一種基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明是一種識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，尤其是一種基于近紅外識(shí)別桉 木和相思木屬間樹(shù)種的方法。
【背景技術(shù)】：
[0002] 制漿造紙工業(yè)中，常選用桉木和相思木作為原料，但原料購(gòu)買(mǎi)時(shí)往往不標(biāo)注具體 樹(shù)種，故而無(wú)法按樹(shù)種確定材性從而選取適當(dāng)?shù)墓に噮?shù)。而傳統(tǒng)的樹(shù)種識(shí)別將樣品木材 的化學(xué)成分含量、顏色、氣味等作為識(shí)別依據(jù)或者通過(guò)制作木材顯微切片來(lái)觀察其結(jié)構(gòu)特 征，再通過(guò)對(duì)照檢索表來(lái)確定樹(shù)種，其方法復(fù)雜、費(fèi)時(shí)且成本高。
[0003] 近紅外光譜位于可見(jiàn)光區(qū)和中紅外光區(qū)之間，屬于分子振動(dòng)光譜，產(chǎn)生于共價(jià)化 學(xué)鍵非諧能級(jí)振動(dòng)，是非諧振動(dòng)的倍頻和組合頻，對(duì)于含氫基團(tuán)如含C一H、0- H、N- H的物 質(zhì)都會(huì)產(chǎn)生近紅外光譜。因此采集在組成或者性質(zhì)分布上具有代表性的樣品，測(cè)定其近紅 外光譜的同時(shí)，采用標(biāo)準(zhǔn)分析方法或有關(guān)參考分析方法測(cè)定其性質(zhì)；然后采用多元校正方 法將樣品近紅外光譜與樣品性質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立二者之間的定量關(guān)系；根據(jù)此定量關(guān) 系，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。近年來(lái)近紅外光譜技術(shù)廣泛應(yīng)用于分析農(nóng)產(chǎn)品、石化產(chǎn)品、高分子 材料等有機(jī)物質(zhì)的組成、物理性質(zhì)、化學(xué)性質(zhì)和形態(tài)性質(zhì)等，有著高效、無(wú)損，適宜多通道并 行且可遠(yuǎn)程控制的優(yōu)點(diǎn)。
[0004] 通常同類(lèi)樣品近紅外光譜的吸光度值相差不大且光譜具有復(fù)雜性，通過(guò)人眼很難 直接看出樣品之間的差異。在近紅外光譜定性分析中，往往通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件及化學(xué)計(jì)量學(xué) 算法來(lái)分離并提取近紅外光譜信息特征。目前，近紅外定性分析根據(jù)其結(jié)果類(lèi)型可分為兩 類(lèi)：一是相似性分析，是一種用來(lái)描述類(lèi)與類(lèi)或樣本與樣本之間相似關(guān)系的分析方法，該分 析方法不能單獨(dú)對(duì)一個(gè)樣品進(jìn)行分析，常用的相似性分析方法包括簇類(lèi)獨(dú)立軟模式法，系 統(tǒng)聚類(lèi)法等；二是模式判別分析，該種方法是通過(guò)算法先建立一個(gè)識(shí)別模型，再用該模型來(lái) 判別未知樣品的歸屬情況。利用主成分分析建立識(shí)別模型，可以高效識(shí)別桉木和相思木屬 間樹(shù)種，滿足了制漿造紙工業(yè)中原料分類(lèi)及識(shí)別方面的需求，為制漿工藝參數(shù)的在線調(diào)整 提供了可能。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0005] 本發(fā)明的目的是為了解決制漿造紙工業(yè)中無(wú)法滿足實(shí)際需求進(jìn)行原料樹(shù)種識(shí)別 的問(wèn)題，提供了一種基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，可以快速高效的進(jìn)行 識(shí)別。
[0006] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案：一種基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，步 驟是：
[0007] 第一步，采集常見(jiàn)桉木和相思木屬間樹(shù)種的木片；
[0008] 第二步，將木片置入粉碎機(jī)中磨成木粉作為樣本；
[0009] 第三步，采集各樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)；
[0010] 第四步，對(duì)樣本近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集；
[0011] 第五步，運(yùn)用主成分分析法提取訓(xùn)練集樣本光譜數(shù)據(jù)的主成分，建立識(shí)別模型；
[0012] 第六步，用已知具體樹(shù)種的預(yù)測(cè)集樣本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖R(shí)別能力。
[0013] 所述常見(jiàn)桉木和相思木屬間樹(shù)種為尾巨桉、尾葉桉LH1、尾葉桉U6、藍(lán)桉、馬占相 思、厚莢相思。
[0014] 所述木粉粒徑在0· 25~0· 38mm之間。
[0015] 所述近紅外光譜數(shù)據(jù)為利用近紅外光譜儀采用漫反射方式獲得的吸光度值，掃描 范圍為1600~2400nm，分辨率為8cm、
[0016] 第三步所述采集方法為每個(gè)樣本采集3次光譜，取平均光譜數(shù)據(jù)作為樣本的原始 近紅外光譜數(shù)據(jù)。
[0017] 第四步所述預(yù)處理方法為多元信號(hào)校正和Savitzky-Golay平滑。
[0018] 第五步所述識(shí)別模型建立過(guò)程主要為：基于主成分分析法建立樣本分類(lèi)變量與光 譜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并通過(guò)交互驗(yàn)證的方式確定建模過(guò)程中提取的最佳主成分?jǐn)?shù)，然 后根據(jù)此最佳主成分?jǐn)?shù)建立識(shí)別模型。
[0019] 第六步所述識(shí)別能力用馬氏距離表征，并設(shè)定樣本距離真實(shí)類(lèi)別的馬氏距離最小 且小于3. 00為通過(guò)驗(yàn)證。
[0020] 有益效果
[0021] 通過(guò)識(shí)別模型可以快速高效地識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種，這滿足了制漿造紙工 業(yè)中原料分類(lèi)及識(shí)別方面的需求，為制漿工藝參數(shù)的在線調(diào)整提供了可能。
【附圖說(shuō)明】：
[0022] 圖1為桉木和相思木六種常見(jiàn)屬間樹(shù)種分類(lèi)的三維圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0023] -種基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法。其步驟如下：a.采集常見(jiàn)桉 木和相思木屬間樹(shù)種的木片；b.將木片置入粉碎機(jī)中磨成木粉，截取能通過(guò)0. 38mm篩孔 (40目）而不能通過(guò)0· 25mm篩孔（60目）的細(xì)末作為樣本；c.采集各樣本的近紅外光譜； d.對(duì)樣本近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理，并將其分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集； e.運(yùn)用主成分分析法提取 訓(xùn)練集樣本光譜數(shù)據(jù)的主成分并據(jù)此建立識(shí)別模型；f.用已知具體樹(shù)種的預(yù)測(cè)集樣本檢 驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖R(shí)別能力。
[0024] 所述步驟a中桉木和相思木屬間樹(shù)種包括尾巨桉、尾葉桉LH1、尾葉桉U6、藍(lán)桉、馬 占相思、厚莢相思六種。
[0025] 所述步驟b中木粉粒徑在0. 25~0. 38mm之間，能通過(guò)40目篩孔而不能通過(guò)60 目篩孔。
[0026] 所述步驟c中近紅外光譜數(shù)據(jù)為利用近紅外光譜儀采用漫反射方式獲得的吸光 度值，掃描范圍為1600~2400nm，分辨率為8cm %采集方法為每個(gè)樣本采集3次光譜，取其 平均光譜數(shù)據(jù)作為樣本的原始近紅外光譜數(shù)據(jù)。
[0027] 所述步驟d中預(yù)處理方法為多元信號(hào)校正和Savitzky-Golay平滑。
[0028] 所述步驟e中建立識(shí)別模型的主要過(guò)程為：基于主成分分析法建立樣本分類(lèi)變 量與光譜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并通過(guò)交互驗(yàn)證的方式確定建模過(guò)程中提取的最佳主成分 數(shù)，據(jù)此最佳主成分?jǐn)?shù)建立識(shí)別模型。
[0029] 所述步驟f中識(shí)別情況用馬氏距離表征，并設(shè)定樣本距離真實(shí)類(lèi)別的馬氏距離最 小且小于3. 00為通過(guò)驗(yàn)證。
[0030] 實(shí)施例1
[0031] 米集尾巨桉、尾葉桉LH1、尾葉桉U6、藍(lán)桉、馬占相思、厚莢相思六種桉木和相思木 屬間樹(shù)種木片，將木片置入粉碎機(jī)中磨成木粉，截取能通過(guò)〇.38mm篩孔（40目）而不能通 過(guò)0.25mm篩孔(60目）的細(xì)末作為樣本，共計(jì)86個(gè)。采集各樣本原始近紅外光譜數(shù)據(jù)并 利用多元信號(hào)校正和Savitzky-Golay平滑對(duì)原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。將86個(gè)樣 本分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集，其中訓(xùn)練集用于識(shí)別模型的建立，共70個(gè)樣本；預(yù)測(cè)集用于模型 識(shí)別能力的驗(yàn)證，共16個(gè)樣本。樹(shù)種編號(hào)及樣本選取情況見(jiàn)表1。
[0032] 表1樹(shù)種編號(hào)及樣本選取
[0033]
[0034] 基于主成分分析法建立樣本分類(lèi)變量與光譜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并通過(guò)交互 驗(yàn)證的方式確定建模過(guò)程中提取的最佳主成分?jǐn)?shù)為9,此時(shí)前9個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為 99. 5%。據(jù)此建立了 6種木材的識(shí)別模型，模型對(duì)訓(xùn)練集中6種屬間樹(shù)種的識(shí)別正確率為 100%，圖1為三維分類(lèi)效果圖。利用識(shí)別模型對(duì)未參與建模的驗(yàn)證集樣本進(jìn)行分析，進(jìn)一 步評(píng)估模型的可靠性，設(shè)定樣本距離真實(shí)類(lèi)別的馬氏距離最小且小于3. 00為通過(guò)驗(yàn)證，最 終驗(yàn)證輸出結(jié)果見(jiàn)表2?？梢?jiàn)模型驗(yàn)證通過(guò)率為100%，獲得了較理想的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0035] 該識(shí)別模型能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種，滿足了制漿造紙工業(yè)實(shí) 現(xiàn)中原料分類(lèi)及識(shí)別方面的需求，為制漿工藝參數(shù)的在線調(diào)整提供了可能。
[0036] 表2識(shí)別模型的驗(yàn)證結(jié)果
[0037]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是，步驟是： 第一步，采集常見(jiàn)桉木和相思木屬間樹(shù)種的木片； 第二步，將木片置入粉碎機(jī)中磨成木粉作為樣本； 第三步，采集各樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)； 第四步，對(duì)樣本近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集； 第五步，運(yùn)用主成分分析法提取訓(xùn)練集樣本光譜數(shù)據(jù)的主成分，建立識(shí)別模型； 第六步，用已知具體樹(shù)種的預(yù)測(cè)集樣本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖R(shí)別能力。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是： 所述常見(jiàn)桉木和相思木屬間樹(shù)種為尾巨桉、尾葉桉LH1、尾葉桉U6、藍(lán)桉、馬占相思、厚莢相 思。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是： 所述木粉粒徑在〇. 25~0. 38mm之間。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是： 所述近紅外光譜數(shù)據(jù)為利用近紅外光譜儀采用漫反射方式獲得的吸光度值，掃描范圍為 1600 ~2400nm，分辨率為 8cm 1C35. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是： 第三步所述采集方法為每個(gè)樣本采集3次光譜，取平均光譜數(shù)據(jù)作為樣本的原始近紅外光 譜數(shù)據(jù)。6. 根據(jù)權(quán)利要求書(shū)1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征 是：第四步所述預(yù)處理方法為多元信號(hào)校正和Savitzky-Golay平滑。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是： 第五步所述識(shí)別模型建立過(guò)程主要為：基于主成分分析法建立樣本分類(lèi)變量與光譜數(shù)據(jù)之 間的相關(guān)關(guān)系，并通過(guò)交互驗(yàn)證的方式確定建模過(guò)程中提取的最佳主成分?jǐn)?shù)，然后根據(jù)此 最佳主成分?jǐn)?shù)建立識(shí)別模型。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，其特征是： 第六步所述識(shí)別能力用馬氏距離表征，并設(shè)定樣本距離真實(shí)類(lèi)別的馬氏距離最小且小于 3. 00為通過(guò)驗(yàn)證。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于近紅外識(shí)別桉木和相思木屬間樹(shù)種的方法，它解決了當(dāng)前制漿造紙工業(yè)中無(wú)法快速識(shí)別原料具體樹(shù)種的問(wèn)題。其步驟為：a.采集常見(jiàn)桉木和相思木屬間樹(shù)種的木片；b.將木片置入粉碎機(jī)中磨成木粉，截取能通過(guò)0.38mm篩孔而不能通過(guò)0.25mm篩孔的細(xì)末作為樣本；c.采集各樣本的近紅外光譜；d.對(duì)樣本近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理，并將其分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集；e.運(yùn)用主成分分析法提取訓(xùn)練集樣本光譜數(shù)據(jù)的主成分并據(jù)此建立識(shí)別模型；f.用已知具體樹(shù)種的預(yù)測(cè)集樣本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖R(shí)別能力。
【IPC分類(lèi)】G01N21/3563, G01N21/359
【公開(kāi)號(hào)】CN105136738
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510632351
【發(fā)明人】房桂干, 吳珽, 崔宏輝, 梁龍, 鄧擁軍
【申請(qǐng)人】中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院林產(chǎn)化學(xué)工業(yè)研究所
【公開(kāi)日】2015年12月9日
【申請(qǐng)日】2015年9月29日