一种对木藤材解剖性质快速预测的方法
专利汇可以提供一种对木藤材解剖性质快速预测的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于一种对木藤材解剖性质快速预测的方法，该方法通过样品制备、采集可见光 近红外 光谱 、测量材性指标、光谱预处理及模型建立、用木材和藤材样品 纤维 长度定标模型、木材和藤材样品微纤丝 角 定标模型来预测相同条件下的木材及藤材样品的材性指标的步骤，实现本发明用该方法获得的模型可以仅通过采集一次木、藤材样品就可以无损、快速、高效和环保地快速预测未知木藤材的材性指标，有无损、快速、高效、环保和省时省 力 的目的。，下面是一种对木藤材解剖性质快速预测的方法专利的具体信息内容。
1、一种对木藤材解剖性质快速预测的方法，其特征在于：具体步骤是：
(1)样品制备，选择具有代表性的样品，在制备试样时，要求样品表面要 光滑整洁，粗糙度一致，样品尺寸规格为气干后的木材藤材样品纵向长1～5cm、 弦向长1～2cm、径向长1～2mm；
(2)采集可见光近红外光谱，试样在采谱前在恒温恒湿箱中进行含水率平 衡，含水率为9～15％，用美国ASD公司生产的LabSpec光谱仪，在实验室温湿度 恒定的情况下，以商用聚四氟乙烯白板进行空白校准后，在全波谱范围350～ 2500nm内采用两分叉光纤探头采集样品木、藤材光谱，每个光谱设定由10～30 次扫描自动平均所得，采谱部位在样品的中间部位8～13mm范围内进行，可以 一面采谱或两面采谱，采谱方式采用漫反射方式；
(3)测量材性指标，用的X射线衍射仪扫描样品时间设为3～5分钟，首先 得到样品的衍射图谱，然后依据图谱采用VB语言编写的计算机程序或者传统的 计算法，可计算出样品微纤丝角，然后在同一试样上截取样品采谱过的弦切片 中心部位0.8～1.5cm，劈成火柴杆大小，加入冰醋酸与过氧化氢混合离析液或 其它种类的离析液，进行常规地纤维离析，用纤维测定仪测量纤维长度；
(4)光谱预处理及模型建立，将采集光谱分别进行平滑，基线校正，一阶 导数和二级微分预处理，在全波段350～2500nm谱区内选泽有效波段建立样品 真值与光谱数据间的定标和预测模型；
(5)用木材和藤材样品纤维长度定标模型、木材和藤材样品微纤丝角定标 模型来预测相同条件下的木材及藤材样品的材性指标，只需对未知样品进行采 谱，然后应用定标模型预测出未知样品的材质特性。
技术领域
背景技术
发明内容
本发明的具体步骤是：
(1)样品制备，选择具有代表性的样品，在制备试样时，要求样品表面要 光滑整洁，粗糙度一致，样品尺寸规格为气干后的木材藤材样品纵向长1～5cm、 弦向长1～2cm、径向长1～2mm；
(2)采集可见光近红外光谱，试样在采谱前在恒温恒湿箱中进行含水率平 衡，含水率为9～15％，用美国ASD公司生产的LabSpec光谱仪，在实验室温湿度 恒定的情况下，以商用聚四氟乙烯白板进行空白校准后，在全波谱范围350～ 2500nm内采用两分叉光纤探头采集样品木、藤材光谱，每个光谱设定由10～30 次扫描自动平均所得，采谱部位在样品的中间部位8～13mm范围内进行，可以 一面采谱或两面采谱，采谱方式采用漫反射方式；
(3)测量材性指标，用的X射线衍射仪扫描样品时间设为3～5分钟，首先 得到样品的衍射图谱，然后依据图谱采用VB语言编写的计算机程序或者传统的 计算法，可计算出样品微纤丝角，然后在同一试样上截取样品采谱过的弦切片 中心部位0.8～1.5cm，劈成火柴杆大小，加入冰醋酸与过氧化氢混合离析液或 其它种类的离析液，进行常规地纤维离析，用纤维测定仪测量纤维长度；
(4)光谱预处理及模型建立，将采集光谱分别进行平滑，基线校正，一阶 导数和二级微分预处理，在全波段350～2500nm谱区内选泽有效波段建立样品 真值与光谱数据间的定标和预测模型；
(5)用木材和藤材样品纤维长度定标模型、木材和藤材样品微纤丝角定标 模型来预测相同条件下的木材及藤材样品的材性指标，只需对未知样品进行采 谱，然后应用定标模型预测出未知样品的材质特性。
本发明的优点是用该方法获得的模型，仅通过采集一次木、藤材样品就可以 无损、快速、高效和环保地快速预测出未知木藤材的材质特性，有无损、快速、 高效、环保和省时省力的优点。该法不仅能够在较短的时间内达到更快更准确 地预测我国人工木木材及棕榈藤藤材的上述性质的目的，而且也可以通过采集 一次近红外光谱而同时实现预测两个材性指标。定标模型的信息如果含盖了现 有的一些样品的信息，可以应用建好的模型进行预测，而对于新增的样品，也 可以对现有的模型通过不断补充，校正及优化来使其适用范围逐渐增强，应用 性不断增强，来逐渐建立和完善我国人工林木材，藤材等生物质材料的上述材 性指标的定标模型。
具体实施方式
(2)采集可见光近红外光谱，采用美国ASD公司生产的LabSpec光谱仪， 在实验室温湿度恒定的情况下，以商用聚四氟乙烯白板进行空白校准后，在全 波谱范围(350～2500nm)内在长度为45mm弦切面的中间部位约10mm范围内 采用漫反射方式在样品的一面或者两面采集木、藤材光谱，每个光谱设定由30 次扫描自动平均所得。
(3)测量材性指标，用的X射线衍射仪扫描样品，时间3-5分钟，首先得到 样品的衍射图谱，依据图谱采用VB语言编写的计算机程序计算出样品微纤丝 角，然后在同一试样上截取采集过光谱的弦切片中心部位，约1cm左右，劈成 火柴杆大小，加入冰醋酸与过氧化氢混合离析液或其它种类的离析液，进行常 规地纤维离析，用纤维测定仪测量纤维长度。
(4)光谱预处理及模型建立，光谱数据采集及预处理采用的是ASD公司 的Indico软件。将采集光谱分别进行平滑，基线校正，一阶导数和二级微分预 处理。分别将微纤丝角实验真值与纤维长度实验真值带入预处理后的光谱数据 中，应用CAMO公司的多变量统计分析软件Unscramber分别在全波段350～ 2500nm谱区的有效波段内建立样品真值与光谱数据间的定标和预测模型。发 现光谱数据进行基线校正，平滑及一阶导数处理后，采用偏最小二乘(PLS) 和完全交互验证法(Full cross)建立的模型，模型精度较高，预测效果较好。
(5)用木材和藤材样品纤维长度定标模型、木材和藤材样品微纤丝角定标 模型来预测相同条件下的木材及藤材样品的材性指标，只需对未知样品进行采 谱，然后应用定标模型预测出未知样品的材质特性。并且发现去掉近2500nm处 信噪比差，对模型精度呈负贡献的，多则有约200nm的谱区，模型的精度更高。 其中木材和藤材样品纤维长度定标模型、预测模型最低分别可达0.86、0.83和 0.98、0.85；木材和藤材样品微纤丝角定标模型、预测模型相关系数最低分别 可以达到0.86和0.80、0.94和0.83以上。由此可知，其模型可以用来预测相同 条件下的木材及藤材样品的上述材性指标。
这样通过此法不仅能够在较短的时间内达到更快更准确地预测我国人工 木木材及棕榈藤藤材的上述性质的目的，而且也可以通过采集一次近红外光谱 而同时实现预测两个材性指标。定标模型的信息如果含盖了现有的一些样品的 信息，可以应用建好的模型进行预测，而对于新增的样品，也可以对现有的模 型通过不断补充，校正及优化来使其适用范围逐渐增强，应用性不断增强，来 逐渐建立和完善我国人工林木材，藤材等生物质材料的上述材性指标的定标模 型。
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