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高光譜成像技術(shù)在木材檢測中的應(yīng)用(下)

發(fā)布者: 發(fā)布時(shí)間:2025-01-07

4.高光譜成像技術(shù)在木材質(zhì)量檢測中的應(yīng)用

4.2木材水分預(yù)測與化學(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,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。
Tsuchikawa等人(Tsuchikawa et al., 2023)總結(jié)了近紅外光譜技術(shù)(NIRS)在林業(yè)與木制品中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。突出強(qiáng)調(diào)了NIR-HSI在林業(yè)和木制品研究中的的空間分辨、動(dòng)態(tài)監(jiān)測、多屬性分析和無損性等方面的顯著優(yōu)勢。文章提到高光譜成像在木材干燥過程中水分遷移動(dòng)態(tài)的可視化能力,例如通過水分解吸和吸附過程生成含水率分布圖,從而更直觀地觀察木材的物理和化學(xué)變化(圖7)。展示了使用基于NIR-HSI的水分檢測來優(yōu)化木材干燥的復(fù)雜模擬參數(shù)的潛力,為了解不同干燥環(huán)境下木材內(nèi)部的水分分布提供了基礎(chǔ)。
圖7.(A)木材樣本與近紅外高光譜成像(NIR-HSI)系統(tǒng);(B)從木材樣本的水分解吸和吸附過程中采集的HSI數(shù)據(jù)中提取的平均NIR光譜,以及NIRS預(yù)測的含水率(MC)與參考值之間的散點(diǎn)圖;(C)含水率的可視化結(jié)果(上圖)和在纖維飽和點(diǎn)(FSP)下進(jìn)行水分解吸時(shí)的模擬結(jié)果(下圖),樣本尺寸為30 mm³
Colares等人(Colares et al., 2016)探討了利用NIR-HSI技術(shù)結(jié)合多元曲線分辨-交替最小二乘法(MCR-ALS)對紅木化學(xué)成分在微觀尺度上的分布進(jìn)行可視化分析的方法(圖8)。通過分析木材的三種生長方向(徑向、切線方向和橫截面),研究揭示了木質(zhì)素、全纖維素(纖維素+半纖維素)和萃取物在不同解剖結(jié)構(gòu)中的分布差異。
圖8.使用MCR-ALS方法對高光譜圖像進(jìn)行可視化的示意圖
Awais等人(Awais et al., 2020)研究了HSI結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在分析木材表面乙?;^程中的應(yīng)用,通過對木材中乙酸酐的滲透行為進(jìn)行可視化和定量分析,評估了表面改性對木材性能的影響。研究選取蘇格蘭松為樣品,通過單面乙?;幚碓趶较蚍较蛏闲纬梢阴;荻?,并使用PLSR模型和PCA對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維與分析(圖9)。
圖9.乙?;静谋砻娓吖庾V成像技術(shù)表征示意圖
Mäkelä等人(Mäkelä et al., 2021)研究了采用NIR-HSI結(jié)合PCA和PLSR模型,定量分析乙?;闹亓吭鲆妫╓PG)及其空間分布(圖10)。展示了HSI在木材化學(xué)改性研究中的重要應(yīng)用潛力,不僅揭示了乙?;谀静牟煌瑢蛹壗Y(jié)構(gòu)上的動(dòng)態(tài)分布,還為理解化學(xué)處理對木材吸濕性和尺寸穩(wěn)定性的影響提供了新的視角。
圖10.預(yù)測WPG的可視化圖像(上圖)及對應(yīng)的像素直方圖(下圖)。(a)未乙?;瘶悠罚唬╞)設(shè)計(jì)中心區(qū)域乙?;瘶悠罚唬╟)高度乙酰化樣品
Thumm等人(Thumm et al., 2010)研究了利用HSI技術(shù)對輻射松木材的化學(xué)成分進(jìn)行二維分布映射的方法。通過結(jié)合成像光譜儀和多元回歸分析,研究實(shí)現(xiàn)了木材樣品中木質(zhì)素、半纖維素(如葡萄糖和半乳糖)的含量預(yù)測與空間分布可視化。Araya等人(Araya et al., 2017)提出了兩種基于中紅外高光譜成像(MIR-HSI)和多元曲線分辨-交替最小二乘法(MCR-ALS)的單像素定量策略,用于測量木質(zhì)纖維材料中木質(zhì)素和葡聚糖的分布及濃度。通過提取光譜數(shù)據(jù)來揭示化學(xué)成分在微觀尺度上的空間分布特征。研究表明,基于MCR-ALS的單像素定量策略可以有效地對木質(zhì)纖維樣品進(jìn)行微尺度化學(xué)分析,揭示其化學(xué)成分的異質(zhì)性分布。以上研究驗(yàn)證了近紅外高光譜成像技術(shù)在木材化學(xué)成分分布分析中的應(yīng)用潛力,不僅能夠快速、無損地測定木材的化學(xué)成分,還能實(shí)現(xiàn)高空間分辨率的分布圖像生成,為木材質(zhì)量評估和加工優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。
圖11.MCR-ALS定量樣品木質(zhì)素和葡聚糖可視化圖

4.3木材物理性能分析

木材的物理性能,如彈性模量(MOE)、密度、微纖維角(MFA)等,是評價(jià)其力學(xué)性能和適用范圍的關(guān)鍵指標(biāo)。HSI技術(shù)通過與多元回歸模型的結(jié)合,能夠高效預(yù)測木材物理性能,并以圖像形式展示其在微觀或宏觀尺度上的分布特點(diǎn)。此外,NIR-HSI還可用于分析結(jié)疤、孔洞等內(nèi)部缺陷對木材性能的影響,為木材選種、加工和質(zhì)量控制提供科學(xué)依據(jù)。
Sofianto等人(Sofianto et al., 2019)利用NIR-HSI技術(shù)預(yù)測和映射日本杉木單板的MOE,并探討了結(jié)疤和孔洞對MOE預(yù)測及其分布的影響。研究采用偏最小二乘回歸(CV-PLSR)模型構(gòu)建了針對單板樣品的MOE預(yù)測模型,并結(jié)合NIR-HSI實(shí)現(xiàn)了MOE空間分布的可視化映射(圖12)。
圖12.采用像素NIR平均值預(yù)測整塊單板樣品MOE預(yù)測值的分布圖,括號中為三點(diǎn)彎曲測試的實(shí)際測量MOE值
Chambi-Legoas等人(Chambi-Legoas et al., 2023)研究了利用近HSI技術(shù)預(yù)測桉樹木材密度,并評估其在早期樹種選擇中的可行性。通過結(jié)合局部加權(quán)偏最小二乘回歸(LWPLSR)模型和X射線密度計(jì)校準(zhǔn)數(shù)據(jù),該研究成功生成了整個(gè)木材橫截面的高分辨率密度映射(圖13)。NIR-HSI結(jié)合LWPLSR模型能夠高效、準(zhǔn)確地預(yù)測木材密度,為早期選擇高密度樹種提供了有力支持。
圖13.LWPLSR模型預(yù)測的木盤密度圖(a)、年輪(b)和每年齡的橫向面積劃分(c)
Ma等人(Ma et al., 2017)研究了NIR-HSI系統(tǒng)在木材屬性精確映射和空間分辨分析中的應(yīng)用潛力。圖14展示了NIR-HSI技術(shù)在分析木材密度和MFA分布方面的能力。這些結(jié)果提供了木材早材(EW)和晚材(LW)密度變化的詳細(xì)圖譜,同時(shí)顯示了正常木材和壓縮木材的密度差異。
圖14.(A)SilviScan;(B)NIR-HSI系統(tǒng);(C)木材樣品(D)密度;(E)微纖維角的測繪結(jié)果
另外,Schimleck等人(Schimleck et al., 2023)綜述了NIR-HSI技術(shù)在木材及其相關(guān)產(chǎn)品研究中的應(yīng)用。介紹了HSI技術(shù)在木材科學(xué)中的多種應(yīng)用領(lǐng)域,包括木材性質(zhì)的空間變化分析、反應(yīng)木檢測、木材產(chǎn)品的質(zhì)量評估、紙漿和造紙工業(yè)的應(yīng)用、木材的降解和保護(hù)研究、木材-水分相互作用、木材廢料分選及木材種類的識(shí)別。強(qiáng)調(diào)了NIR-HSI技術(shù)結(jié)合光譜與圖像的優(yōu)勢,不僅能夠非破壞性地檢測木材內(nèi)部化學(xué)和物理特性,還可以生成木材性質(zhì)的二維或三維分布圖。例如,通過高光譜數(shù)據(jù),可以對木材的密度、濕度、MFA、木材剛度等參數(shù)進(jìn)行精確預(yù)測,并可用于監(jiān)測木材的水分動(dòng)態(tài)、降解過程和化學(xué)處理效果。文章還總結(jié)了木材研究中常用的高光譜成像系統(tǒng),包括近紅外(900-1700 nm)和短波紅外(1000-2500 nm)相機(jī),并比較了不同儀器和研究方法的性能。通過對木材種類鑒別、木材廢料回收分選等具體案例的分析,展示了NIR-HSI技術(shù)在提高木材利用率、優(yōu)化加工工藝以及推動(dòng)可持續(xù)林業(yè)發(fā)展中的重要作用。

總結(jié)與展望

高光譜成像(HSI)技術(shù)在木材質(zhì)量檢測中的應(yīng)用取得了重要進(jìn)展,涵蓋了木材種類識(shí)別、水分動(dòng)態(tài)監(jiān)測、化學(xué)成分分析以及物理性能評估等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。研究表明,HSI通過整合光譜與空間分辨能力,能夠快速、無損地獲取木材內(nèi)部的化學(xué)與物理信息,為木材工業(yè)的質(zhì)量控制、資源優(yōu)化利用及加工工藝改進(jìn)提供了科學(xué)支持和技術(shù)保障。展望未來,隨著硬件技術(shù)的不斷革新與人工智能算法的廣泛應(yīng)用,NIR-HSI技術(shù)在木材檢測中的應(yīng)用潛力將進(jìn)一步擴(kuò)大。尤其是在智能化木材加工、精準(zhǔn)林業(yè)管理以及可持續(xù)資源利用等方向,高光譜成像技術(shù)有望發(fā)揮更加重要的作用,助力木材工業(yè)向數(shù)字化、智能化和綠色化邁進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

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Colares, C. J. G., Pastore, T. C. M., Coradin, V. T. R., Marques, L. F., Moreira, A. C. O., Alexandrino, G. L., Poppi, R. J., & Braga, J. W. B. (2016). Near infrared hyperspectral imaging and MCR-ALS applied for mapping chemical composition of the wood specie Swietenia Macrophylla King (Mahogany) at microscopic level. Microchemical Journal, 124, 356–363. https://doi.org/10.1016/j.microc.2015.09.022
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