7] 具体的，步骤（5)建立数学定量模型的步骤为：0PUS软件中打开建立定量模型方 法窗口，添加光谱，调入测得的近红外光谱谱图，在"组分"子窗口点击添加组分按钮，更改 组分的名称和单位（比如：名称明度，单位为无），完成后"组分"将会出现在光谱条栏的后 面，输入各木块色度学参数（L*、a*、b*)的测定值。若图表中出现红色点说明该数据为异常 值，需要剔除，双击红色数据点，其变黑表示预剔除。模型建立完善后，进入"保存方法"子 窗口，点击"保存方法"按钮，保存该模型方法。
[0028] 本发明的技术方案还包括利用本发明的方法构建的数量定量模型，及数学定量模 型在检测热处理木材材色中的应用。
[0029] 具体的应用方法包括以下步骤：在OPUS软件中，分别调入建立的明度L*，红绿轴 色品指数a*，黄蓝轴色品指数b*的数学模型，输入未处理或经过任意热处理的木材的近红 外光谱，可分别得到相应条件下木材的色度学参数L*、a*、b*的检测值，进而得到木材的材 色。此处的相应条件指的是与输入的热处理木块所经过的热处理的温度和时间相同。
[0030] 对同一品种的木材（例如南方松），只需要建立一套L*、a*、b*的数学模型，就能 通过测量所得的近红外光谱的信息，对热处理后木材的材色进行在线快速检测。
[0031] 本发明采用近红外光谱技术开发了检测热处理木材材色的新技术，对一些浅色木 材进行热处理，可使其色调显得凝重高贵，以仿名贵颜色，从而大幅提高其附加值。因此，评 价热处理木材材色与热处理温度的关系是木材热处理技术开发及设计人员合理使用木材 的关键，而其必将对拓展我国木材的应用领域和提高其产品附加值起到一定的推进作用。
[0032] 本发明提供的热处理木材材色检测的新方法，能够实时、在线对热处理木材进行 材色评价，解决了利用传统方法评价热处理木材材色耗时、耗材、耗力的不足，在热处理木 材材色评价方面具有快速、高效、无损和实用的特点。
【附图说明】
[0033] 图1为木材弦切面的近红外谱图；
[0034] 图2为色度学参数明度L*测量值与检测值之间的相关关系。
【具体实施方式】
[0035] 以下实施例中木材色度学参数的测量应运用Datacolor DF 110测色仪测定未处 理及热处理四种木材弦切面在CIE (1976) L*a*b*系统中的色度参数，实施例用于说明本发 明，但不用来限制本发明的范围。
[0036] 实施例1
[0037] 此实施例为检测热处理木材材色的数学定量的模型构建方法，具体包括以下步 骤：
[0038] (1)样品预处理：将南方松木材处理成纤维方向为20mmX半径方向为20mmX弦 切方向为20mm的木块（共80个）；
[0039] (2)热处理：分别取20个木块，在电鼓风式烘干箱内，以水蒸气作为保护气体，进 行120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h热处理，加上未处理的一组（20个）一起作为实验材 料。
[0040] (3)测定木块的色度学参数（数据见表1中L*、a*、b*该栏）；
[0041] 表1各木块色度学参数数据
[0042]
【主权项】
1. 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，其特征在于，包括以下 步骤： (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，木块各面平整； (2) 将处理好的木块部分或全部进行热处理； (3) 测定木块弦切面的色度学参数明度L*，红绿轴色品指数a*，黄蓝轴色品指数b* ; (4) 取进行过色度学参数测定的木块，采集其弦切面的近红外光谱信息； (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。
2. 根据权利要求1所述的数学模型的构建方法，其特征在于，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。
3. 根据权利要求1所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤（1)中木块的个数不 小于40个，优选的个数为80~100个。
4. 根据权利要求1所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤（2)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°CX4h、 180°CX4h、220°CX4h热处理。
5. 根据权利要求4所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤（3)在每个木块上分 别测定3~5个L*、a*、b*值，然后取各自的算数平均值作为最终值。
6. 根据权利要求1-5任一项所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤（5)对所述 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运 用不同的预处理方法进行预处理，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。
7. 根据权利要求6所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤（5)对所述弦切面的 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运用不同预 处理方法进行处理，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。
8. 利用权利要求1-7的方法构建的数学模型。
9. 权利要求8的数学模型在检测热处理木材材色中的应用。
10. 根据权利要求9所述的应用，其特征在于，热处理木材材色的检测方法包括以下步 骤：在OPUS软件中，分别调入建立的明度L*，红绿轴色品指数a*，黄蓝轴色品指数b*的数 学模型，输入未处理或经过任意温度热处理的木材的近红外光谱，可分别得到相应条件下 木材的色度学参数L*、a*、b*的检测值，进而得到木材的材色。
【专利摘要】本发明涉及近红外光谱技术，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。本发明数学模型的构建方法包括以下步骤：(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的若干木块；(2)将处理好的木块进行热处理；(3)测定木块的色度学参数；(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；(5)建立色度学参数数学模型。通过本发明建立的数学模型可以对热处理木材的材色进行在线检测。
【IPC分类】G01N21-3563, G01N21-359
【公开号】CN104730032
【申请号】CN201510176830
【发明人】张文博, 仝莉
【申请人】北京林业大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月14日