光纤液滴分析技术对红松和白松树种的识别1)

冯国红 朱玉杰 杨慧敏

(森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，哈尔滨，150040)



光纤液滴分析技术对红松和白松树种的识别1)

冯国红 朱玉杰 杨慧敏

(森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，哈尔滨，150040)

针对红松和白松特征相似，容易被冒充的现象，提出了采用光纤液滴分析技术对两者进行树种识别的方法。采用高压反应釜对白松和红松木屑进行了液化，由光纤液滴分析仪实验装置得到了相应的光纤液滴指纹图。比较了两者指纹图的形状，提取了液滴总周期、光纤信号的平均值、光纤信号的波谷值、光纤信号的波峰值等9个特征，结果表明：二者的指纹图在形状上有明显的差异，9个特征值中，3个特征值的相对差异小于10%，1个特征值的相对差异超过了10%，5个特征值的相对差异超过了50%。运用方差分析对两个树种的特征值差异性进行了检验，得出两个树种的特征值差异性显著(P值为0.002 887)。说明光纤液滴分析技术具备识别红松和白松树种的能力。

红松；白松；树种识别；光纤液滴分析技术

The Korean pine and white pine have the similar features, which is easy to be confused, so we put forward the method of identifying the two species based on fiber liquid drop analysis technology. We liquefied the sawdust of Korean pine and white pine with autoclave, and got the corresponding liquid drop fingerprint by the fiber liquid drop analysis. The shape of the two fingerprints had the obvious differences: among ten eigenvalues, the relative difference of three was less than 10%, the relative difference of one is more than 10%, and the relative difference of five is more than 50% by comparing the shapes of two fingerprint and extracting the drop total period, fiber signal average value, optical signal trough value, optical signal peak value and other nine eigenvalues. We used the variance analysis to test the difference of the characteristic values of the two tree species. The difference was significant between the two species (P=0.002 887). The technology based on fiber drop analysis has the ability to identify the Korean pine and white pine.

近年来我国木材供需缺口不断扩大，需要大量进口木材解决这一矛盾。从木材进口品种看，红松和樟子松为主要进口品种，其余为白松和落叶松。红松是一种名贵而又稀有的树种，其木材轻软、细致、纹理直、耐腐蚀性强，为建筑、桥梁、枕木、家具等优良用材。随着进口数量的大幅增长，以特征相似、价格低的白松冒充红松的欺诈案例屡屡发生，使得国内进口商蒙受巨大的经济损失。准确的识别红松和白松，将有利于规范木材市场，并能有效地防止非法木材交易和交易欺诈行为等。现有的木材识别方法，主要有两大类：一是人工知识识别，二是计算机辅助识别[1-4]。人工知识识别，主要依靠识别人的知识和经验，容易出现不能识别或误判的情况；计算机辅助识别方法相对人工知识识别有了很大的进步，能够消除人工因素的干扰，使得木材识别的结果更加客观公正；但这些方法研究起步较晚，还存在很多不完善的地方，有待挖掘。

光纤液滴分析技术是近些年发展起来的一项新技术，其具有很强的液体识别能力，识别水平已经达到能够准确识别出同一厂家不同年代生产的同一品牌酒及在外观、气味、制备原料等方面都非常相似的液体，如七喜汽水和雪碧、各种品牌矿泉水等[5-6]。热裂解技术是目前进行生物质能研究的一项前沿技术。我国森林资源丰富，且木屑的平均出油率较高，目前已有大量的有关以木屑为原料的生物质能方面的研究[7-10]。基于热裂解技术能够把木材由固体转化为液体、光纤液滴分析技术在液体识别方面的优势考虑，本文提出利用生物质热裂解技术先将红松和白松木屑进行液化，得到相应的生物油，然后利用光纤液滴分析技术通过识别树种液化后的生物油来识别红松和白松。

1 光纤液滴分析技术

光纤液滴分析技术，是1992年由爱尔兰的McMillan博士等人提出的[11-12]。工作原理见图1，主要利用光纤传感器监测滴头处液滴从开始形成至滴落整个过程中接收光纤中光信号的变化规律。液体不同，滴头处形成的液滴对光的反射和吸收等不同；同时，液滴形成过程中的轮廓形状也会有所差异(液滴在不同生长时刻输入、输出光纤的传光情况示意图见图2)，导致接收光纤中光信号的变化规律不同。可见，接收光纤中光信号的变化规律，既能反映出被测液体的物理特性(如液体的表面张力、折射率、黏度等)，又能反映出被测液体的化学特性(如液体的吸光度等)，光纤液滴分析技术即利用该信号的变化规律识别液体。该信号形成的曲线如同人手指纹一样，对每种液体具有唯一性，因此，一般将该信号曲线称为“光纤液滴指纹图”。

图1 光纤液滴分析技术的工作原理

图2 液滴不同生长时刻输入、输出光纤的传光情况

从实验过的样品结果可看出，绝大部分液体的光纤液滴指纹图呈现“两峰一谷”的形状，且第二个峰相对高一些。一般将第二个峰定义为“主峰”，第一个略小的峰定义为“次峰”，“主峰”与“次峰”之间定义为“波谷”。由此定义的光纤液滴指纹图的主要特征值有[13-14]：液滴总周期、光纤信号的平均值、光纤信号的波谷值、光纤信号的主波峰值、光纤信号的次波峰值、光纤信号的主波峰与波谷的差值、光纤信号的次波峰与波谷的差值、光纤信号的主波峰与波谷的时间距离、光纤信号的次波峰与波谷的时间距离(见图3)。

2 试验方法与装置

对红松和白松样本进行粉碎，用分样筛筛分粒径小于0.2 mm的木屑颗粒，于干燥箱中进行烘干，使其含水率降为6%；采用高压反应釜在380 ℃下对烘干后的木屑进行液化，滤除杂质后得到待测液体。

采用的光纤液滴分析装置，主要是借鉴天津大学裘祖荣教授及其研究生关于液滴分析仪方面的研究成果搭建而成的(见图4)[15-16]。

图中编号：1为液滴从开始形成到滴落的总时间(t)；3为生长时间内光纤信号的波谷值(minVf)；4为生长时间内光纤信号的主波峰值(maxVf1)；5为生长时间内光纤信号的次波峰值(maxVf2)；6为生长时间内光纤信号的波谷与主波峰的差值(ΔVf1)；7为生长时间内光纤信号的波谷与次波峰的差值(ΔVf2)；8为生长时间内光纤信号的波谷与主波峰的时间距离(Δtf1)；9为生长时间内光纤信号的波谷与次波峰的时间距离(Δtf2)。

图3 光纤液滴指纹图的主要特征值示意图

图中关键部件说明：①滴头结构如图5所示；②光源选择的是LS-1，主要考虑其光强较强、稳定、噪声小；③供液泵为Razel公司生产的A-99型号供液泵，可调范围宽；④光电接收二极管为SFH250V，体积小，方便集成；⑤采集卡为PCI-9113A采集卡，采集频率为100点/s。

图4 光纤液滴分析装置

图5 滴头结构

3 结果与分析

实验得到的红松和白松木屑液化后的光纤液滴指纹图见图6。比较图6中的a和b的光纤液滴指纹图可看出，二者在形状上有较大的区别。红松得到的液滴指纹图包含的信息更丰富，从液滴刚开始形成到滴落，光纤信号变化明显；白松的液滴指纹图的光纤信号仅在液滴生长到较大体积时才变化明显。提取图6中红松和白松的光纤液滴指纹图的特征值见表1。比较表1中两树种的数据可看出，ΔVf2无差异，minVf、maxVf2的差异较小(相对差异小于10%)，maxVf1的相对差异超过了10%，其余特征值差异较大(均超过了50%)。对两组特征值进行方差分析，由表2可看出，两个树种方差分析得到的P值为0.002 887，小于显著性水平(0.05水平)，说明红松和白松的特征值差异显著。

图6 红松和白松的光纤液滴指纹图

特征参数t/sVf/VminVf/VmaxVf1/VmaxVf2/VΔVf1/VΔVf2/VΔtf1/sΔtf2/s红松15.030.290.810.920.840.110.030.890.70白松7.390.120.781.040.820.260.030.160.11绝对差异7.640.170.03-0.120.03-0.1500.730.59相对差异0.510.590.04-0.130.03-1.3500.820.84

注：Vf为光纤信号的平均值。

表2 两组特征值的方差分析结果

4 结论与讨论

针对红松和白松特征较相似，市面上容易出现白松冒充红松的现象，提出了应用光纤液滴分析技术对红松和白松的树种进行识别的方法。采用高压反应釜在380 ℃下分别对白松和红松木屑进行了液化，应用光纤液滴分析仪实验装置进行了实验，得到了红松和白松液化后的光纤液滴指纹图。比较两者的指纹图形状可看出，两者的形状有明显的差异。提取了指纹图中相应的液滴总周期、光纤信号的平均值、光纤信号的波谷值、光纤信号的主波峰值、光纤信号的次波峰值、光纤信号的主波峰与波谷的差值、光纤信号的次波峰与波谷的差值、光纤信号的主波峰与波谷的时间距离、光纤信号的次波峰与波谷的时间距离9个特征，通过比较两个树种的各特征值得出：9个特征值中，3个特征值的差异较小(相对差异小于10%)，1个特征值的相对差异超过了10%，5个特征值的差异较大(相对差异均超过了50%)。运用方差分析，对两组特征值的差异性进行了检验(P值为0.002 887)，小于显著性水平(0.05水平)，说明红松和白松的光纤液滴指纹图的特征值差异性显著。由此可见，光纤液滴分析技术具备识别红松和白松树种的能力。

进一步的研究，可通过探寻影响两种树种的光纤液滴指纹图形状上差异的因素，尤其是白松的光纤液滴指纹图在开始形成时光纤信号变化不明显的原因，提出更多的特征提取方法。同时，采用多种液滴分析技术，如图像液滴分析技术、电容液滴分析技术、光谱液滴分析技术等，对红松和白松的树种进行识别，提高识别的准确度。

[1] 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，2009，26(6)：896-902.

[2] 任洪娥，高洁，马岩.我国木材材种识别技术的新进展[J].木材加工机械，2007(4)：38-41.

[3] 朱峰，王海丰，任洪娥.基于Gabor变换的纹理图像分割算法及应用[J].森林工程，2013，29(5)：60-63.

[4] 于海鹏，刘一星，刘镇波.基于图像纹理特征的木材树种识别[J].林业科学，2007，43(4)：77-83.

[5] 裘祖荣，张国雄，王春海，等.液滴分析技术的研究[J].天津大学学报，2001，34(5)：587-590.

[6] SONGQ，ZHANGGX，QIUZR，etal.Improvementsinliquiddropsensorandopticalsignalprocessingoftheliquidsignatureanalyzer[J].InstrumentationScienceandTechnology，2005，33(2)：199-214.

[7] 王黎明，王述洋.国内外生物质热解液化装置的研发进展[J].太阳能学报，2006，27(11)：1180-1184.

[8] 陶杨，罗学刚.木材液化技术的研究进展[J].化学与生物工程，2006，23(2)：1-3.

[9] 骆仲泱，王树荣，王琦，等.生物质液化原理及技术应用[M].北京：化学工业出版社，2013.

[10] 孙立，张晓东.生物质热解气化原理与技术[M].北京：化学工业出版社，2013.

[11] SUN W M， LI X M， ZENG Y M， et al. The application of cross-correlation analysis in the fiber fingerprint drop trace[J]. Acta Photonica Sinica，2007，36(11)：2033-2036.

[12] 陈海秀，张国雄，裘祖荣.基于CCD的图像液滴分析技术的研究[J].光电子·激光，2006，17(8)：1004-1008.

[13] 宋晴.基于液滴分析技术和液滴指纹图的液体识别方法的研究[D].天津：天津大学，2005.

[14] 张永杰.液滴传感器及其数据信息的嵌入式系统的研究[D].天津：天津大学，2008.

[15] 裘祖荣，陈新华，李杏华，等.光纤电容液滴分析仪及其识别算法[J].天津大学学报，2011，44(5)：445-449.

[16] 姚尧，裘祖荣，樊玉铭.液滴分析仪光电传感器的改进[J].光电工程，2015，42(5)：75-81.

Identifying Korean Pine and White Pine by Fiber Liquid Droplet Analysis Technology//

Feng Guohong, Zhu Yujie, Yang Huimin(Northeast Forestry University, Harbin 150040, P. R. China)//

Journal of Northeast Forestry University，2017,45(2)：50-52,70.

Korean pine； White pine； Tree species identification; Fiber liquid droplet analysis technology

1)中央高校基本科研业务费专项(2572015CB04)；黑龙江省青年科学基金项目(QC2014C010)。

冯国红，女，1980年11月生，森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，讲师。E-mail：fgh_1980@126.com。

朱玉杰，森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学)，教授。E-mail：zhuyujie004@126.com。

2016年11月14日。

S781.1

责任编辑：张 玉。