综述：利用近红外光谱技术作为识别和评估木材质量的分析工具：综述

《Vibrational Spectroscopy》：Use of NIR spectroscopy as an analytical tool for identifying and assessing wood quality: A review

【字体：大中小】 时间：2026年09月01日 来源：Vibrational Spectroscopy 3.1

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　　摘要本文综述了近红外（NIR）光谱技术在木材行业的应用，强调了其作为快速、准确且无损的木材质量评估工具的潜力。该技术能够预测木材的相关物理和化学性质，如密度、含水量、木质素、提取物和纤维特性。随着光谱仪和更稳健的多元统计模型的发展，这些预测能力得到了显著提升。尽管在实验室条件下使

摘要

本文综述了近红外（NIR）光谱技术在木材行业的应用，强调了其作为快速、准确且无损的木材质量评估工具的潜力。该技术能够预测木材的相关物理和化学性质，如密度、含水量、木质素、提取物和纤维特性。随着光谱仪和更稳健的多元统计模型的发展，这些预测能力得到了显著提升。尽管在实验室条件下使用台式光谱仪取得了良好的结果，但在工业和现场环境中采用便携式NIR设备仍然受到限制。诸如含水量变化、环境条件以及仪器差异等因素阻碍了其实际应用。尽管校准转移方法有望扩大该技术的应用范围，但在林业领域的应用仍处于初级阶段。克服这些障碍对于实现木材质量的实时、现场监测以及在采伐、加工和运输过程中的识别至关重要，这将提高运营效率、可追溯性和产品性能，并进一步增强NIR光谱技术在可持续森林管理中的作用。

引言

木材是一种天然的可再生原材料，在多个工业领域得到广泛应用，包括纸浆、板材、能源和木材生产[1]。其物理和化学性质变化较大，受到遗传、环境和林学因素的影响，这些因素直接影响木材的加工性能和工业应用[2]。准确评估木材的性质，特别是密度和含水量，对于质量控制和资源的高效利用至关重要[3]。含水量影响机械性能、尺寸稳定性和整体产品性能，而密度则是强度、耐久性和工业产量的决定因素。这两种性质对于优化木材以满足特定应用需求至关重要[4]。

传统上，这些评估依赖于破坏性测试方法，这些方法耗时且需要大量样品[5]。然而，最近的技术进步改善了人工林木材的监测过程，提高了工业效率并增加了林产品的商业价值[6][7]。在这种背景下，近红外（NIR）光谱技术作为一种强大的分析工具应运而生，可用于木材的定性和定量分析，包括物种和材料识别，尤其是与多元统计建模结合使用时[8]。

NIR光谱技术基于电磁辐射与生物材料之间的相互作用，对有机化学键的分子振动特别敏感[9]。其主要优点包括无损性、样品制备简单、数据采集快速准确，以及无需化学试剂或产生废物。这些特点使得NIR成为一种高度可持续和高效的技术[10][11]。

为了解释光谱数据，通常会使用多元统计模型。主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等技术用于探索和分类定性数据，而偏最小二乘回归（PLS-R）则广泛用于预测物理化学性质[2][12]。

光谱仪技术和统计建模的最新进展显著扩展了NIR光谱技术在林业研究和工业应用中的范围。本文旨在全面概述当前NIR光谱技术与多元分析结合在木材识别和质量评估方面的应用情况，重点介绍关键发展、应用领域、局限性以及未来方向。

章节摘录

NIR光谱基础

近红外（NIR）光谱技术基于样品中分子键对电磁辐射的吸收。根据Sheppard等人的研究[13]，该技术通过测量样品在近红外区域（介于可见光和中红外光之间，通常为800至2500纳米，见图1）与辐射的相互作用来分析生物材料。

这种相互作用与分子内原子的振动模式相关

结论

近红外光谱技术已被确立为林业领域分析木材及其衍生产品的一种战略性和高效技术。其快速、准确且无损的信息提供能力，加上光谱仪技术的进步，使其应用范围扩展到了实验室、现场环境和工业环境中。这一进展还得到了稳健多元统计模型发展的支持

CRediT作者贡献声明

**Dayane Targino de Medeiros**：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、方法论设计。Adriano Reis Prazeres Mascarenhas**：撰写——审阅与编辑、可视化、数据分析。Thalles Loiola Dias**：可视化、数据分析、形式化分析。Jhennyfer Nayara Nogueira Gomes Duarte**：撰写——初稿撰写、可视化、方法论设计。Felipe Gomes Batista**：撰写——审阅与编辑、软件应用、数据整理。Paulo Ricardo Gherardi Hein**：撰写——审阅与

利益冲突声明

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