木材染色工藝學

目錄
《博士后文庫》序言
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 我國的森林資源和開發(fā)利用現(xiàn)狀 1
1.1.1 我國的森林資源現(xiàn)狀 1
1.1.2 我國森林資源的開發(fā)利用現(xiàn)狀 3
1.2 木質仿珍染色的研究進展和市場前景 4
1.3 木材染色工藝研究的目的和意義 5
1.3.1 研究目的 5
1.3.2 研究意義 6
1.4 木材染色技術研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢 6
1.4.1 木材染色技術國內外的研究現(xiàn)狀 6
1.4.2 木材染色技術的發(fā)展趨勢 8
1.5 主要研究內容 8
參考文獻 9
第2章 木材染色基礎 11
2.1 木材染色原理及方法 11
2.1.1 木材染色的原理 11
2.1.2 木材染色的方法概述 14
2.2 木材染色用染料分類與特性 16
2.3 木材染色顏色表征 19
2.3.1 CIE-CMY空間 20
2.3.2 CIE-L*a*b*空間 20
參考文獻 21
第3章 木材單板染色預處理工藝 23
3.1 木材漂白技術 23
3.1.1 木材漂白技術的原理與作用 23
3.1.2 試驗材料方法 24
3.1.3 試驗結果與討論 26
3.2 殼聚糖預處理單板對酸性染料染色效果的提高 29
3.2.1 殼聚糖預處理單板的目的 29
3.2.2 試驗設計及方法 30
3.2.3 試驗結果和討論 31
參考文獻 31
第4章 木材染色工藝 32
4.1 樺木單板染色工藝研究 32
4.1.1 樺木單板活性染料染色工藝研究 32
4.1.2 樺木單板酸性染料染色工藝研究 41
4.1.3 酸性染料和活性染料染色的樺木單板之間的比較 47
4.2 樟子松單板染色工藝研究 55
4.2.1 單因素分析 55
4.2.2 正交分析 59
4.2.3 小結 59
4.3 大青楊單板染色工藝研究 59
參考文獻 60
第5章 木材染色的影響因素分析 61
5.1 木材解剖結構對染色效果的影響 61
5.1.1 木材解剖構造對傳熱性能的影響 61
5.1.2 木材解剖構造對滲透性能的影響 61
5.2 解剖構造對染色效果的影響研究方法 62
5.2.1 試驗方案 63
5.2.2 材料的采集與加工 63
5.2.3 試驗相關指標的測定與分析方法 63
5.3 樟子松解剖構造對染色效果的影響 64
5.3.1 樟子松的解剖特征 64
5.3.2 染色前后樟子松的色度學特征變化 65
5.3.3 樟子松解剖因子間的相關分析 66
5.3.4 樟子松解剖因子與染色效果的多元回歸分析 68
5.3.5 小結 70
5.4 大青楊解剖構造對染色效果的影響 70
5.4.1 大青楊的解剖特征 70
5.4.2 染色前后大青楊的色度學特征變化 71
5.4.3 大青楊解剖因子間的相關分析 73
5.4.4 大青楊解剖因子與染色效果的多元回歸分析 75
5.4.5 小結 77
5.5 水曲柳解剖構造對染色效果的影響 77
5.5.1 水曲柳邊材的解剖構造特征 77
5.5.2 染色前后水曲柳木材的色度學特征變化 78
5.5.3 水曲柳木材解剖因子與染色效果的相關分析 79
5.5.4 小結 83
參考文獻 83
第6章 木材仿珍染色計算機配色技術的研究 85
6.1 計算機配色國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 85
6.1.1 計算機配色國內外研究現(xiàn)狀 85
6.1.2 木材染色計算機配色研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 87
6.2 基于軟件的計算機配色技術 88
6.2.1 儀器 88
6.2.2 方法與過程 88
6.3 基于三刺激值的計算機配色技術 90
6.3.1 Kubelka-Munk理論 90
6.3.2 三刺激值計算機配色原理 91
6.4 仿珍染色試驗設計 92
6.4.1 珍貴木材三刺激值及反射率的測定 92
6.4.2 楊木單板反射率的測定 93
6.4.3 單一染料染色楊木單板反射率的測定 94
6.4.4 計算機配色及仿珍染色試驗 95
6.5 仿珍染色試驗結果與分析 100
參考文獻 101
第7章 基于神經網絡的計算機智能配色方法研究 103
7.1 神經網絡簡介 103
7.1.1 人工神經網絡 103
7.1.2 神經網絡模型分析及選取 104
7.2 基于神經網絡的計算機智能配色方法 108
7.2.1 數據獲取與整理 108
7.2.2 RBF神經網絡參數設置 110
7.2.3 模型實現(xiàn) 112
7.3 仿真結果與分析 112
7.3.1 仿真結果 112
7.3.2 仿真結果分析 117
7.4 基于改進的神經網絡的計算機智能配色方法 117
7.4.1 改進的RBF神經網絡的木材染色顏料配方預測模型 117
7.4.2 模型改進的基本思想 118
7.4.3 改進模型算法推導及參數確定 118
7.4.4 仿真結果及分析 121
7.4.5 基于解剖特性的模糊神經網絡建模在配方預測中的應用 124
7.5 模糊神經網絡基礎 124
7.5.1 模糊理論 124
7.5.2 模糊邏輯系統(tǒng)與神經網絡的結合 125
7.5.3 模糊RBF神經網絡及其改進研究 126
7.5.4 基于模糊神經網絡的解剖特性建立配方預測模型 128
7.6 基于動態(tài)模糊神經網絡的木材染色顏料配方預測模型 132
7.6.1 動態(tài)遞歸模糊神經網絡結構 132
7.6.2 動態(tài)遞歸模糊神經網絡的學習算法 134
7.6.3 木材染色顏料配方預測模型建立 136
參考文獻 138
第8章 木材染色效果評價研究 141
8.1 染色效果評價體系 141
8.1.1 識別的過程分析 141
8.1.2 識別方法的選擇 141
8.1.3 影響因素確定 142
8.2 指標權重確定 142
8.2.1 確定方法 142
8.2.2 評價系統(tǒng)權重值確定 145
8.3 評價體系建立 148
參考文獻 150
第9章 木材染色應用研究 152
9.1 劣質木仿珍貴材 152
9.2 軟木染色 153
9.2.1 概念 153
9.2.2 產品開發(fā)應用 153
9.3 藤材染色 157
9.3.1 藤材的加工利用 157
9.3.2 棕櫚藤材染色 160
9.4 竹材染色 162
9.4.1 竹制品加工 162
9.4.2 竹材染色基礎研究 162
9.4.3 竹材染色工藝 163
9.5 其他 165
參考文獻 166
編后記 170