周 竹， 尹建新， 周素茵， 周厚奎

（1.浙江農(nóng)林大學(xué) 信息工程學(xué)院，浙江 臨安 311300；2.浙江農(nóng)林大學(xué) 浙江省林業(yè)智能監(jiān)測(cè)與信息技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 臨安311300；3.浙江農(nóng)林大學(xué) 智慧農(nóng)林業(yè)研究中心，浙江 臨安311300）

基于近紅外光譜技術(shù)的針葉材板材表面節(jié)子缺陷檢測(cè)

周 竹1,2,3， 尹建新1,2,3， 周素茵1,2,3， 周厚奎1,2,3

（1.浙江農(nóng)林大學(xué) 信息工程學(xué)院，浙江 臨安 311300；2.浙江農(nóng)林大學(xué) 浙江省林業(yè)智能監(jiān)測(cè)與信息技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 臨安311300；3.浙江農(nóng)林大學(xué) 智慧農(nóng)林業(yè)研究中心，浙江 臨安311300）

為了實(shí)現(xiàn)木板材依據(jù)節(jié)子進(jìn)行自動(dòng)化分級(jí)，采用近紅外光譜技術(shù)研究了多種針葉材表面節(jié)子缺陷的檢測(cè)方法。采用SmartEye 1700近紅外光譜儀獲取北美黃杉Pseudotsuga menziesii，鐵杉Tsuga chinensis，云杉Picea asperata，白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭葉松 Pinus contorta-冷杉 Abies laciocarpa（SPF）等 4種板材的近紅外光譜（1 000～1 650 nm），比較了光譜預(yù)處理方法、建模方法對(duì)節(jié)子識(shí)別的影響，并首次對(duì)多種針葉樹材進(jìn)行了節(jié)子識(shí)別的適應(yīng)性研究，隨后引入一種新的變量選擇方法即隨機(jī)青蛙算法用于優(yōu)選節(jié)子檢測(cè)的特征波長(zhǎng)，在此基礎(chǔ)上建立了板材節(jié)子識(shí)別的最小二乘-支持向量機(jī)（LS-SVM）模型。結(jié)果顯示：一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理結(jié)合LS-SVM所建混合樹種板材節(jié)子識(shí)別模型性能最優(yōu)。隨機(jī)青蛙算法提取了8個(gè)特征波長(zhǎng)變量，僅占全波段變量的1.23%，所建簡(jiǎn)化模型效果最好。該模型對(duì)測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為98.49%，93.42%和96.30%。近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可以對(duì)針葉材樹種板材的表面節(jié)子進(jìn)行快速準(zhǔn)確檢測(cè)，隨機(jī)青蛙算法是提取板材表面節(jié)子缺陷特征的有效方法。該結(jié)果可為下一步搭建木材節(jié)子快速檢測(cè)系統(tǒng)提供技術(shù)支撐。圖2表4參24

木材科學(xué)與技術(shù)；近紅外光譜；針葉材；板材；節(jié)子；隨機(jī)青蛙算法；最小二乘-支持向量機(jī)

節(jié)子是木板材最重要的表面缺陷，它會(huì)影響鋸材和單板的出材率、成品質(zhì)量和表面美觀性［1］。研究一種板材表面節(jié)子缺陷快速無(wú)損檢測(cè)方法，不僅可以提高木材的利用率和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，而且可為木板材的自動(dòng)化分級(jí)奠定基礎(chǔ)。近幾年來(lái)，研究人員采用聲波技術(shù)［2-3］、微波技術(shù)［4］、X-射線技術(shù)［5-6］、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)［7-8］等對(duì)木材表面節(jié)子缺陷進(jìn)行了一系列無(wú)損檢測(cè)研究。然而，如何提高板材節(jié)子缺陷檢測(cè)的快速性、準(zhǔn)確性以及對(duì)不同樹種板材的適應(yīng)性仍有待深入研究。近紅外光譜技術(shù)（near-infrared spectroscopy, NIRS）利用近紅外光譜區(qū)域的全譜或部分波譜對(duì)被測(cè)物進(jìn)行無(wú)損快速分析。迄今為止，該技術(shù)已在快速預(yù)測(cè)木材化學(xué)組成［9］、物理力學(xué)性質(zhì)［10］、解剖性質(zhì)［11］、木材腐朽［12］等方面進(jìn)行了大量的研究。在木材表面節(jié)子缺陷檢測(cè)方面，F(xiàn)UJIMOTO等［13］將近紅外光譜與簇類獨(dú)立軟模式法（soft independent modeling of class analogy,SIMCA）結(jié)合，建立了落葉松Larix kaempferi板材節(jié)子分類識(shí)別模型。楊忠等［14-15］利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合SIMCA分別建立了馬尾松Pinus massoniana板材、尾葉桉Eucalyptus urophylla板材節(jié)子識(shí)別模型。上述研究均僅采用單一樹種板材。由于木材種類繁多，木材種屬、紋理等多種因素會(huì)引起板材光譜差異，從而影響節(jié)子缺陷檢測(cè)模型的適應(yīng)性。此外，近紅外光譜變量較多，直接使用全部變量會(huì)影響識(shí)別的速度與精度，需對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。本研究擬采用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)北美黃杉Pseudotsuga menziesii，白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭葉松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarpa（SPF），鐵杉Tsuga chinensis和云杉Picea asperata等4類常見(jiàn)針葉林樹種板材的表面節(jié)子缺陷，比較不同光譜預(yù)處理和建模方法對(duì)節(jié)子識(shí)別的影響，研究單一樹種板材節(jié)子模型對(duì)其他樹種板材節(jié)子缺陷檢測(cè)的適應(yīng)性，建立混合樹種板材節(jié)子缺陷的識(shí)別模型，采用隨機(jī)青蛙算法（random frog,RF）確定節(jié)子缺陷識(shí)別的有效特征波段，并建立簡(jiǎn)化模型，從而為木板材表面節(jié)子缺陷的快速準(zhǔn)確識(shí)別提供方法與技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)樣本來(lái)自當(dāng)?shù)啬静募庸S，包括北美黃杉、鐵杉、云杉以及進(jìn)口自加拿大的SPF二級(jí)規(guī)格材。樣本含水率為7.9%～11.7%，密度為0.394～0.565 g·cm-3。將全部試材切割成200 mm×80 mm×20 mm的單板，在單板上按序標(biāo)記節(jié)子部位并根據(jù)GB/T 4822-1999《鋸材檢驗(yàn)尺寸檢量》記錄節(jié)子直徑，同時(shí)在板材節(jié)子附近隨機(jī)標(biāo)記非節(jié)子部位，并將標(biāo)記部位作為光譜采樣點(diǎn)。試驗(yàn)共標(biāo)記1 056個(gè)光譜采樣點(diǎn)，其中有節(jié)子部位459個(gè)，無(wú)節(jié)子部位597個(gè)。

1.2 試驗(yàn)儀器

試驗(yàn)用光譜采集設(shè)備為微型近紅外光譜儀SmartEye1700（尼邇光電，中國(guó)杭州），光譜波長(zhǎng)范圍為1 000～1 650 nm，采樣間隔為1 nm。采用直徑為8 mm的光纖探頭在試樣垂直上方采集其表面的近紅外漫反射光譜。掃描50次自動(dòng)平均為 1條光譜后保存待用。對(duì)于各個(gè)木材品種的板材光譜，將有節(jié)子樣本依據(jù)節(jié)子直徑以2∶1比例進(jìn)行劃分，而非節(jié)子樣本則采用Kennard-Stone算法［16］以2∶1比例劃分，最終組成校正集和測(cè)試集的非節(jié)子、節(jié)子數(shù)目如表1所示。

1.3 光譜預(yù)處理方法

采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normalized variate，SNV），一階導(dǎo)數(shù)（first derivative,FD）等方法對(duì)原始光譜（no preprocess,NP）進(jìn)行預(yù)處理。其中，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換可以消除木板表面散射等對(duì)光譜的影響，一階導(dǎo)數(shù)變換可以有效消除基線和其他背景的干擾［17］。

表1 試驗(yàn)樣本集數(shù)據(jù)組成信息Table 1 Information of calibration set and validation set in the experiment

1.4 建模方法

分別采用主成分回歸-線性判別分析法（PCA-LDA），偏最小二乘回歸-線性判別分析法（PLS-LDA）和最小二乘-支持向量機(jī)法（LS-SVM）建立板材節(jié)子識(shí)別模型。PCA-LDA和PLS-LDA為線性建模方法，LSSVM為非線性建模方法。3種建模方法的原理分別見(jiàn)文獻(xiàn)［18］［19］和［20］。PCA-LDA方法中主成分?jǐn)?shù)量以及PLS-LDA方法中潛在變量的個(gè)數(shù)決定了所建模型的性能。本研究采用留一交叉驗(yàn)證法確定2類模型的參數(shù)。采用RBF核函數(shù)作為L(zhǎng)S-SVM分類器的核函數(shù)，并以留一交叉驗(yàn)證法結(jié)合網(wǎng)格搜索算法確定LS-SVM分類模型參數(shù)。

1.5 特征波段選擇方法

采用隨機(jī)青蛙算法（RF）與PLS-LDA結(jié)合進(jìn)行特征波長(zhǎng)選擇。RF算法是由LI等［21］提出的一種新的變量選擇方法。該方法通過(guò)少量變量進(jìn)行迭代建模，是一種高效的多維變量選擇方法。圖1給出了隨機(jī)青蛙算法示意圖。其運(yùn)算過(guò)程主要包括［22］：①初始化包含q個(gè)變量的初始變量集合為υ0；②基于原始變量子集構(gòu)造含有q*個(gè)變量的候選變量子集υ*，并按一定概率接受υ*，令υ1＝υ*，迭代n次；③計(jì)算每個(gè)變量的選擇概率，并作為變量選擇的依據(jù)。通常，變量的被選概率越大，說(shuō)明該變量對(duì)模型越重要。

1.6 模型評(píng)價(jià)

模型性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括敏感性、特異性和預(yù)測(cè)總正確率。其定義為：敏感性（%）＝（預(yù)測(cè)正確的非節(jié)子樣本數(shù)/實(shí)際非節(jié)子樣本數(shù)）×100%。特異性（%）＝（預(yù)測(cè)正確的節(jié)子樣本數(shù)/實(shí)際的節(jié)子樣本數(shù)）×100%。總正確率（%）＝（預(yù)測(cè)正確的所有樣本數(shù)/實(shí)際樣本數(shù)）×100%。通常情況下，敏感性、特異性和總正確率越高，說(shuō)明模型性能越好。

圖1 隨機(jī)青蛙算法工作流程圖Figure 1 Key steps of random frog algorithm

2 結(jié)果與分析

2.1 板材的光譜分析

圖2為4種板材的非節(jié)子和節(jié)子部位的平均光譜圖。由圖2可以看出：不同樹種板材的非節(jié)子和節(jié)子部位的平均光譜均在1 195 nm和1 462 nm附近存在明顯的吸收峰。其中，1 195 nm附近區(qū)域包含了木材中纖維素或木質(zhì)素C—H伸縮振動(dòng)的二級(jí)倍頻信息［23］，1 462 nm附近區(qū)域包含了板材中水分或木質(zhì)素中酚類物質(zhì)O—H基團(tuán)伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻信息［14］。

圖2 不同樹種板材節(jié)子與非節(jié)子平均光譜Figure 2 Mean spectra from different types of board for knot and knot-free

從圖2中還可以看出：4種樹種板材節(jié)子部位的平均光譜的吸光度要明顯高于非節(jié)子部位，這和前人［13-14］的研究結(jié)論相似。其原因可能是板材節(jié)子部位和非節(jié)子部位的微纖絲取向不同，并且板材節(jié)子部位細(xì)胞的排布基本上平行于近紅外光入射角。除此之外，不同樹種板材非節(jié)子部位的平均光譜存在偏移，這可能是不同品種板材間水分含量、色澤和紋理等綜合引起的。

2.2 不同建模方法對(duì)節(jié)子識(shí)別的影響

分別采用PCA-LDA，PLS-LDA和LS-SVM對(duì)原始光譜及各種預(yù)處理光譜建立4個(gè)樹種板材表面節(jié)子缺陷的識(shí)別模型，結(jié)果如表2所示。

由表2可知：建模方法和光譜預(yù)處理方法會(huì)對(duì)節(jié)子缺陷識(shí)別造成影響。北美黃杉板材、鐵杉板材和云杉板材均表現(xiàn)為一階導(dǎo)數(shù)光譜結(jié)合最小二乘-支持向量機(jī)（FD-LS-SVM）所建模型性能最優(yōu)。其中，北美黃杉板材的FD-LS-SVM模型對(duì)校正集和測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為 100.00%，100.00%，100.00%和 100.00%，97.30%，98.90%；鐵杉板材的 FD-LS-SVM模型對(duì)校正集和測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為100.00%，98.08%，99.29%和99.78%，92.31%，95.77%；云杉板材的FD-LS-SVM模型對(duì)校正集和測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為100.00%，100.00%，100.00%和100.00%，96.43%，98.67%。對(duì)于SFP板材，F(xiàn)D-LS-SVM模型和SNV-LS-SVM模型對(duì)測(cè)試集的結(jié)果相同，前者對(duì)校正集的特異性（99.19%）略低于后者（100.00%），但整體結(jié)果仍優(yōu)于原始光譜下的LS-SVM模型。從表2中還可以看出：無(wú)論是否進(jìn)行光譜預(yù)處理，4個(gè)樹種板材的PCA-LDA模型、PLS-LDA模型性能均劣于LS-SVM模型。

綜上所述，采用線性建模方法PCA-LDA，PLS-LDA和非線性建模方法LS-SVM建立4個(gè)樹種板材節(jié)子判別模型時(shí)，LS-SVM方法要明顯優(yōu)于PCA-LDA和PLS-LDA，原因可能是PCA-LDA和PLS-LDA均只能處理板材光譜中的線性相關(guān)關(guān)系，而LS-SVM則可以充分利用光譜數(shù)據(jù)中的非線性信息（如水分含量、密度、表面粗糙度、色澤和紋理等），從而獲得較優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.3 單一樹種模型與混合樹種模型對(duì)節(jié)子識(shí)別的影響

為了探索單一樹種板材節(jié)子缺陷識(shí)別模型對(duì)其他樹種板材節(jié)子缺陷識(shí)別的適應(yīng)性，該研究分別采用單一樹種板材節(jié)子缺陷識(shí)別的LS-SVM模型去預(yù)測(cè)其他3個(gè)樹種的板材缺陷。預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。

由表3可知：?jiǎn)我粯浞N板材的節(jié)子缺陷識(shí)別模型對(duì)其他樹種板材的節(jié)子識(shí)別能力存在差異。對(duì)于北美黃杉板材，NP-LS-SVM，F(xiàn)D-LS-SVM模型對(duì)SPF，鐵杉和云杉板材的敏感性好，但特異性較差，表明此2種模型對(duì)SPF，鐵杉和云杉板材中的節(jié)子樣本識(shí)別效果較差；SNV-LS-SVM模型雖然對(duì)SPF板材的特異性（91.80%）較好，但其敏感性差（73.58%），表明該模型也不能用于預(yù)測(cè)SPF板材節(jié)子屬性。對(duì)于SPF板材，NP-LS-SVM，SNV-LS-SVM和FD-LS-SVM模型對(duì)北美黃杉板材的識(shí)別效果均較差，但對(duì)云杉板材都能獲得較好的預(yù)測(cè)效果。其中，F(xiàn)D-LS-SVM模型的效果最優(yōu)，該模型對(duì)云杉板材的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為100.00%，96.43%，98.67%。同時(shí)，該模型對(duì)鐵杉板材的識(shí)別效果也最好，其敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為91.11%，92.31%，91.55%。對(duì)于鐵杉板材，NP-LS-SVM模型對(duì)SPF和云杉板材的預(yù)測(cè)能力較好，識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到95.61%和94.67%，F(xiàn)D-LS-SVM模型對(duì)云杉板材的識(shí)別效果最好，其敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為97.87%，96.43%，97.33%。對(duì)于云杉板材，NPLS-SVM模型對(duì)SPF板材的識(shí)別效果最好，其敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為100.00%，96.72%，98.25%，F(xiàn)D-LS-SVM模型對(duì)SPF板材和鐵杉板材的識(shí)別效果也較好，識(shí)別準(zhǔn)確率分別為97.37%和95.77%。

綜上所述，SPF、鐵杉和云杉中任意單一樹種板材的節(jié)子識(shí)別模型具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，在一定的光譜預(yù)處理下，對(duì)另外2個(gè)樹種板材的節(jié)子缺陷具有較好的識(shí)別能力。此3種板材的節(jié)子識(shí)別模型均不能準(zhǔn)確地識(shí)別北美黃杉板材的節(jié)子缺陷，同時(shí)，北美黃杉板材的節(jié)子識(shí)別模型也不能準(zhǔn)確地識(shí)別SPF、鐵杉和云杉板材中的節(jié)子缺陷。其原因可能是SPF、鐵杉和云杉的材性差異較小，但與北美黃杉的材性差異較大。

表2 不同光譜預(yù)處理下PLS-LDA和LS-SVM模型結(jié)果Table 2 PLS-LDA and LS-SVM results for different pre-processing methods

由圖1可知：盡管樹種不同，但它們的近紅外光譜具有一定的相似性，建立此4個(gè)樹種板材的混合節(jié)子識(shí)別模型可能具有更強(qiáng)的實(shí)際作用。采用LS-SVM建立混合節(jié)子識(shí)別模型，其結(jié)果如表4所示。

由表4可知：與單一樹種最優(yōu)模型所用光譜預(yù)處理方法相同，采用一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)所建混合模型的性能最優(yōu)。FD-LS-SVM模型對(duì)測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為99.50%，95.39%，97.72%。對(duì)比表3，該混合模型對(duì)SPF、鐵杉和云杉板材的預(yù)測(cè)結(jié)果與單一模型的預(yù)測(cè)結(jié)果一致，混合模型僅對(duì)北美黃杉板材的特異性（94.59%）略低于北美黃杉單一模型的同類指標(biāo)（97.30%）。這表明混合樹種板材節(jié)子識(shí)別模型的適應(yīng)性較強(qiáng)，更能適用于不同樹種板材的節(jié)子缺陷檢測(cè)。

表3 單一樹種LS-SVM模型對(duì)其他樹種預(yù)測(cè)結(jié)果Table 3 Results of using a model built within one species to discriminate samples from other species

2.4 表面節(jié)子缺陷簡(jiǎn)化模型的建立與分析

采用隨機(jī)青蛙算法（RF）對(duì)原始光譜的650個(gè)光譜變量進(jìn)行特征變量選擇。將所有波長(zhǎng)變量依RF算法運(yùn)行100次后的平均被選概率進(jìn)行排序，以0.72為閾值，選擇出概率最大的前8個(gè)變量作為特征波長(zhǎng)，其結(jié)果分別為1 314，1 358，1 409，1 340，1 260，1 586，1 288和1 402 nm。其中，1 358 nm附近為木材中木質(zhì)素，半纖維素和纖維素的C—H伸縮振動(dòng)和變形振動(dòng)的一級(jí)倍頻帶，1 409 nm附近為木質(zhì)素及抽提物中C—H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻帶，1 586 nm附近為木材纖維素中O—H伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻帶［24］。當(dāng)木材表面存在節(jié)子缺陷時(shí)，其節(jié)子部位的主要化學(xué)成分如木質(zhì)素、纖維素等的含量與正常部位存在差異［13］。因此，所選特征波長(zhǎng)可以準(zhǔn)確反映板材表面節(jié)子缺陷的化學(xué)特性。除此之外，板材的光譜數(shù)據(jù)矩陣從1 056×650降為1 056×8，可大大提高計(jì)算速度。

表4 全波段與特征波段下混合樹種板材LS-SVM模型結(jié)果Table 4 Results for full wavelengths models and effective wavelengths model

將8個(gè)特征波長(zhǎng)（effective wavelengths,EWs）下的光譜數(shù)據(jù)作為輸入，采用LS-SVM建立混合板材表面節(jié)子缺陷特征波段識(shí)別模型（EWs-LS-SVM），并與原始光譜下全波段（full wavelengths,FWs）混合模型（FWs-LS-SVM）對(duì)比。結(jié)果如表4所示。

從表4中可以看出：EWs-LS-SVM模型測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為98.49%，93.42%，96.30%。與原始光譜下的FWs-LS-SVM模型相比，EWs-LS-SVM模型對(duì)測(cè)試集的特異性減小，表明EWs-LS-SVM模型對(duì)表面節(jié)子缺陷識(shí)別能力略有降低，這可能是由于EWs-LS-SVM模型只用了8個(gè)波長(zhǎng)變量，從而導(dǎo)致有利于節(jié)子缺陷識(shí)別的部分信息丟失引起的。同時(shí)，對(duì)4個(gè)樹種板材進(jìn)行具體分析發(fā)現(xiàn)：EWs-LS-SVM對(duì)測(cè)試集中北美黃杉和SPF板材的預(yù)測(cè)結(jié)果與FWs-LS-SVM模型結(jié)果相同，僅僅是鐵杉和云杉的預(yù)測(cè)結(jié)果有所降低?？紤]到EWs-LS-SVM模型所用變量?jī)H為FWs-LS-SVM模型的1.23%，該結(jié)果可以接受。

3 結(jié)論

采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法研究了北美黃杉，SPF，鐵杉和云杉等4種針葉林板材表面節(jié)子缺陷的快速檢測(cè)方法。結(jié)果表明：一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理結(jié)合最小二乘-支持向量機(jī)所建單一樹種板材節(jié)子識(shí)別模型以及混合樹種板材節(jié)子識(shí)別模型的性能最優(yōu)；SPF，鐵杉和云杉板材中任一單一樹種板材的節(jié)子識(shí)別模型對(duì)其余2個(gè)樹種板材中的節(jié)子缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率較高，模型適應(yīng)性較好，但北美黃杉板材節(jié)子識(shí)別模型不能用于其他3個(gè)樹種板材節(jié)子缺陷的識(shí)別，該模型適應(yīng)性較差；采用隨機(jī)青蛙算法確定了8個(gè)特征波長(zhǎng)變量（1 314，1 358，1 409，1 340，1 260，1 586，1 288和1 402 nm），能準(zhǔn)確反映木材節(jié)子部位與非節(jié)子部位主要成分含量的差異；基于特征波長(zhǎng)并采用最小二乘-支持向量建立的節(jié)子缺陷簡(jiǎn)化模型性能較好，該模型對(duì)混合樹種板材測(cè)試集的敏感性、特異性和識(shí)別準(zhǔn)確率分別為98.49%，93.42%，96.30%，雖然測(cè)試結(jié)果略低于全波段檢測(cè)模型，但考慮到所用波長(zhǎng)變量?jī)H占全波段變量的1.23%，所選特征波長(zhǎng)可用于搭建板材節(jié)子缺陷檢測(cè)的快速分析系統(tǒng)。

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Knot detection on coniferous wood surfaces based on near infrared spectroscopy

ZHOU Zhu1,2,3,YIN Jianxin1,2,3,ZHOU Suyin1,2,3,ZHOU Houkui1,2,3
（1.School of Information Engineering,Zhejiang A&F University,Lin’an 311300,Zhejiang,China;2.Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology,Zhejiang A&F University, Lin’an 311300,Zhejiang,China;3.Research Center for Smart Agriculture and Forestry,Zhejiang A&F University, Lin’an 311300,Zhejiang,China）

To develop a calibration model for rapid,accurate,and nondestructive grading of wood on the basis of knots,near infrared spectroscopy（NIRS）technology was used on coniferous boards from Douglas fir（Pseudotsuga menziesii）,Chinese hemlock （Tsuga chinensis）,Dragon spruce （Picea asperata）,and Spruce（Picea glauca and Picea engelmannii）-Pine（Pinus contorta）-Fir（Abies lasiocarpa）（SPF）.Altogether 1 056 spectrums of samples were obtained in the wavelength range of 1 000-1 650 nm by SmartEye1700.Spectral pretreatment methods,including standard normal variate （SNV）and first derivative （FD）as well as modelling methods such as principal component analysis-linear discriminant analysis （PCA-LDA）,partial least squareslinear discriminant analysis （PLS-LDA）,and least squares-support vector machine （LS-SVM）were used and compared.The experiments also explored the ability of using a model built for one species to predict samples from other species.Then,a random frog algorithm was applied to select effective wavelengths（EWs）.Finally,aLS-SVM model was established to detect knot defect on board surfaces based on eight effective wavelengths（EWs）or only 1.23%of the full wavelengths with results compared based on sensitivity,specificity,and accuracy.Results of the validation set of mixed boards were：sensitivity--98.49%,specificity--93.42%,and accuracy--96.30%.Thus,near infrared spectroscopy combined with chemometric methods could be used to detect surface knots on boards for different species of wood with the random frog algorithm being a powerful tool for selecting efficient variables to optimize the model and improve detection efficiency.［Ch,2 fig.4 tab.24 ref.］

wood science and technology;near infrared spectroscopy;coniferous wood;board;knot;random frog algorithm;least squares-support vector machines（LS-SVM）

S781.5;O657.3

A

2095-0756（2017）03-0520-08

浙 江 農(nóng) 林 大 學(xué) 學(xué) 報(bào)，2017，34（3）：520-527

Journal of Zhejiang A＆F University

10.11833/j.issn.2095-0756.2017.03.018

2016-06-14；

2016-11-18

浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（LQ13F050006，LY15C140005）；浙江農(nóng)林大學(xué)智慧農(nóng)林業(yè)中心預(yù)研項(xiàng)目（2013ZHNL03）；浙江農(nóng)林大學(xué)科研發(fā)展基金資助項(xiàng)目（2012FR085）

周竹，講師，博士，從事木材智能化檢測(cè)技術(shù)等研究。 E-mail：zhouzhu@zafu.edu.cn