀然而 oŽ¨¯¯ ¼¨等kusswl则认为这些处理技术会使回归系数的化学解析变得
特别复杂 o因此 o他们在木材化学 !力学性质的 ‘Œ• 光谱预测研究中没有对光谱采用任何预处理 ∀用于 ‘Œ•
分析的木材样品有实木木块k无节木材l !木粉和生长锥等不同形式kŽ¨¯¯ ¼¨ ετ αλqoussw ~≥¦«¬°¯ ¦¨® ετ αλqo
usst¤~ussu¤~ussu¦l ∀木材的 ‘Œ• 光谱采集一般也采用漫反射和透射 u种技术k׫¼ª¨¶¨±ot||w ~׶∏¦«¬®¤º¤ ετ
αλot||{¥l ∀ ׫¼ª¨¶¨±kt||wl采用这 u种 ‘Œ• 技术对固体刨花的性质进行了研究 o结果表明这 u种技术得到的
测定模型的预测能力没有显著的差别 ∀但由于 ‘Œ• 光对木材的穿透能力很弱 o因此 o应用最多的是 ‘Œ• 漫反
射光谱技术k•¤¼°²±§ ετ αλqousst ~׶∏¦«¬®¤º¤ ετ αλqousstl ∀
‘Œ• 光谱分析被称为/黑匣子0技术k陆婉珍等 ousstl o是一种二级分析方法 o因此 o其准确度取决于湿分
析方法 !破损检测方法 o同时也与定标采集的样品和数字统计处理方法有关 ∀ ‘Œ• 技术是前景非常诱人的木
材无损检测方法 o该方法使用方便 !成本低 o当然 o成功地开发这种方法则需要投入大量的人力 !物力和财力 ∀
212 预测木材的性质
由于 ‘Œ• 光谱分析技术的众多优点 o木材性质的 ‘Œ• 光谱预测研究一直备受关注 ∀ Ž¨¯¯ ¼¨等kusswl结合
多元统计分析方法 o应用 ‘Œ• 技术对火炬松k Πινυσταεδαl木材在不同径向和高度位置的化学和力学性质进
行了较详细的研究 o他们将木材的 ‘Œ• 光谱kxss ∗ u wss ±°l与分别用传统的化学分析法及三点弯曲试验法
测得的木材化学组成和力学性质 o用 °≥法进行相关分析建立了预测模型 o成功地预测了木材中的木质素 !
抽提物 !葡萄糖 !木糖 !甘露糖和半乳糖含量k相关系数 s1{s以上l o对木材的力学性质预测效果也很好k相关
系数一般都在 s1{x以上l ∀而且 o研究发现将 ‘Œ• 的波长范围降至 yxs ∗ t txs ±°时还能对木材的力学性质
进行预测 o这为开发便携式的 ‘Œ• 光谱木材性质测定仪提供了很有价值的信息 ∀≥¦«¬°¯ ¦¨®等kt||zl利用波
长范围在 t tss ∗ u xss ±°的 ‘Œ• 光谱和 °≥回归法对人工林蓝桉k Ευχαλψπτυσ γλοβυλυσl和亮果桉k Ε q νιτενσl
木材的化学组成进行的研究表明 o用 ‘Œ• 光谱技术和 °≥法可以对木材的糖类进行较精确的估计 o并认为采
集足够多的数据可以使 °≥模型更健全 !预测效果更好 ∀对木材化学性质 ‘Œ• 预测的研究还有很多且涉及
许多树种和分析方法 o如对多种桉树树种的木素和纤维素含量预测kŠ¤µ¥∏· ετ αλqot||ul !落叶松k Λαριξ
γ µελινιιl木材抽提物和酚含量预测等kŠ¬¨µ¯¬±ª¨µετ αλqoussul ∀
‘Œ• 光谱技术在木材的物理力学性质k如 ’∞和 ’• !密度 !微纤丝角l等方面也得到了广泛地研究 ∀
‹²©©°¨ ¼¨ µ等kt||xl评价了 ‘Œ• 光谱和木材密度 !含水率 !压缩和弯曲强度之间的相关性 ∀所用样品尺寸为
us °° ≅ us °° ≅ ys °° o‹²©©°¨ ¼¨ µ等使用偏最小二乘法k°≥l和主成分回归k°≤• l统计方法来建立校准模型 o
并采用独立检验对其有效性进行检验 o研究表明 ‘Œ• 预测对压缩强度k Ρ € s1|yl !密度k Ρ € s1{zl和含水率
k Ρ € s1||l的预测能力非常高 ∀≥¦«¬°¯ ¦¨®等kussu¥l基于 ≥¬¯√¬≥¦¤±p u仪器测定的微纤丝角kƒ„l o通过 ‘Œ•
光谱用生长锥样品预测了辐射松木材的微纤丝角 o结果表明用 ‘Œ• 光谱预测的 ƒ„值与 ≥¬¯√¬≥¦¤± p u测定
的 ƒ„值十分吻合 oΡ值为 s1|y ∗ s1|{ o预测标准误差也很小 ∀ Š¬±§¯等kusstl用 ‘Œ• 光谱和 °≥方法预测
了欧洲的落叶松属植物木材的  ’∞ !’• 和压缩强度 ∀由于应压木的力学性质一般都和正常木材的不同 o
Š¬±§¯等kusstl还研究了应压木对 ‘Œ• 预测性的影响 o‘Œ• 吸收与预期的正常材及应压木力学性质相关性很
好 o这表明在 ‘Œ• 光谱中存在着关于木材特性的其他信息而不只是密度 ∀
目前 o对木材  ’• 和  ’∞的 ‘Œ• 预测研究基本上都采用无节木材k׫∏°° ετ αλqousst ~≥¦«¬°¯ ¦¨® ετ
αλqousst¤~ussu¦l o预测得到的结果相关性都非常高 o而对于含有树节 !纹理斜度变化大及其他生长特性的
弯曲试验样品 o‘Œ• 就难以表现出很强的预测能力k‹²©©°¨ ¼¨ µετ αλqot||xl o这是由于 ‘Œ• 方法是以扫描到的
面积代表整个样品k均匀的样品l的光谱信息 ∀ Ž¨¯¯ ¼¨等kusswl在木材试样 ’∞的 ‘Œ• 预测时 o就用 ‘Œ• 对
s{t 林 业 科 学 wt卷
每个木材样品受拉和受压两端的分别扫描了 w次 o求其平均光谱以代表该样品的 ‘Œ• 特征光谱 ∀
׫∏°°等kusstl用 ‘Œ• 光谱对辐射松k Πιννσραδιαταl无节木材的 ’∞进行了预测研究 o用于定标模型的
样品和检验模型的样品总数分别为 w{y块和 {s块 ∀在 ‘Œ• 长波区域kt tss ∗ u xss ±°l对  ’∞的预测效果
比在全区域kwss ∗ u xss ±°l的稍好 o而显著地比可见光区域的好 o其相关系数 Ρ分别为 s1{x !s1{w和 s1zz ∀
对原始光谱与一阶导数及二阶导数预处理光谱的进行的比较结果表明 o一阶导数处理得到的结果最好k Ρ €
s1{xl o其次是原始光谱k Ρ € s1{wl和二阶导数处理k Ρ € s1{wl ∀
对于一种能用于野外的无损检测技术来说 o使基于广泛树种建立的模型能用来预测未知树种的 ’∞o
将是一个值得研究的方向 ∀≥¦«¬°¯ ¦¨®等kusst¥l从世界各地的重要商用树种中采集了 x|种能代表广泛木材
性质的木材样本 o并用 ‘Œ• 建立了测定广泛树种木材密度 ! ’∞和 ƒ„的模型 o其中的  ’∞预测效果十分
令人鼓舞k Ρ € s1{wl ∀≥¦«¬°¯ ¦¨®等kt|||l还用 ‘Œ• 对蓝桉木材的基本密度进行了研究 ∀ ׫¼ª¨¶¨±等kusss¤~
usss¥l在温度动态变化条件下 o研究了用 ‘Œ• 光谱技术测定的木材含水率 ∀ ׶∏¦«¬®¤º¤kt||y¥l则研究了木
材表面粗糙度和纤维定向对 ‘Œ• 吸收的影响 o发现随着纤维定向相对入射光方向的增大以及表面粗糙度的
增大 o‘Œ• 的吸收减弱 ∀另外 o‘Œ• 技术在木材的天然耐久性预测kŠ¬¨µ¯¬±ª¨µετ αλqoussvl !林木培育和基因改
良评估k•¤¼°²±§ ετ αλqoussu ~≥¦«¬°¯ ¦¨® ετ αλqot||{l等方面也得到了应用 ∀
213 在木材加工利用及木质复合材料中的应用
木材的加工利用以及用材树种的合理选用均与木材的力学性质密切相关 ∀表征木材力学性质的重要参
量有 ts多项 o如何利用这些参量去判定不同树种间木材性质的相近程度和木材的最佳利用 o对木材的加工
利用及合理选材十分重要 ∀由于木材的 ‘Œ• 光谱包含有木材的物理力学等性质信息 o因此 o…µ∏±±¨ µ等
k…µ∏±±¨ µετ αλqot||y ~¬¦«¨¯¯ ετ αλqot||{¤~≥¦«¬°¯ ¦¨® ετ αλqot||y ~׶∏¦«¬®¤º¤ ετ αλqoussv¤l利用 ‘Œ• 技术中的
主成分分析k°≤„l等方法对木材树种的判别和木材质量分级进行了研究 o结果表明利用 ‘Œ• 技术可以迅速 !
准确判定新树种的所属类别 o并揭示木材在本质上的差别与联系 o这对木材的合理高效利用具有重要意义 ∀
木材颜色的显著性变化一般认为是由于化学成分的变化引起的 o光辐照木材的颜色变化与木素的降解
有关 o可利用 ‘Œ• 从 t y{s ±°处苯环骨架上 p ≤‹吸收带的变化观察到 ∀因此 o用 ‘Œ• 可以研究光辐照及热
处理后的木材表面性质 o׶∏¦«¬®¤º¤等kussv¥l将木材样品放入人工自然光气候箱中处理不同的照射时间后 o
对样品用漫反射方式测定了 ‘Œ• 光谱 o并与 ≤Œ∞ „…颜色参量kΛ3 !α3 和 β 3 l的计算值进行相关分析 o结果
表明 o‘Œ• 光谱可以用于光辐照及热处理后木材的化学结构变化和颜色变化 ∀ ¨¬±²±¨ ±等kussvl用 ƒ×2‘Œ•
研究了热处理ktys ∗ uvs ε l对木材性质的影响 o在 °≤„分析中不同温度处理的木材样品会分别聚在不同的
类 o即能够用 ‘Œ• 光谱很容易地区分出处理条件不同的样品 o通过 °≥建立的模型 o所得到的含水率 !颜色
Λ3 和颜色 β 3 的预测效果最好 o而密度 !弯曲强度和压缩强度等次之 ∀
木材表面的涂饰对木材的保护和增值利用具有重要的意义 ∀在木材涂饰过程中 o漆膜的厚度控制十分
关键 o目前漆膜厚度一般是在离线条件下利用重量分析法测得 ∀ ‘Œ• 分析技术可以用于在线测定漆膜的厚
度k„±§∏¤ª¤oussvl o它是根据从漆层表面到漆层与木材界面的 ‘Œ• 反射吸收光谱强度的差别 o再经过计算得
到漆膜的厚度 o这种方法可以为 ‘Œ• 技术在木材加工利用中的应用开辟了新的思路 ∀
在美国和德国等国家 o无毒废弃木材被用作制造碎片刨花板 o然而 o有毒的废弃木材则必须在特殊的条
件下焚烧或沉积在合适的地点 ∀因此 o快速 !可靠地对处理和未处理木材进行辨别和分类 o对大量废弃木材
的回收利用十分重要 ∀ ƒ¨¯§«²©©等kt||{l利用 ‘Œ• 技术来检测木材中的无机木材防腐剂 o结果表明 o‘Œ• 技术
不但能区分防腐处理与否的木材 o而且 o还可以辨别出不同类型无机防腐剂处理过的木材 ∀
‘Œ• 光谱技术在木质复合材料中也得到了应用 ∀利用 ‘Œ• 技术研制的在线含水率检测仪 o在国内外的
中密度纤维板生产中已得到了较广泛地应用 ∀ •¬¤¯¶等kussul还将 ‘Œ• 技术应用于 ⁄ƒ样品性质的预测当
中 o有效地预测了 ⁄ƒ样品的  ’∞ !’• 和内结合强度 o表明 ‘Œ• 技术具有在木材加工监测和质量控制中
的应用潜力 ∀ ‘Œ• 技术还可以用来预测单板的弹性模量k §¨¨µετ αλqoussul o研究表明 ‘Œ• 技术有潜力应用
于单板纵向弹性模量在线预测 o这为单板层积材的结构优化提供了有效的途径 ∀ ‘Œ• 在木材加工利用及木
质复合材料中的广泛应用 o证明了 ‘Œ• 技术的优势及其潜力 o为木材的高效综合利用提供了新的技术手段 ∀
v 结论与展望
‘Œ• 光谱技术在木材科学中得到了广泛应用 o并取得了较大进展 ∀利用 ‘Œ• 技术不但能对木材物理力
t{t 第 w期 杨 忠等 }近红外光谱技术及其在木材科学中的应用
学和化学等基本性质进行预测 o而且还能对加工处理后的木材性质进行评估 ∀ ‘Œ• 技术有潜力在木材质量
检验 !木材加工过程中木材性质的在线检测 !木质复合材料加工过程中的质量控制及木质复合材料性能预测
等方面取得新进展 ∀同时 o便携式 ‘Œ• 木材性质测定仪及其技术的研究与开发也将会引起重视 ∀
我国是世界上人工林种植面积最大的国家 o人工林木材也将会成为我国木材资源的主要供应源 o然而 o
伴随着人工林树木的快速生长 o其木材质量也相对降低 ∀为了提高人工林木材质量并实现木材的高效利用 o
可以通过林木定向培育和基因工程 o以及在木材的加工利用过程中引入先进技术和方法来实现 ∀因此 o利用
‘Œ• 技术可以通过少量木材样品或生长锥 o对大批量树木及木材样品的物理力学 !化学和解剖等性质进行全
面 !快速 !无损地预测和评估 o不但能及时地反馈于人工林树木的培育和基因改良 o最终为调整林木培育和遗
传改良措施以及提高林木质量奠定基础 o而且也能为人工林木材的高效利用提供科学依据 ∀
参 考 文 献
江泽慧 o彭镇华 qusst q世界主要树种木材科学特性 q北京 }科学出版社
江泽慧 qussu q中国林业工程 q济南 }济南出版社
陆婉珍 o袁洪福 o徐广通 o等 qusst q现代 ‘Œ• 光谱分析技术 q北京 }中国石化出版社
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v{t 第 w期 杨 忠等 }近红外光谱技术及其在木材科学中的应用