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[期刊] 林业科学
[作者]
杨忠 江泽慧 费本华 刘君良
近红外光谱技术是一项新的木材无损评价方法,能够迅速、准确地对生长锥、固体木材或木粉等试样的性质进行全面无损评价,目前已广泛应用于木材性质预测、木材加工利用等方面的研究中,并为林木的定向培育、木材的遗传改良和高效利用提供技术支持。本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及其主要应用,重点介绍了木材的近红外光谱技术及其在木材化学组成、物理力学性质、木材加工利用和木质复合材料等方面的研究成果及应用。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
罗莎 吴义强 刘元 黄军
近红外光谱技术作为一种新型现代分析手段,具有操作简单、检测快速、结果准确、成本低廉和对样品无损坏等优点,已经广泛应用于制浆造纸、木材材性预测、木材加工利用、木质复合材料、木材防腐与木材保护等方面的研究。在介绍近红外光谱技术基本工作原理与主要特点基础上,重点论述了近红外光谱技术预测木材纤维素结晶度、木材微纤丝角和纤维形态等木材解剖特征中的研究现状,并展望了其应用前景。
关键词：
近红外光谱 木材解剖特征 预测 研究进展
[期刊] 林业科学
[作者]
赵荣军 邢新婷 吕建雄 张俊珍
以人工林粗皮桉木材为研究对象,采用常规力学测试方法和近红外光谱方法对其无疵小试样力学性质进行研究。用近红外光谱仪采集试样表面的近红外光谱,对采集的近红外漫反射光谱进行导数预处理并对不同波段光谱建立校正模型,以1/3试样作为预测集对校正模型进行验证。结果表明:二阶导数预处理、350～25000nm全光谱波段、径切面和弦切面平均光谱值对粗皮桉木材力学性质模型预测效果最好。抗弯弹性模量和抗弯强度、顺纹抗压强度的实测值与近红外光谱方法的预测值存在较好的相关性,相关系数均大于0.88,相对分析误差大于2.0,表明利用近红外光谱方法预测人工林粗皮桉木材力学性质效果较好。
关键词：
粗皮桉木材 近红外光谱 力学性质
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
汪紫阳 尹世逵 李颖 李耀翔
探索可见/近红外光谱识别生长锥取得的木材样品的可行性,为野外木材检测提供方法。木材品种涉及东北地区常见的14个树种,木材样品由生长锥南向北方向钻取树木1.3 m胸高处得到,观测木样的可见/近红外光谱并采用导数、对数与平滑处理,运用距离法建立识别模型,测试并分析不同光谱预处理方法对可见/近红外光谱木材识别准确率的影响。结果显示:在不使用平滑处理时,使用一阶导数处理之后的光谱木材树种识别的准确率(96.79%)明显高于二阶导数(78.57%)和三阶导数(75.00%)。在使用导数和平滑处理时,使用二阶导数(98.21%)或三阶导数(98.21%)处理之后的光谱用于识别的准确率略高于一阶导数(97.50%)。单独使用平滑处理不能提高模型预测准确率,单独使用导数处理可以提高模型预测准确率。在最优的参数设置下使用导数和平滑处理时,使用S-G导数平滑(98.42%)和Norris导数滤波(98.57%)的效果无明显差异。
关键词：
木材学 可见/近红外 树种识别 生长锥
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李敏 温国基 闫光远 叶向群
为解决乙醇精馏实验教学过程中产物的浓度不能连续分析的问题,将近红外光谱在线分析方法应用于精馏实验的数据采集过程中。采用相关系数法筛选特征波长,分别建立进料、塔顶物料和塔釜物料近红外光谱的线性预测模型,根据最小二乘法拟合得到模型的决定系数R2分别为0.966 1、0.993 7、0.943 3。通过不同回流比下的精馏实验比较了近红外光谱在线分析的浓度值与密度计法测量的浓度值,两者的平均相对误差为3.4%。结果表明:该方法可以代替传统的理化分析方法,有利于学生观察精馏的稳态情况,在实验教学中取得了良好的效果。
关键词：
近红外光谱 乙醇浓度 实验教学 精馏
[期刊] 林业科学
[作者]
王学顺 戚大伟 黄安民
将光谱一阶导数与小波变换相结合,对杉木木材近红外光谱数据进行预处理,采用db3小波对光谱数据进行4尺度分解,在各分解尺度上根据信号和噪声的不同传播特性,保留信号的模极大值,去除噪声的模极大值。结果表明:光谱导数+小波变换模极大值能够有效消除光谱噪声和各种因素干扰,并很好保留了光谱信号特征,使光谱信噪比有了较大提高。
关键词：
近红外光谱 小波变换 模极大值 去噪
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李耀翔 李颖 姜立春
近红外光谱数据维数多、数据量大，直接保存需要庞大储存空间，且海量数据会对网络化在线检测的分析速度和准确性产生影响。为探讨应用小波压缩进行近红外光谱预处理的可行性及其对枫桦木材密度预测精度的影响，通过强光探头采集木材圆盘的近红外光谱，在Ｍａｔｌａｂ软件中应用小波变换法对枫桦木材密度近红外光谱数据进行压缩。结果表明：当小波基ｓｙＭ２分解层为６时，基于均衡稀疏标准形式的全局硬阈值压缩效果最好，将２ １５１个变量压缩成３８个小波系数，其能量保留成分、零系数成分、压缩比分别为９９．６６％、９８．３４％、５６．６１％。用未处理光谱数据和压缩后的３８个小波系数分别建立偏最小二乘定标分析模型，同时做内部交叉验．．．
关键词：
近红外光谱 小波压缩 枫桦 木材密度
[期刊] 林业科学
[作者]
柴宇博 孙柏玲 刘君良 秦特夫 储富祥
采用近红外光谱技术对乙酰化大青杨和樟子松木材的增重率进行快速预测。在近红外波长780~2 500 nm范围内,利用偏最小二乘法(PLS)建立木材横切面原始光谱及不同预处理(一阶导数、二阶导数、归一化处理和消噪)光谱乙酰化木材增重率数学模型,并进行比较分析。结果表明:乙酰化大青杨和樟子松木材分别选用归一化处理光谱和消噪光谱建立的增重率校正模型预测效果较好,预测模型相关系数(R)分别为0.90和0.70,预测标准差(RMSEP)分别为1.007 2和1.301 2,其中乙酰化大青杨木材增重率预测模型实测能力较佳,表明利用木材横切面近红外光谱建立的数学模型可以实现乙酰化木材增重率的快速预测。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张怡卓 苏耀文 李超 门洪生
蒙古栎是重要的结构用材，对其抗弯强度（ＭＯＲ）与抗弯弹性模量（ＭＯＥ）进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材ＭＯＲ与ＭＯＥ的快速无损检测，以９００～１ ７００ ｎＭ的便携式近红外光谱仪为检测手段，提出一阶导数与Ｓ－Ｇ卷积平滑处理相结合的数据预处理方法，采用木材径切面与弦切面２个切面近红外光谱的平均值作为建模数据，利用ＩＳＯＭａｐ－ｐＬＳ算法建立预测模型估计木材的ＭＯＲ、ＭＯＥ。试验采用１３５个３００ ＭＭ×２０ ＭＭ×２０ ＭＭ的无疵小试样为样本，其中９０个组成校正集，４５个组成预测集。结果表明：一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰，Ｓ－Ｇ卷积处理能滤除高频噪．．．
[期刊] 水产学报
[作者]
陆烨 王锡昌 刘源
以海水鱼糜(包括狭鳕、带鱼、鲷和混合鱼糜)以及淡水鱼糜(包括鲢和草鱼鱼糜)为研究对象,应用傅立叶近红外光谱技术结合化学计量学对鱼糜进行定性和定量分析。用聚类分析和线性判别的方法建立海水和淡水鱼糜的定性鉴别模型,并应用偏最小二乘法(PLS)分别建立海水鱼糜水分含量和蛋白质含量的近红外定量分析模型。结果表明,海水和淡水鱼糜的定性鉴别模型预测率达100%;建立的近红外定量分析模型中,海水鱼糜的水分和蛋白质的模型的相关系数分别达0.98和0.96以上,模型能较为准确、快速地预测定海水鱼糜中水分和蛋白质含量,有很大的潜力可应用于实际生产。
关键词：
鱼糜 品质 近红外光谱
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王胜鹏 高士伟 滕靖 叶飞 桂安辉 郑鹏程 杨齐国 韩汉山
传统的茶叶品质感官审评方法和湿化学检测方法具有结果评价主观性强、测定费时、费力等局限性,而近红外光谱技术作为一种新型的分析技术手段,具有快速、无损、结果客观等优势,在茶行业上得到应用。本文在概述近红外光谱技术原理基础上,主要综述了近红外光谱技术在茶鲜叶品质分析、成分检测、茶叶等级识别、茶种类鉴别、茶地理溯源和茶叶深加工产品分析等方面的应用进展,分析了近红外光谱技术在应用过程中存在的问题,并针对性地提出了应对策略,以期为近红外光谱技术在茶行业的广泛应用提供参考。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王洁瑛 赵广杰 中野隆人
为了探讨热处理过程中杉木压缩木材的材色变化规律 ,以及材色和木材化学主成分变化之间的关系 ,该研究测定了空气介质和真空中热处理杉木压缩木材 (热处理温度范围 140～ 2 2 0℃ ,时间范围 0～ 36h)的明度 (L )、色差 (ΔE )以及红外光谱 .同时测定了杉木压缩木材的回复率 ,无压缩对照试材的重量损失率和抗收缩率 .该研究的结论为 :①在相同条件下 ,随着热处理时间延长 ,木材明度减小 ,色差增大 ;空气介质中热处理和真空中热处理相比 ,在处理温度和时间相同的情况下 ,前一种方法处理后的木材明度更小 ,色差更大 .②就热处理过程中木材明度、色差与回复率之间的关系而言 ,两种热处理...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
黄光群 韩鲁佳 樊霞 杨增玲
针对近红外光谱分析技术在畜禽粪便堆肥组分含量测定及其品质评价中的应用问题,结合近红外光谱分析技术原理,对国内外相关研究进展进行综述,就其存在的问题进行了分析。研究结果表明:应用近红外光谱分析技术可对畜禽粪便堆肥产品的含水率、粗灰分、碳素、氮素、钾、纤维素等组分进行定量分析,但在具体应用过程中尚存在诸如相关研究多局限于科研院所、缺乏广泛的在线应用、非专业人员适用性较差等问题,有待于在全国范围内建立良好的协作关系,对该技术的深入应用进行系统研究与完善,并制定统一的测定标准,以指导和规范我国正在兴起的生物有机肥行业的生产过程监控及该行业的良性发展。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 冯国红 李春旭 赵婧含 孟永斌 王晨 李耀翔
【目的】木材基本密度在木材质量等级评定中具有重要作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。【方法】以东北林区典型针叶树种为研究对象,结合近红外光谱技术,构建红松、落叶松、云冷杉木材基本密度近红外估测模型,分析比较了不同波段优选算法并进行了模型优化。研究采用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)和间隔偏最小二乘法(iPLS)对木材近红外光谱波段进行优化,基于卷积平滑算法对近红外光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立针叶木材基本密度估测模型。依据相关系数(R)、均方根误差(RMSEC)等模型参数对模型效果进行评价,对比分析确定最佳波段优选方法,得到最优针叶木材基本密度近红外估测模型。【结果】利用CARS、UVE、i PLS的波段优化方法对近红外光谱波段的筛选,可以起到优化针叶木材基本密度模型的作用,减少参与建模的近红外光谱的波段变量数,明显提升模型的运算速度,使得模型准确度更高、稳定性更好;利用间隔偏最小二乘法结合偏最小二乘法(iPLS-PLS)进行波段优选的针叶木材基本密度模型效果最好,其模型校正相关系数为0.938 0,校正均方根误差为0.021 8,验证相关系数为0.8959,验证均方根误差为0.028 0。【结论】基于波段优选及模型优化构建东北林区典型针叶树种基本密度近红外估测模型,可以有效提高运算速度及估测精度,实现针叶材基本密度的快速、准确、无损估测,为针叶木材材性研究和森林培育提供了理论依据与技术支撑,有利于进一步实现木材的高效节约与精细化利用。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
栾景然 冯国红 朱玉杰
【目的】基于可见/近红外光谱技术，以10种木材为研究对象，探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图，分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理，运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取，将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时，移动平均法+SNV的预处理效果最佳，以吸收峰为起始波段(W_(initial)=1 445 nm)、吸收峰个数为特征个数(N_(tot)=9)时，识别率较高，特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%，其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下，SPA和GA联合提取光谱图的特征，既可提高BP神经网络识别木材的正确率，又可提升识别速度。图3表6参23
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