本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)進(jìn)行相關(guān)研究。

木材顏色是決定木材品質(zhì)的重要因素，由于珍貴木材的稀缺，所以衍生仿真木材加工行業(yè)，傳統(tǒng)木材染色行業(yè)生產(chǎn)線工人僅僅依靠經(jīng)驗(yàn)和視覺判斷進(jìn)行染色，導(dǎo)致染色品質(zhì)下降、木材資源浪費(fèi)、達(dá)不到所期望的染色效果。針對上述問題，本究將高光譜成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)智能算法應(yīng)用于木材染色配色中，以提高木材染色計(jì)算機(jī)智能配色應(yīng)用的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

本研究主要研究內(nèi)容如下

①研究以水曲柳單板木材為研究對象在確定染色工藝下進(jìn)行木材染色試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)獲得珍貴樹種材樣本、單一組分染料染色材樣本和混色染料染色材樣本，闡述高光譜成像技術(shù)原理和幾種顏色空間及色差評(píng)級(jí)理論。針對木材染色配色理論試驗(yàn)研究，選擇高光譜儀器處理試驗(yàn)樣板，利用高光譜技術(shù)對實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理及分析。

②根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本集，建立基于Kubelka-Munk理論的木材染色配方預(yù)測模型。針對Kubelka-Munk理論算法模型存在的問題建立優(yōu)化的Friele算法模型進(jìn)行木材染色配色實(shí)驗(yàn)研究，同時(shí)比較優(yōu)化前后的Friele算法模型在木材染色配色預(yù)測配方過程中的色差精確度。利用高光譜伩器檢測染色實(shí)驗(yàn)樣本，根據(jù)染色效果比較和算法的研究，利用粒子群優(yōu)化Steams-Noechel算法模型預(yù)測配方，以提高Friele算法模型的染色精度，降低色差和光譜反射率曲線誤差，比較優(yōu)化前后的Steams-Noechel算法模型在木材染色配色預(yù)測配方過程中的色差精確度。

本研究主要研究成果如下

①提出在光譜空間基于高光譜成像的木材染色計(jì)算機(jī)智能配色方法研究，將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用到木材染色配色的工業(yè)化生產(chǎn)上，解決木材染色配色行業(yè)存在的技術(shù)性問題；

②研究將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用在顏色測量領(lǐng)域，相較于普通的分光測色儀，它具有“圖譜合一”的優(yōu)點(diǎn)，擁有更寬的光譜范圍和更精細(xì)的光譜特征，也可解決彩色相機(jī)造成的“同色異譜”的問題，為顏色測量提供了新的方法，也為顏色計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)提供了新的思路；

③本研究提出的優(yōu)化方法提高了算法模型的精確度，再結(jié)合高光譜測色進(jìn)行光譜反射率曲錢擬合，使得配色結(jié)果的準(zhǔn)確度更高，更加符合工業(yè)生產(chǎn)的要求；

④實(shí)驗(yàn)采用水曲柳染色單板材質(zhì)緊密，經(jīng)過著色、干燥處理后不易產(chǎn)生裂紋；

⑤基材制備過程中，單板含水率應(yīng)維持在8%以上，染液浴比控制在20:1為宜，染色時(shí)間不宜超過3小時(shí);固色時(shí)間應(yīng)盡量控制在30分鐘左右，此外染色單板烘干過程中溫度不宜過高，盡量控制在60°C左右。