基于近红外光谱技术的热处理竹材物理力学性能

摘要

探讨了近红外光谱(NIRs)技术对实现热处理毛竹分选和性能在线检测的可能性。采集了3种不同温度(150,180和210℃)热处理及未处理毛竹的径切面近红外光谱信息,应用主成分分析方法与偏最小二乘法对竹材进行分类,并建立了热处理竹材的材色、密度以及力学性能预测模型。结果表明:1)近红外光谱二阶导数谱图在7004和6452cm^-1等吸收带处很好地反映了竹材热处理对应化学成分的变化,表明了近红外光谱变化与化学成分变化的一致性,也说明了NIRs用于快速分析热处理竹材材性的可能性;2)热处理竹材在主成分得分图中呈明显的聚类分布特征,说明了NIRs技术对于热处理竹材良好的分类能力;3)材色预测模型的模型参数R^2≥0.93、RPD均大于3.90,表现出了非常好的材色预测性能。气干密度、绝干密度以及抗弯强度预测模型的R^2分别为0.83,0.85和0.82,RPD分别为2.42,2.59和2.34,能够满足竹材性能的评估精度要求。