木材識(shí)別是木材解剖學(xué)和木材科學(xué)的重要研究?jī)?nèi)容之一，主要用在植物分類、珍稀樹種保護(hù)、合理使用木材、尋找代用材、保護(hù)生態(tài)環(huán)境等方面。作為副產(chǎn)品，木材識(shí)別技術(shù)的發(fā)展也為維護(hù)消費(fèi)者利益，解開(kāi)家具行業(yè)的“達(dá)芬奇密碼”提供了科學(xué)依據(jù)。
市場(chǎng)需要破解方法
上海達(dá)芬奇家居股份有限公司宣稱，在其動(dòng)輒百萬(wàn)元的家具上，使用了一種叫白楊荊棘根的名貴木材，這種木材只在意大利一個(gè)偏僻小鎮(zhèn)才有。而據(jù)央視《每周質(zhì)量報(bào)告》的調(diào)查，這所謂的“名貴木材”只不過(guò)是一種高分子的樹脂材料、大芯板和密度板。
隨著名貴木材資源的越來(lái)越緊缺，家具市場(chǎng)上以次充好，用其他材料冒充木材的情況也日漸增多。據(jù)家具銷售商介紹，目前市場(chǎng)上就有用橡木、水曲柳等紋理接近黑胡桃木的木材，通過(guò)染色等手法欺騙消費(fèi)者，甚至有用紙制材料冒充柚木的情況出現(xiàn)。
如果有一種技術(shù)手段，可以簡(jiǎn)單準(zhǔn)確地鑒別木材的種類、產(chǎn)地等情況，相信市場(chǎng)上的“達(dá)芬奇密碼”就會(huì)越來(lái)越少，家具行業(yè)也會(huì)越來(lái)越規(guī)范。
在國(guó)家自然科學(xué)基金的資助下，中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院研究員程放、楊忠等人利于微觀圖像特征、紅外光譜等技術(shù)對(duì)木材進(jìn)行識(shí)別研究。盡管研究者的初衷并非家具鑒定，但木材識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，必將為消費(fèi)者提供一種辨?zhèn)巫R(shí)假的工具。
為區(qū)分樹種提供一種方法
“我們的主要目的是為專家進(jìn)行樹種區(qū)分提供一種方法或途徑，像辨別達(dá)芬奇家具用料、產(chǎn)地之類的問(wèn)題，目前還做不到。”程放說(shuō)，“我們作一些微觀的木材特征識(shí)別研究，有很大局限性。木材是一種生物材料，個(gè)體內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征受生長(zhǎng)環(huán)境、生長(zhǎng)位置(陽(yáng)面或陰面)、氣候帶，甚至某次災(zāi)害天氣等影響很大。想做成市場(chǎng)化的檢測(cè)產(chǎn)品，還有一定難度。”
和文物鑒定有“眼學(xué)”與科學(xué)儀器分析鑒定相似，木材識(shí)別也可分為宏觀識(shí)別、微觀識(shí)別和輔助識(shí)別。宏觀識(shí)別是指在肉眼下或借助放大鏡，依據(jù)所觀察到的木材宏觀構(gòu)造特征來(lái)識(shí)別，一般只能識(shí)別出木材大的類別。微觀識(shí)別是指在顯微鏡下觀察木材細(xì)胞組織的微觀特征，據(jù)此來(lái)鑒定木材。由于木材是由許多細(xì)胞組成的，微觀特征識(shí)別更有參考價(jià)值。
2002年，在國(guó)家自然科學(xué)基金的支持下，程放開(kāi)始對(duì)木材特征圖像進(jìn)行識(shí)別研究。他們利用木材圖像的顏色、灰度、紋理等內(nèi)容實(shí)現(xiàn)樹種的相似性匹配檢索，提取色調(diào)、飽和度、亮度、對(duì)比度、二階角矩、方差和、長(zhǎng)行程加重因子、分形維數(shù)、小波水平能量比重等特征參數(shù)，依據(jù)最大相似性數(shù)學(xué)原理進(jìn)行識(shí)別研究。
“從原理上說(shuō)，不同種類的木材在顯微鏡下的微觀特征是不同的，我們所做的就是將木材在顯微鏡下的特征建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，用顯微鏡加攝像頭的方式，對(duì)要判別的木材和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，如果相似度達(dá)到某一范圍就認(rèn)為是同一類。”程放說(shuō)。
在國(guó)家自然科學(xué)基金的資助下，該課題收集整理了562種闊葉樹材橫切面的顯微特征數(shù)字化圖像資料。在管孔分布類型的識(shí)別研究中，研究者通過(guò)試驗(yàn)，使用了一種新的將灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與最大類間方差法相結(jié)合的圖像分割算法，對(duì)識(shí)別圖像進(jìn)行多分辨率下的預(yù)處理，得到了很好的“粗視”濾波效果。
通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)不同的計(jì)算機(jī)識(shí)別流程，研究人員針對(duì)識(shí)別目標(biāo)的特點(diǎn)，經(jīng)過(guò)選取、組合特定的結(jié)構(gòu)元素和形態(tài)學(xué)運(yùn)算，以及二值圖像的骨架化處理，達(dá)到了計(jì)算機(jī)識(shí)別闊葉樹材橫切面上管孔的三種不同類型以及管孔分布呈現(xiàn)的方向性、火焰形狀和樹枝交叉形狀的研究目標(biāo)。表明了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在木材特征圖像的分析、識(shí)別研究中具有良好的操作靈活性和針對(duì)性。為木材特征圖像檢索技術(shù)積累了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
距應(yīng)用還有一小步
2009年，中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院木材工業(yè)研究所副研究員楊忠申請(qǐng)的國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于近紅外光譜技術(shù)的木材識(shí)別研究”獲準(zhǔn)立項(xiàng)。楊忠開(kāi)始用另一種方法進(jìn)行木材識(shí)別探索。
“木材樹種識(shí)別的方法很多，有微觀圖像法、遺傳法(DNA標(biāo)記)、化學(xué)法(穩(wěn)定同位素)和近紅外光譜(NIR)技術(shù)等。近紅外光譜分析技術(shù)，是近年來(lái)分析化學(xué)領(lǐng)域迅猛發(fā)展的高新分析技術(shù)，在食品、藥品、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域已廣泛使用。”楊忠說(shuō)。
近紅外光譜分析技術(shù)也需要對(duì)木材進(jìn)行光譜分析，并和數(shù)據(jù)庫(kù)中的樹種信息進(jìn)行比對(duì)。2003年，日本專家利用近紅外光譜分析技術(shù)識(shí)別了8種木材。經(jīng)過(guò)幾年努力，中國(guó)林科院木材工業(yè)研究所也建立了20余種木材的近紅外光譜數(shù)據(jù)庫(kù)，并申請(qǐng)了紅木的近紅外光譜識(shí)別方法的發(fā)明專利。
“紅外光譜的方法有它的優(yōu)點(diǎn)，但也有局限性，對(duì)某些樹種區(qū)分效果不好。”楊忠說(shuō)，“該技術(shù)還需更多的木材標(biāo)本光譜數(shù)據(jù)，建立更有代表性的數(shù)學(xué)模型。這又涉及化學(xué)計(jì)量學(xué)等領(lǐng)域，我們正在選些樹種作驗(yàn)證，但還無(wú)法識(shí)別到種和產(chǎn)地。這項(xiàng)技術(shù)將來(lái)有進(jìn)行市場(chǎng)化的前景，但目前還只是基礎(chǔ)研究，我們也是作些初步的探索。”
“我們當(dāng)時(shí)挑選了構(gòu)造特點(diǎn)較突出的幾類闊葉材管孔類進(jìn)行研究。但真正能識(shí)別的只是其中的幾類。該項(xiàng)目結(jié)題后我沒(méi)再進(jìn)行這方面的研究。據(jù)我所知，國(guó)家自然科學(xué)基金后來(lái)又資助了幾個(gè)這方面的項(xiàng)目，也都做得不錯(cuò)，但目前計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別木材還只能區(qū)分到類或?qū)佟?rdquo;程放說(shuō)。
