Moisture dynamics monitoring in wood by snapshot-type near-infrared hyperspectral images

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究は、「分子振動情報を瞬時に直接可視化するスナップショット型近赤外ハイパースペクトラルイメージング（NIR-ssHSI）法によって、木材の乾燥過程を詳細に追跡することにより、生材状態から全乾状態まで多岐にわたる木材の水分動態を振動分光学的に明らかにする」ことを目的としている。初年度の今年度は「木材自然乾燥下でのNIR-ssHSI測定および水分動態モニタリング」を目的とし、拡散方程式に基づく水分移動シミュレーションによって木材内水分移動特性を統一的に理解することを試みた。なおNIR-ssHSIでは特に各画素におけるノイズの特性を評価することが必要不可欠である。そこでまずこのことに注力し、各画素のノイズ特性を把握するとともに、得られた画像を高いS/Nで解析しうるアルゴリズムを考案した。さらに今年度は木材中の水分移動を厳密に把握するために、ヒノキ材の含水率を変化させながらX線マイクロCTおよびプッシュブルーム型の近赤外HISを測定し、これらの三次元画像を有限要素法によって解析することで木材中の水移動を高精度で推定可能とした。得られた一連のハイパースペクトラルデータに基づいて、多変量解析の一種である部分的最小二乗回帰（PLS回帰）から各断面の含水率マッピングを行うとともに、（NIR-HSIが水素結合の変化に敏感であることを利用して）主成分分析（PCA）のスコア画像から木材内部の自由水と結合水分布をマッピングすることに成功した。