周 竹， 方益明， 尹建新， 周素茵， 雒瑞森，鄭 劍

（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；4.浙江農(nóng)林大學(xué) 農(nóng)業(yè)與食品科學(xué)學(xué)院，浙江 臨安311300）

高光譜成像技術(shù)及其在木材無(wú)損檢測(cè)中的研究進(jìn)展

周 竹1,2,3， 方益明1,2,3， 尹建新1,2,3， 周素茵1,2,3， 雒瑞森1,2,3，鄭 劍4

（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；4.浙江農(nóng)林大學(xué) 農(nóng)業(yè)與食品科學(xué)學(xué)院，浙江 臨安311300）

開(kāi)展木材無(wú)損檢測(cè)是提高木材利用率，優(yōu)化木材資源的重要手段。高光譜成像技術(shù)作為一種先進(jìn)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，能同時(shí)獲取待測(cè)物的光譜與圖像信息，具有圖譜合一的優(yōu)點(diǎn)。介紹了高光譜成像技術(shù)的原理、裝置以及數(shù)據(jù)處理方法，并首次詳細(xì)介紹了該技術(shù)在木材及木制品的缺陷識(shí)別、重要物理力學(xué)性質(zhì)檢測(cè)以及化學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)等方面的研究進(jìn)展。通過(guò)綜合分析已有的研究，表明高光譜成像技術(shù)在木材及木制品品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中具有良好的應(yīng)用前景。圖4參51

木材科學(xué)與技術(shù)；高光譜成像技術(shù)；木材；物理力學(xué)性質(zhì)；化學(xué)性質(zhì)；缺陷；無(wú)損檢測(cè)；綜述

采用無(wú)損檢測(cè)技術(shù)快速有效地預(yù)測(cè)木材各種物理力學(xué)性能、化學(xué)性質(zhì)、解剖學(xué)性質(zhì)以及各種缺陷等，對(duì)于充分合理利用木材，高效優(yōu)質(zhì)加工木材、挖掘木材的潛在利用價(jià)值以及加速木工企業(yè)自動(dòng)化發(fā)展等方面具有重要的理論指導(dǎo)與實(shí)踐意義。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和光譜技術(shù)具有無(wú)損、快速、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，是目前木材品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中的2種重要技術(shù)。其中，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)提取木材及其制品的表面信息進(jìn)行分析，可用于木材表面缺陷等的檢測(cè)［1－3］。該技術(shù)獲取的主要是灰色或RGB（紅綠藍(lán)）圖像，反映木材表面缺陷信息有限，識(shí)別準(zhǔn)確率有待進(jìn)一步提高。與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)不同，光譜技術(shù)尤其是近紅外光譜技術(shù)，非常適合木材及其制品的物理力學(xué)性質(zhì)［4－7］、化學(xué)性質(zhì)［8－9］以及解剖學(xué)性質(zhì)［10－11］等的預(yù)測(cè)。該技術(shù)只采集被測(cè)對(duì)象一個(gè)點(diǎn)域的信息，缺少被測(cè)對(duì)象的空間信息，這一局限性可能會(huì)影響模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)性［12］。高光譜成像技術(shù)起源于遙感測(cè)量領(lǐng)域，它將二維成像和光譜技術(shù)有機(jī)融為一體，可以同時(shí)獲取研究對(duì)象的空間及光譜信息。由于圖像數(shù)據(jù)能反映被測(cè)物外部特征、表面缺陷等，而光譜數(shù)據(jù)可對(duì)其物理結(jié)構(gòu)及化學(xué)性質(zhì)進(jìn)行分析，因此，高光譜成像技術(shù)是圖像技術(shù)與光譜技術(shù)的完美結(jié)合［12］。目前，涉及該技術(shù)在木材及其制品品質(zhì)檢測(cè)的研究尚在起步階段，這是一個(gè)有著巨大潛力的研究領(lǐng)域。本文介紹了高光譜成像技術(shù)的原理、裝置以及數(shù)據(jù)處理方法，并介紹該技術(shù)在木材及木制品的各種缺陷檢測(cè)、物理力學(xué)性質(zhì)以及化學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)等方面的研究進(jìn)展。

1 高光譜成像原理與裝置

高光譜成像是指在電磁波譜的光譜波段獲取較高光譜分辨率（0.6~3.0 nm）的圖像信息的過(guò)程，其理論基礎(chǔ)是利用電磁波譜對(duì)被測(cè)物特性進(jìn)行分析并以成像的方式對(duì)被測(cè)物的光譜特性進(jìn)行研究［13］。所得數(shù)據(jù)是在特定波長(zhǎng)范圍內(nèi)由一系列連續(xù)的窄波段圖像組成的三維圖像?，F(xiàn)有高光譜成像系統(tǒng)的成像光譜范圍包括400~1 000 nm，900~1 700 nm和1 000~2 500 nm等3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)光譜波段。

高光譜圖像的采集方式包括逐點(diǎn)掃描式、線(xiàn)推掃式以及面幀式［14］。目前，應(yīng)用最多的是線(xiàn)推掃式。一個(gè)典型的線(xiàn)推掃式高光譜成像系統(tǒng)如圖1所示，由電荷耦合器件（charge coupled device,CCD）探測(cè)器、成像光譜儀、鏡頭、光源及其控制器、可調(diào)載物臺(tái)、步進(jìn)電機(jī)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)等組成。其中，成像光譜儀以光柵型為主，是高光譜成像系統(tǒng)的核心部件，其內(nèi)部有一個(gè)棱鏡-光柵-棱鏡（prism-grating-prism,PGP）單元，如圖2所示。在推掃過(guò)程中，該單元能將待測(cè)物一個(gè)窄帶空間內(nèi)的有效入射光散射成不同波長(zhǎng)，色散后的光信號(hào)成像到CCD探測(cè)器上。其中的一個(gè)方向提供空間信息，另一個(gè)方向提供光譜信息，這樣就得到了此窄帶空間位置上多個(gè)像元點(diǎn)的光譜圖像。對(duì)推掃過(guò)程中多個(gè)窄帶空間區(qū)域的光譜圖像進(jìn)行拼接，可獲得整個(gè)待測(cè)物的高光譜圖像。圖3給出了一種藍(lán)變木材的高光譜圖像數(shù)據(jù)［15］，其中第1維和第2維是木材樣品的空間位置信息（以x和y表示），第3維是波長(zhǎng)信息（以λ表示）。

圖1 高光譜成像系統(tǒng)示意圖Figure 1 Schematic of hyperspectral imaging system

圖2 P-G-P分光原理圖Figure 2 Operating principles of P-G-P imaging spectrograph

根據(jù)高光譜成像系統(tǒng)中光源的類(lèi)型以及傳感器與光源的不同配置方式，可獲取4種不同類(lèi)型的高光譜圖像，分別是：反射圖像、散色圖像、熒光圖像和透射圖像。目前，高光譜反射圖像是木材品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)應(yīng)用研究的重點(diǎn)。

2 高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理方法

高光譜圖像數(shù)據(jù)處理的一般流程如圖4所示［16］。由于高光譜圖像既包含光譜信息，又包括圖像信息，因此，高光譜圖像數(shù)據(jù)的分析方法很多。歸納起來(lái)，可以分為以下幾個(gè)步驟。

第一，數(shù)據(jù)校正與預(yù)處理。原始高光譜圖像數(shù)據(jù)是光子強(qiáng)度信息，需進(jìn)行反射校正獲取相對(duì)反射率［17］。對(duì)于一些球狀或類(lèi)球狀待測(cè)物，其形狀差異會(huì)使高光譜圖像數(shù)據(jù)存在空間差異，可在圖像維采用曲率校正方法［18-19］或者在光譜維采用光譜預(yù)處理方法［20－21］減弱或消除該影響。此外，由于高光譜圖像的數(shù)據(jù)量較大（可達(dá)數(shù)個(gè)GB），可通過(guò)裁剪、合并等方法減少無(wú)用信息從而降低數(shù)據(jù)量。

第二，數(shù)據(jù)降維。在圖像維，可根據(jù)待測(cè)物的光譜特性，直接提取反映待測(cè)物品質(zhì)的一個(gè)或幾個(gè)波長(zhǎng)下的圖像［22］；也可通過(guò)一些數(shù)據(jù)降維方法如主成分分析法（principal component analysis,PCA）［23］、獨(dú)立成分分析法［24］或最小噪聲分離法［25］等獲取關(guān)鍵的特征圖像；還可在上述特征波段基礎(chǔ)上，采用波段比算法［23］、差分算法［26］等計(jì)算特征圖像。圖像維的處理方法常見(jiàn)于被測(cè)對(duì)象的表面缺陷檢測(cè)研究。在光譜維，在剔除了異常像元后，可對(duì)指定像元區(qū)域的光譜或者所有像元的光譜進(jìn)行平均，計(jì)算平均光譜或偏差光譜進(jìn)行分析；也可提取每個(gè)像元的光譜信息，用于像素級(jí)的分類(lèi)分析。光譜維的處理方法可用于被測(cè)物內(nèi)部品質(zhì)和外部缺陷檢測(cè)等。

圖4 高光譜圖像數(shù)據(jù)的典型分析流程Figure 4 Flowchart of a series of typical steps for analyzing hyperspectral image data

第三，模型建立。在圖像維，可采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割處理從而獲取目標(biāo)，提取特征參數(shù)建立相關(guān)模型［27］；在光譜維，可將平均光譜或偏差光譜與待測(cè)品質(zhì)關(guān)聯(lián)，通過(guò)一些化學(xué)計(jì)量學(xué)方法如偏最小二乘法（partial least squares,PLS）［17］、支持向量機(jī)［24］、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［28］等，建立待測(cè)物品質(zhì)的定量或定性分析模型。

第四，目標(biāo)分類(lèi)。根據(jù)建立的模型對(duì)待測(cè)物品質(zhì)進(jìn)行可視化預(yù)測(cè)研究，建立組分含量分布圖像或分類(lèi)圖像。

3 研究進(jìn)展

3.1 缺陷檢測(cè)

3.1.1 應(yīng)力木檢測(cè) 應(yīng)力木是樹(shù)木中的非正常木材組織，會(huì)嚴(yán)重影響木材的加工利用，導(dǎo)致木材資源浪費(fèi)并造成經(jīng)濟(jì)損失。目前，應(yīng)力木尤其是干燥之后的應(yīng)力木的檢測(cè)較為困難，現(xiàn)有方法主要為人工檢測(cè)［29］、高頻電磁輻射分析法［30］等，均存在一定局限性。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可用于新鮮狀態(tài)下應(yīng)力木檢測(cè)，而對(duì)干燥后的應(yīng)力木檢測(cè)效果較差［31］。由于應(yīng)力木中木質(zhì)素、半乳糖含量高于正常木，可利用它們?cè)诮t外光譜區(qū)域的吸收作用，通過(guò)光譜分析法進(jìn)行檢測(cè)［32-33］。然而光譜法需要大量數(shù)據(jù)，花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，且不具有空間信息，難以得到應(yīng)力木在木材中的空間分布。大量研究表明，高光譜成像技術(shù)可用于木材應(yīng)力木的判別。Hagman等［34］最早采用高光譜成像技術(shù)判別應(yīng)力木。實(shí)驗(yàn)?zāi)静膩?lái)自3株挪威云杉Picea abies和5株歐洲赤松Pinus sylvestris。成像波段為400~720 nm。首先采用主成分分析法（PCA）對(duì)高光譜圖像進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)第2和第3主成分得分圖能區(qū)分凈木、應(yīng)力木和黑節(jié)。隨后提取此3類(lèi)樣本的光譜并采用偏最小二乘法（PLS）和多元線(xiàn)性回歸法建立識(shí)別模型，識(shí)別正確率均高于92%。Jan Nystr?m和Hagman等［32］在相同的波段范圍研究了經(jīng)干燥預(yù)處理的挪威云杉應(yīng)力木的實(shí)時(shí)檢測(cè)方法。采用PLS建立了應(yīng)力木、非應(yīng)力木（早材、晚材以及暗色缺陷）的判別模型，使用該模型對(duì)14個(gè)樣本進(jìn)行在線(xiàn)預(yù)測(cè)時(shí)，11個(gè)被正確區(qū)分。作者認(rèn)為，通過(guò)調(diào)整光照方式、擴(kuò)展成像光譜范圍以及提升硬件性能還可進(jìn)一步提高識(shí)別性能。同時(shí)研究指出將試樣擴(kuò)充到云杉生材，可以為該技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。Duncker等［35］在400~1 000 nm波段范圍內(nèi)應(yīng)用高光譜成像技術(shù)研究了挪威云杉圓盤(pán)橫截面應(yīng)壓木的空間分布。從圓盤(pán)高光譜圖像中提取重度應(yīng)力木、中度應(yīng)力木、正常木以及背景或裂縫區(qū)域的平均光譜組成標(biāo)準(zhǔn)光譜集，采用光譜角算法對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行逐像元判別。結(jié)果顯示：光譜角算法對(duì)中度和重度應(yīng)力木的分類(lèi)效果較好，識(shí)別準(zhǔn)確率為91%，高于采用紅綠藍(lán)（RGB）圖像的分類(lèi)結(jié)果。上述研究成像波段均在可見(jiàn)/近紅外光譜區(qū)域。Meder等［33］則在1 000~1 700 nm范圍內(nèi)研究了輻射松Pinus radiata圓盤(pán)應(yīng)力木分布的高光譜成像檢測(cè)方法。該研究將應(yīng)力木程度分為5級(jí)，采用PLS建立判別模型，并將模型應(yīng)用于高光譜圖像，能夠準(zhǔn)確描述圓盤(pán)中的應(yīng)力木分布。作者指出，若通過(guò)該技術(shù)對(duì)原木多個(gè)連續(xù)部位的應(yīng)力木程度及分布進(jìn)行可視化描述，有助于木材形成的解釋?zhuān)瑫r(shí)也可為鋸木廠(chǎng)木材切割部位優(yōu)化提供參數(shù)。

3.1.2 變色檢測(cè) 由木材中有色菌絲引起的藍(lán)變以及由太陽(yáng)光輻射、溫度、濕度等氣候因子綜合作用引起的木材表面變色均會(huì)影響木材的外觀(guān)，降低木材及木制品的品級(jí)和價(jià)值。目前，已有學(xué)者嘗試?yán)酶吖庾V成像技術(shù)對(duì)木材變色進(jìn)行研究。Burud等［15］在實(shí)驗(yàn)室條件下應(yīng)用高光譜成像系統(tǒng)定量檢測(cè)挪威云杉木制品表面的藍(lán)變。致藍(lán)病菌為黑酵母菌Aureobasidium pullulans和枝狀枝孢菌Cladosporium cladosporioides。所用試材包括3種類(lèi)型：一類(lèi)樣品表面覆蓋了不含防腐劑的水性醇酸樹(shù)脂改性丙烯酸涂料；一類(lèi)樣品表面涂有不含防腐劑的溶劑型醇酸漆；另外一類(lèi)作對(duì)照未經(jīng)任何處理。光譜成像區(qū)域?yàn)榭梢?jiàn)/近紅外區(qū)（400~1 000 nm）和短波近紅外區(qū)（1 000~2 500 nm），數(shù)據(jù)處理方法為PCA。研究發(fā)現(xiàn)，可見(jiàn)/近紅外高光譜圖像的第1主成分得分圖像以及近紅外高光譜圖像的第2主成分圖像均能識(shí)別藍(lán)變區(qū)域。其中，可見(jiàn)/近紅外光譜區(qū)域獲取藍(lán)變木材的顏色信息，這與RGB圖像信息一致。當(dāng)高光譜圖像中存在異于藍(lán)變的其他顏色時(shí)，會(huì)引起誤判。而近紅外波段則可以獲取致藍(lán)真菌的水分含量信息，由于黑酵母菌和枝狀枝孢菌在近紅外譜區(qū)表現(xiàn)不同的光譜特性，這為不同致藍(lán)真菌種類(lèi)的識(shí)別提供了理論基礎(chǔ)。在此研究基礎(chǔ)上，該團(tuán)隊(duì)從2013年8月開(kāi)始采用該技術(shù)在室外條件下，開(kāi)展在不同木材基底上受多種病菌浸染下真菌的生長(zhǎng)狀態(tài)研究［36］。Agresti［37］采用高光譜成像技術(shù)研究白楊Populus alba木材顏色與人工模擬自然光光照時(shí)間的變化關(guān)系。測(cè)量波長(zhǎng)范圍為400~1 000 nm和1 000~2 500 nm。研究發(fā)現(xiàn)在500~900 nm范圍內(nèi)的木材光譜變化主要反映其在不同光照時(shí)間下的顏色變化，光照24 h前后的差異顯著，而在1 005~2 500 nm范圍內(nèi)的木材光譜變化則反映了其化學(xué)成分如木質(zhì)素、纖維素含量隨光照時(shí)間的變化。對(duì)2個(gè)波段范圍內(nèi)的光譜采用偏最小二乘-判別分析方法建立的判別模型，能準(zhǔn)確的判別0，216和504 h等3個(gè)不同光照時(shí)間下的木材。研究認(rèn)為短波近紅外波段光譜攜帶了反映木材主要化學(xué)成分含量隨光照時(shí)間變化的信息，所建模型性能更好。

3.1.3 其他缺陷檢測(cè) 木材缺陷（包括節(jié)子、腐朽、蟲(chóng)眼等）會(huì)直接影響木材產(chǎn)品的強(qiáng)度、外觀(guān)和檔次。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是木板材表面缺陷識(shí)別的有效技術(shù)之一［38］。然而，由于木材的外觀(guān)變化較大，不存在色彩或紋理特征完全相同的板材，因此，木材表面缺陷的機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別存在很多挑戰(zhàn)。近紅外光譜分析技術(shù)也可用于木材表面缺陷的檢測(cè)［39-41］，但是其檢測(cè)區(qū)域一般僅是木材表面的某點(diǎn)或較小區(qū)域（不具備空間信息），木材的各向異性會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果［41］。高光譜圖像數(shù)據(jù)同時(shí)具備光譜信息和空間信息，這為木板材的表面缺陷檢測(cè)提供了一種新的技術(shù)。Bharati［42］采用高光譜成像技術(shù)研究了離線(xiàn)和在線(xiàn)情況下的木板表面缺陷的檢測(cè)方法，包括香脂冷杉Abies balsamea，白云杉Picea glauca和斑克松Pinus banksiama等3個(gè)樹(shù)種的軟木，缺陷則包括不同類(lèi)型的節(jié)子、裂縫、衰敗、瀝青和夾皮。成像波段為1 144~1 670 nm，研究方法為多元圖像主成分分析法。作者同時(shí)獲取了該批樣本的RGB圖像，采用相同的分析方法進(jìn)行了比較分析。研究結(jié)果表明：RGB圖像僅能反映木材正常部位和某些缺陷部位（節(jié)子、裂縫）的顏色差異，只能判別是否存在缺陷，而高光譜圖像則反映了木材不同部位的化學(xué)信息、物理性質(zhì)等，這為化學(xué)成分、物理性質(zhì)不一的不同缺陷類(lèi)型的判別（如節(jié)子和裂縫，活節(jié)和死節(jié)）提供了可能。Lundqvist等［43］在1 000~2 500 nm波段范圍內(nèi)采集了歐洲赤松生材盤(pán)圓高光譜圖像，直接對(duì)原始高光譜圖像進(jìn)行主成分分析，發(fā)現(xiàn)前3個(gè)主成分圖像就可以準(zhǔn)確的區(qū)分心材、邊材、油污帶和木材退化層。

3.2 物理力學(xué)性質(zhì)檢測(cè)

含水量和密度是木材的重要物理力學(xué)性質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中，纖維飽和點(diǎn)以下的含水量會(huì)嚴(yán)重影響木材的強(qiáng)度、剛性、耐腐性、機(jī)械加工性能、導(dǎo)電性等［5］；而密度可用來(lái)評(píng)估木材的質(zhì)量、判斷木材的工藝性質(zhì)和物理力學(xué)性質(zhì)（硬度、強(qiáng)度、干縮以及濕漲等）［6］。

Hikaru等［44］在400~1 000 nm波段范圍內(nèi)采用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)歐洲山毛櫸Fagus sysvatica和歐洲赤松2種木材干燥過(guò)程中的水分含量分布。分別采集2樹(shù)種各10個(gè)樣本在7個(gè)不同水分含量階段的高光譜圖像，提取平均光譜并采用PLS建立水分含量模型。研究認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）光譜預(yù)處理能突出水分在980 nm下的特征光譜，可消除因水滴和木材表面結(jié)構(gòu)差異引起光散射的影響，采用該預(yù)處理方法所建模型分別對(duì)相應(yīng)樹(shù)種下的高光譜圖像進(jìn)行逐像元預(yù)測(cè)。研究結(jié)果顯示，在干燥過(guò)程中，歐洲山毛櫸與歐洲赤松的早材部位與晚材部位表現(xiàn)出不同的水分含量分布，印證了2個(gè)樹(shù)種在解剖學(xué)上的差異。

Fernandes等［45－46］采用高光譜成像技術(shù)對(duì)海岸松Pinus pinea木材的密度進(jìn)行檢測(cè)研究。波段范圍為400~1 000 nm，光譜分辨率為0.6 nm，空間分辨率為79 μm。他們首先以1株海岸松為研究對(duì)象，提取152個(gè)密度測(cè)量點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)建立主成分得分-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型用于測(cè)試集（365個(gè)測(cè)量點(diǎn)）時(shí)，決定系數(shù)為0.96，平均絕對(duì)誤差為0.041 g·cm－3。隨后該團(tuán)隊(duì)擴(kuò)大樣本進(jìn)行研究，實(shí)驗(yàn)樣本取自34株海岸松的胸高處（1.3 m），樹(shù)齡范圍為3~44年生，包含了邊材和心材。提取平均光譜采用PLS進(jìn)行20次隨機(jī)建模，最終所得20個(gè)模型對(duì)測(cè)試集的決定系數(shù)的平均值為0.81，預(yù)測(cè)均方根誤差的平均值為6.52×10－2g·cm－3。該團(tuán)隊(duì)還進(jìn)一步比較了不同建模方法對(duì)模型性能的影響，并確定了最優(yōu)的建模方法［47］，為木材年代學(xué)和木材氣候?qū)W的研究提供了一種新的技術(shù)與方法。

不同于上述研究所用波段范圍，Mora等［48］在1 000~1 700 nm范圍內(nèi)采用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)火炬松Pinus taeda圓盤(pán)的基本密度和水分含量。試樣材齡為13~19 a。將每個(gè)圓盤(pán)高光譜圖像中無(wú)缺陷區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，采用PLS建立模型。密度模型的預(yù)測(cè)決定系數(shù)為0.81，預(yù)測(cè)均方誤差為23.6 kg·m－3，水分模型的預(yù)測(cè)決定系數(shù)為0.77，預(yù)測(cè)均方誤差為2.10%。該研究還與近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比。研究發(fā)現(xiàn)：雖然高光譜圖像數(shù)據(jù)所建密度和水分模型的精度略低于近紅外光譜技術(shù)所建同類(lèi)模型，但高光譜圖像具有空間信息，且不受被測(cè)樣本形狀限制。作者指出：通過(guò)采用高精度的相機(jī)，拓展成像波段和確定特征波段可以進(jìn)一步提高密度、水分模型的精度。

3.3 化學(xué)性質(zhì)檢測(cè)

木材是復(fù)雜的天然聚合物質(zhì)，其化學(xué)組成是木材最基本的性質(zhì)，與木材材性和紙漿性能密切相關(guān)。因此，尋找一種快速、準(zhǔn)確的木材化學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)方法對(duì)于木材原料的最佳使用期或用途的分析具有理論意義和實(shí)用價(jià)值。

Thumm等［49］采用高光譜成像技術(shù)研究了輻射松原木圓盤(pán)主要化學(xué)成分的含量及空間分布情況，所用成像波段區(qū)域?yàn)?00~1 700 nm。提取平均光譜并采用PLS建立木質(zhì)素、半乳糖、葡萄糖的定量模型，3種成分模型的決定系數(shù)分別為0.84，0.87，0.87，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為14.8，9.5和6.8 g·kg－1。將所建模型用于3組分的空間分布預(yù)測(cè)時(shí)，發(fā)現(xiàn)在木材內(nèi)部3種成分的含量在空間分布不一致，驗(yàn)證了木材內(nèi)部為非勻質(zhì)體。特別是將3組分模型應(yīng)用于應(yīng)壓木部位時(shí)，發(fā)現(xiàn)木質(zhì)素和半乳糖含量升高而葡萄糖含量降低。研究結(jié)果表明：高光譜成像技術(shù)能對(duì)具有各向異性的木材的一些化學(xué)指標(biāo)進(jìn)行可視化展示，有利于木材不同部位的材性變化研究，從而更好地解釋外界環(huán)境對(duì)木材生長(zhǎng)的影響。

瑞士Innventia公司的研究團(tuán)隊(duì)搭建了一套近紅外光譜成像系統(tǒng)（1 000~2 500 nm），用于落葉松Larix decidua橫截面生長(zhǎng)輪上木質(zhì)素含量的分布預(yù)測(cè)。直接對(duì)高光譜圖像進(jìn)行主成分變換，發(fā)現(xiàn)前3個(gè)主成分圖像可以很好地描述木質(zhì)素在各個(gè)年輪上的分布。從高光譜圖像中提取平均光譜建立PLS模型進(jìn)行逐像素預(yù)測(cè)，也能準(zhǔn)確描述木質(zhì)素的分布［43］。該團(tuán)隊(duì)還將該技術(shù)應(yīng)用于樹(shù)種識(shí)別、應(yīng)壓木檢測(cè)以及紙張主要成分含量變異檢測(cè)，均取得了不錯(cuò)的效果。

高光譜成像技術(shù)除了用于以上研究以外，還可用于木材油浸性能的檢測(cè)。Geladi等［50］以歐洲赤松為研究對(duì)象，采用高光譜成像技術(shù)對(duì)邊材和心材的徑切面、弦切面受亞麻籽油油浸前、后的狀態(tài)進(jìn)行研究。成像波段為982~2 498 nm。對(duì)所有試樣進(jìn)行PCA分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)油浸前、后木材差異顯著，容易區(qū)分。單獨(dú)對(duì)油浸前、后樣本進(jìn)行PCA分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)在木材油浸前，徑切面和弦切面樣本容易區(qū)分，而在木材油浸后，邊材和心材樣本容易區(qū)分。作者指出：采用高光譜成像技術(shù)可以形象地刻畫(huà)木板油浸之后亞麻籽油在其表面的附著狀態(tài)，可為下一步在線(xiàn)評(píng)價(jià)防腐油在木材中的浸潤(rùn)分布提供技術(shù)參數(shù)。

4 總結(jié)與展望

高光譜成像技術(shù)可以同時(shí)獲取待測(cè)物較豐富的圖像和光譜信息，能對(duì)木材及木制品的多種物理、化學(xué)性質(zhì)以及缺陷進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)，是對(duì)被測(cè)物材料屬性的局部變化進(jìn)行可視化刻畫(huà)的理想工具［50］。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)、光譜分析技術(shù)、化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)以及模式識(shí)別技術(shù)等的快速發(fā)展和融合，該技術(shù)將在木材以及木制品品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中具有良好的應(yīng)用前景。然而，高光譜成像技術(shù)是近10多年發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)技術(shù)，需要在實(shí)踐應(yīng)用中不斷走向完善與成熟。

4.1 加強(qiáng)高光譜成像技術(shù)在木材品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用研究

高光譜成像技術(shù)在木材無(wú)損檢測(cè)中的研究在國(guó)內(nèi)尚無(wú)，在國(guó)外僅處于起步階段，且大多數(shù)為實(shí)驗(yàn)室研究，雖然取得了較好的預(yù)測(cè)效果，在應(yīng)用上表現(xiàn)出了很大的潛力，但是距離實(shí)際應(yīng)用尚有差距。因此，需要研究實(shí)際應(yīng)用和實(shí)驗(yàn)室條件的區(qū)別，分析和消除木材各種因素如樹(shù)種、水分含量、紋理、表面粗糙度、切面部位、儀器參數(shù)和工作環(huán)境等對(duì)高光譜成像檢測(cè)的影響，盡快將實(shí)驗(yàn)室模型推廣到實(shí)際應(yīng)用中。

4.2 拓展高光譜圖像采集方式及成像波段范圍

現(xiàn)有的木材及其制品的品質(zhì)檢測(cè)研究主要采用反射高光譜圖像，采用其他類(lèi)型高光譜圖像如熒光圖像或散射圖像進(jìn)行研究的較少。此外，現(xiàn)有的成像波段范圍一般限制在400~1 000 nm或者1 000~2 500 nm某個(gè)范圍內(nèi)，在400~2 500 nm全波段范圍以及紫外光譜區(qū)內(nèi)進(jìn)行研究的不多。研究人員可聯(lián)合幾種高光譜圖像采集技術(shù)并擴(kuò)大成像波段范圍開(kāi)展木材及其衍生品的品質(zhì)檢測(cè)研究，從而為中國(guó)木材新型檢測(cè)裝備的研制提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

4.3 開(kāi)發(fā)便攜式、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高的多光譜成像檢測(cè)儀器

高光譜成像系統(tǒng)要處理海量數(shù)據(jù)，對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬盤(pán)、內(nèi)存以及運(yùn)算速度等要求很高，直接應(yīng)用于在線(xiàn)檢測(cè)的高光譜成像系統(tǒng)較少。在一些農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域，研究人員對(duì)被測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的高光譜圖像進(jìn)行分析，根據(jù)檢測(cè)指標(biāo)獲取了一些有效特征波長(zhǎng)，并設(shè)計(jì)出實(shí)時(shí)、無(wú)損的多光譜成像系統(tǒng)［51］。在木材品質(zhì)高光譜成像檢測(cè)研究方面也可借鑒該思想，從而開(kāi)發(fā)出便攜式、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高、適應(yīng)性廣的多光譜成像儀器，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜工作環(huán)境中的木材品質(zhì)實(shí)時(shí)在線(xiàn)快速檢測(cè)。

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Review of nondestructive detection of wood and wood products based on hyperspectral imaging technology

ZHOU Zhu1,2,3，F(xiàn)ANG Yiming1,2,3，YIN Jianxin1,2,3，ZHOU Suyin1,2,3，LUO Ruisen1,2,3，ZHENG Jian4
（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;4.School of Agriculture and Food Science,Zhejiang A&F University,Lin’an 311300,Zhejiang,China）

Wood nondestructive detection is an important technology to increase wood utilization rate and optimize forest resources.As an advanced nondestructive detection technology,hyperspectral imaging （HSI）integrates conventional imaging and spectroscopy to attain both spatial and spectral information from an object.It has the advantages of non-destructively detecting both physical,morphological characteristics,and chemical information of the object in many fields.This paper introduced the hyperspectral imaging technology,including its principles,equipment,image acquisition,processing methods and etc.Furthermore,recent advances in the application of HSI to wood and wood products quality assessment such as defect identification,physical-mechanical properties detection and constituent analysis were reviewed comprehensively for the first time.The review indicated that HSI had good application prospects in the nondestructive detection of wood and wood products.［Ch,4 fig.51 ref.］

wood science and technology;hyperspectral imaging technology;wood;physical-mechanical property;chemical property;defect;nondestructive detection;review

S781;O657.33

A

2095-0756（2015）03-0458-09

10.11833/j.issn.2095-0756.2015.03.020

2014-09-16；

2014-10-15

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61302185）；浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（LQ13F050006，Y3110450）；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)室資助項(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，博士，從事木材智能化檢測(cè)技術(shù)等研究。E-mail：zhouzhu@zafu.edu.cn