木材识别论文 篇1
在人类刚刚学会用双腿直立行走的时候, 木材主要被用来搭建房屋, 作为防御或捕猎的工具, 在日常生活中也是不可缺少的取暖和烹饪食物的柴火。在现代, 随着生活水平的不断提高和科技的不断进步, 人类对木材已经不是简单的应用那么简单, 大量的行业都需要木材作为基本的生产原料。随着生产的需求量增大, 人类大量地乱砍滥伐森林从而导致了大量濒危树种的产生, 由于名贵珍稀树种与普通树种价格上存在巨大差额, 从而催生了大量的不法商贩在木材进出口贸易中将名贵濒危树种乔装打扮蒙混过关, 从中谋取暴利, 因此木材识别就显得尤为重要。另外, 我国每年都要从国外进口大量的木材, 种类繁多形态各异, 只有准确地进行木材识别清楚地了解其特性, 才能真正做到物尽其用。因此快速、准确地识别木材在各行各业中都有着重要的实际意义。
2 传统木材识别方法
2.1 人眼观察法
人眼观察法识别木材是一种非常传统的木材识别方法, 因为此方法简单快捷所以一直被沿用至今, 但是要求操作人员有很强的专业知识背景和实际动手操作能力。人眼观察法, 是直接使用肉眼或在10倍放大显微镜的辅助下进行观察, 用此方法进行观察前需要先将木样表面用刀具进行局部清理光滑, 并用干净的水浸泡湿润, 然后用肉眼或显微镜观察心边材、生长轮、导管、射线与轴向薄壁细胞的大小及排列方式, 是常用的识别特征。同时, 结合材色、纹理、结构、花纹、气味、滋味、质量和硬度等进行综合判断[1], 在观察过程中还要根据树木是属于阔叶树材、针叶树材、无孔材或是有孔材, 进行不同的侧重点观察, 从而达到识别木材的目的。此方法简单易行主要用于生产现场, 但是对于某些树种只能识别到大类。
2.2 显微镜观察法
显微镜观察法是指通过使用光学显微镜或电子显微镜观察木材切片中所呈现出的木材的微观结构特征, 从而达到木材判定和识别的目的。使用此方法进行识别的准确度较高, 但是由于实际操作过于复杂, 不适合在现场进行操作, 在宏观方法无法识别时可以使用此方法进行识别。
使用显微镜观察法进行木材识别首先需要完成的工作就是木材切片的制作, 所制作木材切片的质量是影响此方法的关键因素。木材切片制作时应该选择耐久度较强的刀具, 因为木材的种类不同所以其质地之间也会有很大的差异, 大概可以分为以下几种类型:硬度较小的木材、内含物相对较少的木材、硬度较大的或内含物较丰富的木材、内含物较丰富尤其晶体较多的木材[2], 所以针对不同质地的木材需要采取清水浸泡、加热软化等不同的处理方式使其达到可以制作木材切片的要求。在切片过程中需要将木材切成3种类型的切片, 即横切面、径切面和弦切面, 以便用显微镜进行观察。最后一步就是用显微镜观察木材切片的微观特征, 观察的主要特征有导管比量、木纤维比量、木射线比量[3], 其每一项中又包含了若干子项特征, 所以需要观察人员细心认真地观察, 才能达到准确识别的目的。
传统的木材识别方法除了上述两种以外还有木材检索表识别方法、木材穿孔卡片识别方法, 它们都能够对木材进行分类识别。
3 现代木材识别方法
3.1 基于遗传方法的木材识别
本文提到的基于遗传方法的木材识别技术指的是利用木材的DNA信息进行木材识别的方法。人类中不同个体的DNA信息是不同的, 对于木材来说亦是如此, 不同种类的木材所包含的DNA信息也是独一无二的, 所以可以将此项特性运用到木材识别中去。运用DNA技术进行木材识别, 首先需要解决的就是提取不同种类木材的DNA信息, 并根据提取到的信息建立一个完整的木材DNA信息对比数据库, 此数据库的质量决定着运用此项技术识别木材的准确度。如何从木材中提取高质量的DNA是现在面临的关键问题, 国外从20世纪80年代初开始着手从植物中提取DNA, 现在可以从新鲜的植物叶片中提取出高质量的DNA, 而从干燥的木材中提取高质量的DNA要复杂得多, 但是运用不少方法仍然可以提取到令人满意的DNA[4]。近些年, 在国外的研究机构中已经成功地运用DNA技术实现了若干种类木材的识别。
3.2 基于计算机技术的木材识别方法
目前基于计算机技术的木材识别方法主要分为两个方向, 一个是以数据库检索技术为基础的木材识别方法。基于数据库检索技术的木材识别方法要求操作者根据系统要求输入未知木材的相关信息, 识别系统根据输入的木材相关信息在数据库中进行匹配已达到木材识别的目的。但是此方法带有一定的个人主观性, 不同的操作者对同一特征的描述或认识有一定的偏差, 从而影响得出的结果使此方法识别率降低, 再加上此方法要求操作者有一定的专业背景知识, 阻碍了其广泛的应用[5]。基于计算机技术木材识别方法的另一个方向是以计算机数字图像处理技术为基础的木材识别方法。此木材识别方法主要包括两部分:数字图像处理方法和分类方法。计算机数字图像处理是结合了数学、电子学等多门学科通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理, 并将图像信号转换成数字信号的方法[6]。木材识别中指的数字图像就是木材样本横切面、径切面或弦切面的电子显微图像, 提取木材显微图像数字信息时可以使用专用的硬件设备, 如近红外光谱分析仪等, 也可以选取合适的木材显微图像特征提取算法通过人工编程实现, 比较常用的木材显微图像特征提取算法有基于细胞特征和基于管孔特征的提取算法。可以应用在木材识别领域里的分类方法有很多, 例如人工神经网络分类方法、支持向量机分类方法等。以上两种分类方法的工作原理及具体应用笔者在此不做详细描述。基于计算机数字图像处理技术进行木材识别的一般步骤如下:获得木材样本的显微图像;选择显微图像特征提取方法进行特征数据提取;选择分类方法进行木材识别;完成木材识别。
4 结语
不管是传统木材识别方法还是现代木材识别方法都有其优点和不足。传统识别方法可以准确地识别木材但是其对操作人员有很强的经验要求;现代识别方法可以快速识别木材成倍地提高工作效率, 但是其普遍存在的缺点是识别率不高。随着科技的日新月异, 相信在不久的将来木材识别领域将会获得长足的进步。
参考文献
[1]姜笑梅, 殷亚方, 刘波.木材树种识别技术现状、发展与展望[J].木材工业, 2010 (4) .
[2]徐斌, 陶武先.徒手切片法在进口材木材识别中的应用[J].木材工业, 2006 (1) .
[3]陈江平.浅谈木材的识别方法[J].民营科技, 2011 (2) .
[4]焦立超, 殷亚方, 孙清鹏, 等.基于DNA的木材识别新技术发展与应用[J].木材工业, 2012 (1) .
[5]汪杭军, 张广群, 祁亨年, 等.木材识别方法研究综述[J].浙江林学院学报, 2009 (6) .