基于近红外光谱分析技术的桉木纤维施胶量高低快速判别

摘要

[目的]基于近红外光谱分析技术,判别纤维板生产过程中施胶量高低,为施胶工艺阶段提供技术支撑.[方法]以桉木纤维为研究对象,以脲醛树脂胶黏剂施胶量高低为判别指标,对同一批桉木纤维,控制含水率5％左右,建立施胶量为无(0％)、低(3％)、中(12％)、高(20％)4种类别的近红外光谱偏最小二乘法回归模型(PLS),采用PLS-DA法判别施胶量高低,探究光谱采集方式(施胶纤维运动或静态状态)、施胶后纤维陈放时间对模型判别准确性的影响.[结果]1)随着施胶量增加,近红外光谱吸光度增大,PCA分析可区分无、低、中、高4种施胶量类别的桉木纤维;PLS-DA法能够建立相关性好、准确性高的近红外光谱模型,对未知样品的判别正确率达100％;2)静态或动态光谱采集方式不会影响模型建立,对未知样品的判别正确率达100％;施胶后纤维陈放时间对近红外光谱影响很大,施胶后长时间陈放的纤维几乎不能正确判别施胶量高低.[结论]不同施胶量桉木纤维对近红外光谱的吸光度不同,PLS-DA法可准确判别桉木纤维施胶量高低;样品处于静止或运动状态均不影响模型建立和判别的准确性,可为在线识别纤维施胶量提供一定思路.