基于近红外光谱的热处理木材材色的数学模型及检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及近红外光谱技术领域，特别涉及一种基于近红外光谱的热处理木材材 色的数学模型及检测方法。
【背景技术】
[0002] 木材具有纹理美观、加工方便等优点，由于木材细胞中各种色素、树脂、单宁及其 他氧化物质的沉积，木材呈现出不同的颜色。不同木材颜色不同，同一块木材在不同的部位 颜色也有差异。在木制品生产中，可以根据消费者的不同需求，通过木材染色等技术手段， 改善木材的视觉特性，以满足人们的多样需求。木材改性可分为化学法和物理法。化学法 是通过使用各种木材添色剂、防腐剂浸透进入木材，以达到改变木材颜色，防止腐朽及提高 木材尺寸稳定性的目的。化学方法处理改性的木材，在户外暴露在自然环境中使用时，随着 木材有效保护成分的流失，会导致褪色、性能降低等；同时，流失后的木材添色剂防腐剂等 木材保护成分因含有铜、砷、铬的重金属以及有毒有害物质，对环境的危害极大。物理法常 用的木材改性方法是热处理。热处理方法是一种绿色环保的木材保护改性方法，热处理过 程不添加任何化学药品，能满足当前环保的时代要求，是环境友好型新材料开发的趋势。
[0003] 热处理木材具有良好的尺寸稳定性和耐腐、抗蚁性能，广泛应用于户外庭园、墙体 外壁等景观设计。然而，木材热处理过程中常因木材化学组分的热降解，使热处理木材颜色 发生变化，出现热处理木材材色不均一，影响加工质量。
[0004] 实现简单快速的评价热处理木材材色的变化，对于木材热处理技术的开发以及设 计人员的合理应用具有重要的实际指导意义。
[0005] 近红外光谱技术是指波长介于可见光（VIS)与中红外光（IR)之间的电磁波，ASTM 将近红外谱区定义为780^1-252611111(12800-39600^1)。近红外谱区主要体现基频2000CHT 1 以上的基团信息，其中以含氢基团为主，包括C-H(甲基、亚甲基、甲氧基、羧基、芳基等）、羟 基0-H、巯基S-H、氨基N-H(伯胺、仲胺、叔胺和铵盐）等；也有其他一些基团的信息（如C =C、C = 0 等）。
[0006] 热处理木材常伴随着化学组分的变化，通过对热处理木材的近红外光谱采集，应 用主成分分析法及化学计量法等手段，建立热处理木材化学组分差异与其光谱学特征的对 应关系（数学检测模型），即能实现对热处理木材材色进行检测。该技术具有操作简单、分 析速度快、样品不需预处理、操作简单、无污染等特点。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的是提供一种基于近红外光谱的热处理木材材色的数学模型及检测 方法。该数学定量模型通过采集木材的近红外光谱信息，结合实验测量获得的木材材色实 测值，将二者结合起来建立数学模型，通过该模型可以对热处理木材的材色进行快速在线 检测。
[0008] 近红外光谱技术不同于其他常规分析方法，不能通过观察样品谱图特征或测量样 品谱图参数直接进行定性或定量分析，必须与化学计量学相结合，充分提取光谱中的有效 信息，提高光谱信息的利用率。
[0009] 化学计量学（Chemometrics)是一门独立的化学分支学科，它把数学、统计学和形 式逻辑学原理，应用在设计或选择优化实验过程，通过分析化学数据获得最大限度的相关 化学信息，并能获得有关化学系统的知识。
[0010] 为达到上述目的，具体采用如下的技术方案：
[0011] 一种基于近红外光谱的热处理木材材色的数学模型的构建方法，包括以下步骤：
[0012] (1)将木材处理成纤维方向为18-25mm，半径方向为18~25mm，弦切方向为18~ 25mm的若干个木块，木块各面应平整；
[0013] (2)将处理好的木块进行热处理；
[0014] ⑶测定木块弦切面的色度学参数；
[0015] (4)取进行过色度学参数测定的木块，采集木块弦切面的近红外光谱信息；
[0016] (5)分别建立L*、a*、b*的数学模型：对所述弦切面的近红外光谱信息进行预处 理，取预处理后木块弦切面的近红外光谱信息分别与同一木块的L*、a*、b*，应用OPUS软 件，联立，采用化学计量学的方法对数据信息进行处理归纳，分别得到L*，a*，b*的数学模 型。
[0017] 本发明的技术方案中，具体的，步骤（1)所述木材为南方松、樟子松等常见建筑装 饰用木材。
[0018] 为了使建立的模型具有更好的检测性，步骤（1)中木块的个数不小于40根，优选 的个数为80~100根。
[0019] 优选的，为了测试较为精确可靠的木材色度学参数和近红外光谱信息，步骤（1) 将木材处理成纤维方向20mm，半径方向20mm，弦切方向20mm的木块。所述纤维方向、半径 方向和弦切方向与本领域的常规规定相同。
[0020] 步骤（2)进行热处理的设备选取电鼓风式烘干箱，步骤（2)中的热处理可根据实 际情况进行选择，在本申请中所述热处理为120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h三种方式中 的一种或几种。
[0021] 步骤（2)可将处理好的木块部分或全部进行热处理，其中最佳的实施方式为， 将处理好的木块平均分为四部分，其中一部分不经过热处理，剩余的三部分分别进行 120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h 热处理。
[0022] 需要说明的是，虽然本发明的热处理方式为上述三种中的一种或几种，但通过本 发明建立的热处理木材材色的数学定量模型能得到经各种温度热处理后的木材材色。
[0023] 步骤（3)运用Datacolor DF 110测色仪测定木块在CIE(1976)L*a*b*系统中的 色度参数L* (明度），a* (红绿轴色品指数），b* (黄蓝轴色品指数），具体步骤为：在每个木 块上分别测定3~5个的L*、a*、b*值，然后取各自的算数平均值作为最终值。
[0024] 步骤（4)的具体操作为：取步骤（3)进行色度学参数测定后的木块，利用德国布 鲁克带有RT-PbS检测器，内置镀金漫反射积分球的MPA型傅立叶变换近红外光谱仪，应用 OPUS 7. 2软件，采用积分球漫反射模块采集木块弦切面的近红外光谱信息，谱图与木块编 号--对应。
[0025] 步骤（5)所述木块弦切面的近红外光谱信息预处理的方法为：利用OPUS软件对弦 切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理方法，选取谱区范围，9-17点平 滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。谱区范围的选择为本领域的 常规技术手段，本发明对此不作限定，一般选取9403. 6-4246. 7cm'
[0026] 步骤（5)中对所述弦切面的近红外光谱信息预处理的最佳方法为：利用OPUS软件 对弦切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理方法，选取谱区范围，17点 平滑处理，7个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。
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