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高光譜成像技術(shù)在木材檢測(cè)中的應(yīng)用(上)

發(fā)布者: 發(fā)布時(shí)間:2025-01-07

1.木材質(zhì)量檢測(cè)的重要性

木材作為一種廣泛使用的建筑和裝飾材料,其質(zhì)量直接影響建筑的安全性和耐久性。通過檢測(cè)木材的物理性能(如強(qiáng)度、密度、含水率)和化學(xué)性質(zhì)(如耐腐性、抗蟲性),可以確保其滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求,從而保障工程質(zhì)量和使用安全。其次,木材是一種寶貴的自然資源,合理利用尤為重要。通過檢測(cè)木材的性能,可以合理分類與定級(jí),確保高性能木材用于承重結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵部位,低性能木材用于裝飾或其他用途,從而提高資源利用率。此外,木材檢測(cè)還可幫助識(shí)別合格木材與非法采伐木材,推動(dòng)木材的循環(huán)利用,有效保護(hù)森林資源,助力可持續(xù)發(fā)展。在國(guó)際市場(chǎng)上,木制品的質(zhì)量直接影響其競(jìng)爭(zhēng)力。通過系統(tǒng)的木材檢測(cè),有助于企業(yè)生產(chǎn)符合標(biāo)準(zhǔn)的高品質(zhì)木制品,提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力和品牌價(jià)值。因此,木材檢測(cè)的重要性貫穿了從生產(chǎn)、應(yīng)用到再利用的整個(gè)生命周期,是保障質(zhì)量、優(yōu)化資源和推動(dòng)環(huán)保的重要手段。

2.傳統(tǒng)木材質(zhì)量檢測(cè)的方法與難點(diǎn)

傳統(tǒng)木材檢測(cè)方法包括視覺與手工檢測(cè)、物理性能測(cè)試、化學(xué)分析以及無損檢測(cè)等,視覺與手工檢測(cè)主要是通過人工觀察木材的外觀特征,如顏色、紋理、裂紋、節(jié)疤等,初步判斷木材質(zhì)量。這種方法依賴經(jīng)驗(yàn),主觀性較強(qiáng)。物理性能測(cè)試是利用實(shí)驗(yàn)設(shè)備測(cè)試木材的密度、含水率、抗壓強(qiáng)度、抗彎強(qiáng)度和硬度等指標(biāo),通過機(jī)械加載評(píng)估木材的結(jié)構(gòu)性能?;瘜W(xué)分析是對(duì)木材的化學(xué)成分進(jìn)行檢測(cè),如纖維素、半纖維素、木質(zhì)素的含量,以及防腐劑的滲透和分布情況。無損檢測(cè)是使用聲波、超聲波、紅外、X射線等技術(shù)檢測(cè)木材的內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷,如裂縫、空洞和腐朽。這些檢測(cè)方法在識(shí)別內(nèi)部缺陷和微小裂紋時(shí)存在局限,且檢測(cè)過程耗時(shí)較長(zhǎng),難以適應(yīng)大規(guī)模檢測(cè)需求,部分方法具有破壞性,影響木材完整性和后續(xù)使用價(jià)值。另外對(duì)操作人員的***性要求較高,存在人為因素導(dǎo)致的誤差。

3.高光譜成像技術(shù)的發(fā)展

高光譜成像(HSI)是一種集數(shù)字圖像和光譜信息于一體的表征分析技術(shù),具有快速、無損的特點(diǎn)。由于其光譜范圍廣,能夠同時(shí)且快速提供測(cè)試對(duì)象表面形貌特征和化學(xué)成分信息。近年來,HSI技術(shù)結(jié)合光譜分析與圖像處理,為木材檢測(cè)提供了非接觸、無損、高精度的解決方案。通過捕捉木材在不同波段的光譜特性差異,高光譜成像能夠快速識(shí)別和分類不同種類的木材,適用于混合木材的自動(dòng)化分選。對(duì)于木材內(nèi)部的裂紋、空洞、腐朽和蟲害等缺陷,高光譜圖像中光譜特征的細(xì)微變化提供了可靠的檢測(cè)依據(jù),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)方法在精度上的不足。此外,高光譜成像能夠精準(zhǔn)表征木材的含水率分布,并對(duì)纖維素、木質(zhì)素等化學(xué)成分進(jìn)行定量分析,為加工處理提供科學(xué)依據(jù)。并且該技術(shù)可捕捉木材表面的顏色、紋理和光澤變化,可用于質(zhì)量評(píng)價(jià)和涂層檢測(cè)。綜上所述,高光譜成像技術(shù)以其獨(dú)特的光譜與空間信息融合能力,能夠?yàn)槟静臋z測(cè)提供了全新的研究視角和技術(shù)手段。

4.高光譜成像技術(shù)在木材質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

4.1木材分類與種類識(shí)別

木材的種類識(shí)別與分類對(duì)于林業(yè)資源管理、木材加工業(yè)和環(huán)境保護(hù)具有重要意義。近年來,HSI技術(shù)憑借其非接觸、無損且高精度的特點(diǎn),成為木材分類研究的重要工具。
Kobori等人(Kobori et al., 2017)提出了一種基于近紅外高光譜成像(NIR-HSI)和重復(fù)主成分分析(rPCA)的新型木材廢料分類方法(圖1),旨在提高木材廢料的回收率并優(yōu)化其利用方式。研究分析了四種木材廢料(涂樹脂膠合板、防腐處理木材、硬木和軟木)的高光譜圖像,提取了每種樣品的平均光譜,并利用rPCA建立分類模型。研究驗(yàn)證了NIR-HSI結(jié)合rPCA在木材廢料快速分類中的有效性和實(shí)用性,為木材回收工廠提供了一種非接觸、快速、***的分類方法。
圖1. 四種木材廢料的RGB圖像和由每個(gè)分類模型計(jì)算的偽彩色圖像:(a)四種木材廢料的可見光圖像;(b)涂樹脂膠合板分類的得分圖像;(c)防腐處理木材分類的得分圖像;(d)軟木分類的得分圖像
Kanayama等人(Kanayama et al., 2019)提出了一種基于NIR-HSI和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的木材種類識(shí)別方法。作者通過對(duì)38種硬木的120個(gè)樣品進(jìn)行高光譜成像(波長(zhǎng)范圍為913-2519 nm),結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)***光散射影響,并使用主成分分析(PCA)提取光譜特征(圖2),生成的主成分圖像作為CNN模型的輸入。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在6個(gè)主成分圖像的基礎(chǔ)上,木材種類識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到90.5%,顯著高于基于RGB圖像的56.0%。
圖2. 從(a)由圖像掃描儀采集的可見光圖像和(b)經(jīng)SNV預(yù)處理光譜生成的前三個(gè)主成分圖像(3PCA圖像)中提取的圖塊
趙磊等人(趙磊, 2022)提出了一種融合NIR-HSI和太赫茲光譜(THz-TDS)的信息融合技術(shù),用于木材種類識(shí)別(圖3)。選取了5種闊葉材和5種針葉材樣本,結(jié)合高光譜圖像的光譜和空間信息以及太赫茲光譜信息,通過SNV和特征選擇方法(如CARS、UVE和RF)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。并使用支持向量機(jī)(SVM)極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)模型對(duì)單一特征和融合特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行木材分類。結(jié)果表明,光譜數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)提高木材識(shí)別模型準(zhǔn)確率具有顯著效果。
圖3. 基于高光譜和太赫茲光譜結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)的木材識(shí)別研究流程圖
Mauruschat等人(Mauruschat et al., 2016)研究了NIR-HSI在廢木材和木塑復(fù)合材料(WPC)檢測(cè)與分揀中的應(yīng)用,旨在解決廢木材回收中因污染物導(dǎo)致資源利用率低的問題。研究表明,通過NIR-HSI可以有效區(qū)分不同類型的WPC,WPC-PP顆粒純度可提高至97.1%。此外,研究檢測(cè)了多種木材防腐劑的近紅外反射光譜,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)有機(jī)防腐劑在純態(tài)下可以被準(zhǔn)確識(shí)別?;谥鞒煞址治觯≒CA),可以間接區(qū)分未經(jīng)處理和處理過的木材(圖4)。這項(xiàng)研究為提高廢木材和WPC的回收利用效率提供了技術(shù)支持。
圖4. 原圖(第1幅圖)和主成分分析(PCA)處理后的高光譜圖像。分別為***主成分(第2幅圖)、第三主成分(第3幅圖)和第四主成分(第4幅圖)。圖像展示了不同處理方式下的木材樣本,包括:干燥未處理松木(a)、潮濕未處理松木(b)、干燥硼鹽處理松木(c)、潮濕硼鹽處理松木(d)、干燥甲基托布津處理松木(e)以及潮濕甲基托布津處理松木(f)

4.2木材水分預(yù)測(cè)與化學(xué)成分分析

木材的含水率與化學(xué)成分是決定其加工性能與最終用途的重要參數(shù)。HSI技術(shù)通過結(jié)合光譜和空間信息,實(shí)現(xiàn)了木材中自由水、結(jié)合水及其遷移動(dòng)力學(xué)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),同時(shí)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)模型能夠無損、快速地定量分析木質(zhì)素、纖維素及其他化學(xué)成分含量,生成高分辨率的二維或三維化學(xué)成分分布圖。
Ma等人(Ma et al., 2022)利用NIR-HSI技術(shù)分析木材干燥過程中的水分傳輸動(dòng)力學(xué),探討了木材中自由水和結(jié)合水的動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)干燥過程的影響。研究通過對(duì)不同長(zhǎng)度(30 mm、60 mm、90 mm)的日本扁柏樣品在不同干燥溫度(30℃、60℃、90℃)下的含水率分布進(jìn)行可視化分析(圖5),揭示了木材水分在干燥過程中的遷移機(jī)制。
圖5. 不同長(zhǎng)度(a:30 mm、b:60 mm和c:90 mm)和不同溫度干燥的木材樣品中水分含量的分布
另外該作者(Ma et al., 2020)還研究了利用HSI技術(shù)對(duì)木質(zhì)纖維素材料在干燥過程中自由水、弱氫鍵結(jié)合水和強(qiáng)氫鍵結(jié)合水的動(dòng)態(tài)分布狀態(tài)進(jìn)行快速可視化的方法。通過光譜數(shù)據(jù)結(jié)合偏最小二乘回歸(PLSR)和PCA,對(duì)木材含水率和水分子結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)行定量和可視化分析(圖6)。研究結(jié)果表明,自由水、弱結(jié)合水和強(qiáng)結(jié)合水的分布及動(dòng)態(tài)遷移可以通過PCA的主成分得分進(jìn)行區(qū)分,并實(shí)現(xiàn)高空間分辨率的圖像顯示。研究揭示了纖維飽和點(diǎn)(FSP)前后水分的遷移機(jī)制,證實(shí)了NIR-HSI在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)木材水分動(dòng)態(tài)和優(yōu)化干燥工藝中的重要應(yīng)用潛力。
圖6. 平衡水分含量下的RGB照片及其對(duì)三種研究木材類型樣品(a:日本雪松;b:山毛櫸;c:水曲柳)的水分含量監(jiān)測(cè)結(jié)果

參考文獻(xiàn)

Kobori, H., Higa, S., Tsuchikawa, S., Kojima, Y., & Suzuki, S. (2017). Segregating wood wastes by repetitive principal component analysis of near infrared spectra. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 25(3), 180-187. https://doi.org/10.1177/0967033517714344
Kanayama, H., Ma, T., Tsuchikawa, S., & Inagaki, T. (2019). Cognitive spectroscopy for wood species identification: Near infrared hyperspectral imaging combined with convolutional neural networks. The Analyst, 144(21), 6438-6446. https://doi.org/10.1039/C9AN01180C
趙磊. (2022). 基于高光譜和太赫茲光譜結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)的木材識(shí)別研究. 碩士學(xué)位論文, 北京林業(yè)大學(xué).
Mauruschat, D., Plinke, B., Aderhold, J., Gunschera, J., Meinlschmidt, P., & Salthammer, T. (2016). Application of near-infrared spectroscopy for the fast detection and sorting of wood–plastic composites and waste wood treated with wood preservatives. Wood Science and Technology, 50(2), 313-331. https://doi.org/10.1007/s00226-015-0785-x
Ma, T., Morita, G., Inagaki, T., & Tsuchikawa, S. (2022). Moisture transport dynamics in wood during drying studied by long-wave near-infrared hyperspectral imaging. Cellulose, 29(1), 133-145. https://doi.org/10.1007/s10570-021-04290-y
Ma, T., Inagaki, T., & Tsuchikawa, S. (2020). Rapidly visualizing the dynamic state of free, weakly, and strongly hydrogen-bonded water with lignocellulosic material during drying by near-infrared hyperspectral imaging. Cellulose, 27(9), 4857-4869. https://doi.org/10.1007/s10570-020-03117-6

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