近红外光谱技术在珍稀木材鉴别领域的研究与应用

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1、Ｉ＇．，；－分类号ＴＳ６７密级公开ＵＤＣ６３０全曰制硕±专益学位硏究生学位论文近红外光谱技术在珍稀木材鉴别领域的研究与应用巧作者姓名：张委雅Ｉ指导教师：寿国忠教授专业学位名称；农业推广硕±领域名称：农业机械化研究方向：近红外光谱技术所在学院；工程学院论文提交日期：２０１５年１２月２０日浙江农林大学２０１５年１２月２０日ZhejiangAgriculture&ForestryUniversityMasterDegreeThesisResearchandAp

2、plicationofNearInfraredSpectroscopytotheDiscriminationofRareWoodsCandidate:ZhangWenyaSupervisor:ShouGuozhongSpecialty:AgriculturalMechanizationDateofSubmission:December20,2015ZhejiangA&FUniversityLin’an,Zhejiangprovince,P.R.ChinaDecember20,2015独创性声明，，通过我并且是自己，在指导的努力取得

3、的成果本人声明，所呈交的学位论文教师指导下，论文中不包含其他人发撰写的，。尽我所知除了文中作了标注和致谢中已经作了答谢的地方外证书而使用过的材表或撰写过的研巧成果，也不包含在浙江农林大学或其他教育机构获得学位或一了谢意。如被查有严料同对本研巧做出贡献的同志，都在论文中作了明确的说明并表示。与我。重侵犯他人知识产权的行为，由本人承担应有的责任学位论文作者亲笔签名：盗動ｔ日親兰心论文使用授权的说明，本人完全了解浙江农林大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权送交论文的复印件，可采用影印Ｗ公布论文的全部或部分内

4、容、缩印或其他复制允许论文被查阅和借阅；学校可手段保存论文。。□保密，在＿＿年后解密可适用本授权书＾不保密，本学位论文属于不保密。囚＂＂（请在方框内打Ｖ）头乘ｆｅ日期：％．。．哀学位论文作者亲笔签名：乃、扛日期：狐。廣指导教师亲笔签名：弄摘要摘要珍稀木材种类繁多，而不同材质的珍稀木材价格相差甚远，巨大的利润空间导致市场上的一些厂商，以假乱真，以次充好，从中牟取暴利，而消费者对其真伪难以或无法鉴别。近年来，国内外研究表明基于近红外光谱技术可实现木材的准确、快速、无损鉴别，但是研究还没有深入到对中国市场上一些

5、易混淆的珍稀木材家具的近红外快速鉴别，难以适应市场的需求。本论文通过对6种珍稀木材原木与10种珍稀木材家具的光谱特征分析和光谱预处理方法研究，提出珍稀木材原木与家具光谱的最优预处理方法。根据最优预处理方法，分析珍稀木材原木与家具的光谱差异，然后分别采用SIMCA、PLS-DA、ELM、LS-SVM和PNN5种建模方法建立了基于1000～1650nm范围内的珍稀木材家具初始判别模型，通过模型判别结果比较分析可知，SIMCA、ELM和PNN模型判别效果较好。为提高模型判别精度，再进一步对模型进行优化研究，经主成分分析、去除包络线法和MC-UV

6、E-SPA分别提取特征波长后，特征数目将近减少77%，96%和97%，通过比较发现当选择MC-UVE-SPA提取的特征波长点作为模型输入变量时，5种建模方法下的模型识别率和拒绝率达到最高，其中以ELM模型的判别效果最好，总判别正确率达到99.77%。在此研究基础上，将近红外光谱技术和现代物联网技术结合，设计了一个基于云计算的珍稀木材快速鉴别物联网系统，详细设计了该系统的架构、功能和运行流程，并在Windows系统下实现了基于C/S（Client/Server）结构的珍稀木材快速鉴别物联网系统。通过系统的实际运行，验证了利用该系统能够实现珍

7、稀木材的快速、在线和无损鉴别。关键词：近红外；珍稀木材；家具；鉴别；物联网IABSTRACTABSTRACTThepricesofdifferentspeciesofrarewoodsvarygreatly,andtheenormousprofitsspaceleadstotheresultthatfraudulentfurnituresellersintheChinesemarketcandeceiveconsumersbysellingsubstandardfurnitureashigh-valueitems.Mostconsumer

8、sfinditdifficultorimpossibletodistinguishwoodspecies.Studiesathomeandabroadindicatedthatwoodiden