通过对天然高分子材料木材进行化学镀的方法制成的木质电磁屏蔽材料既可以保留木材的一些优良特性,又能有效改善木材导电、导热和电磁屏蔽性,不仅为木材的增值利用开辟了新道路,还为电磁屏蔽材料的加工利用拓宽了领域.本研究利用近红外光谱结合主成分分析法对化学镀铜处理前后样品进行了分析研究,旨在探讨利用近红外光谱技术研究该材料表面特性的可行性.结果表明:(1)化学镀铜前后样品表面的近红外光谱在形状和吸收强度上存在显著差异,而不同镀铜时间的样品之间也存在差异,尤其是反应未充分的样品.(2)经过主成分分析后,镀铜前后样品沿PC1轴、PC2轴大致分成了6类,其中未处理样品、活化处理样品性质较接近,镀铜时间25和40 min样品因反应充分,性质也比较类似,说明近红外光谱中包含反映材料处理前后的重要特征信息.(3)比较近红外区域和可见光区域光谱的主成分分析效果,发现近红外光谱区比可见光光谱区对镀铜处理前后样品的分类效果好,可见光光谱在突出样品的表面颜色特征信息方面表现更好,这说明两者结合运用更有利于样品表面特征信息的表征。

装饰纸作为现代家居产品中必不可少的重要饰面材料之一, 不仅具有良好的装饰效果, 还可以大大地改善材料的表面性能。然而, 装饰纸外观质量的控制(如色差的评价和控制), 仍然是制约装饰纸产业发展的重要因素之一。利用人眼来判别和控制往往因人而异, 偏主观而非客观。因此, 寻找一种客观、有效的方法来代替人的视觉感官来快速判别具有重要意义。本研究利用可见光光谱结合主成分分析法对不同类别装饰纸进行了模式识别分类研究, 探讨了该技术的可行性。结果表明: (1)可见光光谱与表征装饰纸表面视觉特性的参数之间呈现出显著的相关性, 相关系数都达到了0.85以上, 多数均达到0.99, 说明可见光光谱中包含有描述装饰纸表面视觉特征的参数;(2)利用装饰纸表面的可见光光谱结合主成分分析方法所建立的模式识别模型, 对不同装饰纸表面视觉特征类型进行模式识别时, 正确率达到94%～100%, 说明可见光光谱分析技术有潜力成为装饰纸表面视觉特征快速、客观、有效识别和分类的新技术。

表面光泽度是天然高分子材料(如木材)及其制品的重要视觉参数之一, 实现天然高分子材料及其制品表面光泽度的快速测定对其表面质量的在线控制与评价具有重要意义。 为了实现近红外光谱技术对木材表面光泽度的快速测定以及拓宽近红外光谱技术在高分子材料表面质量控制领域的应用, 本研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对天然高分子材料木材表面光泽度的模型预测值与实测值的相关性进行研究, 探讨了近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。 结果表明: (1)木材表面光泽度与其近红外漫反射光谱密切相关, 说明木材表面近红外光谱特征中包含表面光泽度的信息; (2)通过偏最小二乘法建立木材表面光泽度的近红外光谱预测模型, 模型对木材表面光泽度的预测值与实测值的相关系数可达090; (3)通过改变采谱光纤与木材样品表面的夹角获得不同的漫反射光谱数据, 分别建立不同的木材表面光泽度预测模型发现, 采集光谱的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著, 光纤与样品表面夹角为90°时的结果相对较好。

针对投影机倾斜投影产生的光栅周期展宽现象带来的误差,对投影机倾斜投影时光栅相位的变化关系进行分析,用Matlab编写生成一个条纹周期不均匀的校正光栅,输出到投影仪投影,使得倾斜投影到参考面上的光栅条纹周期均匀,以提高光栅投影三维测量的精度。实验结果表明,该方法可以有效地将倾斜投影到参考面上的条纹周期变得均匀。

利用触针式轮廓法测量了天然高分子材料木材的表面粗糙度, 并对可见光－近红外光谱与实测表面粗糙度参数之间的相关性进行研究, 探讨了非接触式光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的可行性。 结果表明: （1）样品三个切面的可见光-近红外光谱（400～2 500 nm）均可预测样品表面粗糙度, 实测值与预测值相关系数可达0.92, 其中利用样品横切面光谱所建的模型效果最好; （2）在分段光谱400～780 nm, 780～1 100 nm, 1 100～2 500 nm, 780～2 500 nm, 400～2 500 nm范围内, 所建模型表面粗糙度参数的实测值与预测值相关系数可达0.80以上, 显著相关, 其中400～2 500 nm区域所建模型效果最好; （3）光谱预处理并不能提高模型预测效果, 建议利用可见光-近红外光谱预测天然高分子材料表面粗糙度时采用原始光谱数据。