制漿材近紅外光譜在線檢測系統(tǒng)設(shè)計

馬璞璠1， 陳帥帥1， 熊智新1， 梁 龍， 房桂干

(1.南京林業(yè)大學(xué) 輕工與食品學(xué)院，江蘇 南京 210037； 2.中國林業(yè)科學(xué)研究院林產(chǎn)化學(xué)工業(yè)研究所，江蘇 南京 210042)

制漿木材原料的主要理化材性指標(biāo)影響著制漿生產(chǎn)的紙漿得率、蒸煮藥品用量和能耗。為了保證紙漿質(zhì)量穩(wěn)定，企業(yè)通常采用高能耗、高用藥量的方式進行生產(chǎn)，導(dǎo)致能源和化學(xué)品的浪費以及污染治理成本的提高[1]。因此，制漿生產(chǎn)前快速檢測材性信息，可以實時優(yōu)化工藝，穩(wěn)定紙漿的質(zhì)量，降低能耗和藥品的用量。傳統(tǒng)的材性檢測方法過程煩瑣、耗時，無法滿足制漿生產(chǎn)的在線控制要求，所以結(jié)合一種快速檢測技術(shù)，以便使制漿材的材性測量指標(biāo)及時反饋到生產(chǎn)過程中，有助于降低企業(yè)生產(chǎn)成本，提高制漿造紙過程的自動化水平。

近紅外光譜(Near Infrared Spectroscopy，NIRS)分析技術(shù)是一種快速無損的分析技術(shù)，在諸多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[2]。近年來，很多學(xué)者利用近紅外光譜分析技術(shù)對制漿材的水分、密度、化學(xué)成分含量等進行了定量和定性分析，并得到較精確的結(jié)果[1,3-5]。我國相繼頒布木材近紅外分析的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[6-7]，推動了近紅外光譜分析技術(shù)在制漿材材性分析中的應(yīng)用。但是上述研究僅探討了近紅外光譜技術(shù)檢測制漿材理化指標(biāo)的可行性，目前在實際的制漿生產(chǎn)中沒有應(yīng)用。

本文以近紅外光纖光譜儀為基礎(chǔ)，根據(jù)制漿生產(chǎn)的實際情況搭建檢測平臺，基于C#和Delphi開發(fā)系統(tǒng)應(yīng)用軟件設(shè)計了一套制漿材近紅外在線檢測系統(tǒng)，可實現(xiàn)對制漿材近紅外光譜的在線采集、理化指標(biāo)快速預(yù)測和分析結(jié)果的實時顯示及存儲功能。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

工業(yè)現(xiàn)場所用的在線近紅外光譜分析系統(tǒng)由硬件、軟件和分析模型組成[8]。結(jié)合制漿材在線檢測的實際情況，系統(tǒng)設(shè)計通過旁路將樣品引出后分析。硬件部分包括制漿材光譜采集平臺、近紅外光譜儀、光源和光纖檢測附件。軟件部分按功能劃分為近紅外光譜儀測控模塊、對樣品光譜數(shù)據(jù)進行處理的預(yù)測模塊和對檢測結(jié)果存儲與重現(xiàn)的數(shù)據(jù)管理模塊。

檢測系統(tǒng)工作流程如圖1所示。系統(tǒng)運行檢測之前，需要收集一定數(shù)量(通常60個以上)的制漿材樣本，先以傳統(tǒng)的方法獲得各樣本的材性測量數(shù)據(jù)，并分別采集其近紅外光譜，然后利用化學(xué)計量學(xué)軟件分別建立近紅外光譜與各材性指標(biāo)的關(guān)聯(lián)模型。進行在線分析時，光譜采集平臺上樣品的光譜數(shù)據(jù)并保存在相應(yīng)文件夾中。應(yīng)用軟件讀取光譜數(shù)據(jù)文件，代入加載到內(nèi)存的各指標(biāo)關(guān)聯(lián)模型，計算出的各項材性指標(biāo)預(yù)測值顯示在用戶操作界面,同時保存到數(shù)據(jù)庫以供制漿蒸煮工段優(yōu)化工藝。除了在線檢測外，系統(tǒng)應(yīng)用軟件還提供了離線分析模式，用戶可以直接將外部的近紅外光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入，進行預(yù)測分析。

圖1 制漿材在線檢測流程圖

2 硬件設(shè)計

2.1 光譜儀等硬件的選擇

實驗室內(nèi)研究時常選用長波段(1100～2500 nm)高分辨率(高于8 nm)的近紅外光譜儀。但這類光譜儀器由于本身成本高以及操作環(huán)境苛刻等因素在工業(yè)生產(chǎn)中不適用。要想把近紅外檢測技術(shù)推廣應(yīng)用到實際生產(chǎn)中,就必須在滿足分析精度的同時降低儀器的成本，提高儀器安裝的靈活性和對工作環(huán)境的適應(yīng)性。對于制漿材而言，材性分析主要關(guān)注木材的種類、水分、密度、木質(zhì)素含量和綜纖維素含量等信息。根據(jù)已有的研究表明，近紅外波段在900～1600 nm范圍內(nèi)即可滿足對上述木材性質(zhì)的檢測分析。

本系統(tǒng)搭建制漿材在線檢測平臺時選用了德國INSION公司開發(fā)的NIR-NT微型光纖光譜儀，其可測波長范圍為900～2000 nm，有效范圍為909.7～1860 nm，分辨率為8 nm， InGaAs探測器陣列1×128。所配外置的光源為6 W鹵素?zé)艄庠?，光信號采用帶SMA905標(biāo)準(zhǔn)接口的石英光纖進行傳輸。

2.2 光譜采集平臺的搭建

實際生產(chǎn)中，制漿木材蒸煮前備料需切削成長15～25 mm、寬10 mm、厚3～5 mm的木片，以保證蒸煮藥液的充分浸漬。利用近紅外光譜技術(shù)對制漿木片進行材性分析時，由于機器切削木片尺寸不規(guī)則且表面粗糙，對漫反射光譜的采集會造成較大的干擾。不過固體樣品可通過研磨處理，并控制粉狀樣品粒徑大小和內(nèi)部密實程度的均勻一致性來提高采集光譜的穩(wěn)定性和預(yù)測分析的準(zhǔn)確性。因此檢測系統(tǒng)設(shè)計了對木片進行粉碎、烘干和篩分的預(yù)處理裝置，以便于采集木粉的近紅外光譜對制漿材的組分進行定量分析,從而提高精度。木片粉碎時由于機械摩擦產(chǎn)熱會改變制漿材的水分和密度，所以其水分、密度只能用木片來測量。檢測平臺結(jié)構(gòu)如圖2所示。設(shè)計在線檢測平臺時，以木片傳送帶為主采集通道；同時，在旁邊增設(shè)一條木粉制樣和光譜采集通道。兩條通道上各有一個可上下調(diào)整高度的光纖探頭，由光纖多路轉(zhuǎn)換器(光開關(guān))切入對應(yīng)的測量通道采集光譜信號，同時也方便系統(tǒng)在需要時更換其他型號的光纖式光譜儀，以提高系統(tǒng)的通用性。

圖 2 制漿材近紅外光譜在線檢測平臺示意圖

為了降低木粉表面狀態(tài)及內(nèi)部密實程度對近紅外光散射的影響，木粉光譜采集前，先經(jīng)質(zhì)量約1.5 kg、直徑10 cm不銹鋼碾子壓平壓實，保證木粉樣品獲得較為一致的表面平整度和內(nèi)部松緊度。

3 軟件設(shè)計

近紅外光譜在線檢測系統(tǒng)的軟件從功能方面可以劃分為三個主要部分：光譜儀測控模塊、預(yù)測分析模塊和數(shù)據(jù)庫管理模塊[9]。本系統(tǒng)軟件的功能框圖如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)軟件功能框圖

3.1 測控模塊設(shè)計

為了提高系統(tǒng)的通用性，考慮到成本和工藝要求等因素，整個系統(tǒng)應(yīng)適用于其他型號的光譜儀。所以光譜儀測控模塊作為通信儀器的部分是軟件設(shè)計的重點，根據(jù)選用的光譜儀獨立編譯，具體設(shè)計在后文描述。

3.2 預(yù)測分析模塊設(shè)計

預(yù)測分析模塊的主要任務(wù)是根據(jù)分析模型實時讀取近紅外光譜數(shù)據(jù)，并對樣品材性指標(biāo)進行預(yù)測分析。

3.2.1 分析模型的建立

本實驗室自主研發(fā)的NIRSA光譜數(shù)據(jù)處理專用軟件(計算機軟件著作權(quán)登記號:2007SR06801)，集成了常規(guī)的化學(xué)計量學(xué)算法，可實現(xiàn)光譜預(yù)處理、建模樣品挑選、建立定量分析模型，并可把模型相關(guān)信息保存為二進制文件供預(yù)測分析模塊使用。

針對本檢測系統(tǒng)的應(yīng)用目的，選取制漿材種類有桉木、相思木、楊木、新杉木、舊杉木和馬尾松等樣品，利用NIRSA軟件建立了制漿材綜纖維素、木素、水分、基本密度定量分析模型(*.mdl)，以及利用主成分分析與馬氏距離相結(jié)合的方法建立了各制漿材種類的模式識別模型(*.mdr)。

3.2.2 預(yù)測模塊設(shè)計

基于Object Pascal語言的Delphi語言作為一種面向?qū)ο蟮能浖_發(fā)平臺[10]，提供可視化組件，開發(fā)靈活且效率高，還具有強大的數(shù)據(jù)庫功能，在構(gòu)建數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)方面具有獨特的優(yōu)勢。同時NIRSA系統(tǒng)基于Delphi平臺開發(fā)，為了便于與該系統(tǒng)進行模型數(shù)據(jù)對接，本系統(tǒng)的預(yù)測模塊和數(shù)據(jù)庫管理模塊也采用Delphi語言編寫。

由于測控模塊獨立編譯，為了保證數(shù)據(jù)的傳輸，模塊間選擇以數(shù)據(jù)文件形式實現(xiàn)信息傳遞。具體方法為：將測控模塊采集的光譜數(shù)據(jù)以TXT文件形式保存在文件夾中，預(yù)測模塊對該文件夾周期性監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)存在光譜數(shù)據(jù)，自動讀入內(nèi)存，根據(jù)文件名智能匹配分析模型進行預(yù)測計算，結(jié)果在用戶界面顯示并送入數(shù)據(jù)庫存儲。處理完畢，刪除Absorbance文件夾中已經(jīng)處理過的光譜，再進入下一輪監(jiān)測。

3.3 數(shù)據(jù)庫管理模塊

數(shù)據(jù)庫管理模塊設(shè)計基于Access數(shù)據(jù)庫，采用微軟提供的ODBC接口和Delphi的ADO組件進行數(shù)據(jù)通信[11]，以實現(xiàn)對制漿材理化指標(biāo)預(yù)測數(shù)據(jù)的管理和統(tǒng)計分析，同時也對系統(tǒng)用戶進行使用權(quán)限管理。

4 關(guān)鍵技術(shù)

系統(tǒng)采用的INSION NIR-NT光譜儀與計算機之間通過USB轉(zhuǎn)虛擬串口連接，同時還提供封裝了計算機和儀器進行通信所必要API接口函數(shù)的DLL文件，以及調(diào)用接口函數(shù)的C#程序?qū)嵗?，所以系統(tǒng)的測控模塊采用C#語言編寫[12]。

4.1 光譜儀通信接口函數(shù)封裝

INSION NIR-NT光譜儀封裝API接口函數(shù)的DLL文件為SPECcon.dll，其中用到的主要功能函數(shù)如下。

① SPEC_Connect：連接光譜儀串口。

② SPEC_Disconnect：斷開串口連接。

③ SPEC_Measure：設(shè)置儀器測量參數(shù)。

④ SPEC_Information：采集測量信息。

在制漿材檢測實際應(yīng)用中，用戶從成本或分析指標(biāo)精度角度考慮，可能會選用其他廠家的近紅外光譜儀，不同儀器所提供的API接口函數(shù)必然不一樣。但無論接口函數(shù)形式如何，都會實現(xiàn)如上所述的光譜儀連接、斷開及信號采集等功能。為保證本檢測系統(tǒng)的通用性，對于上述API通信接口函數(shù)，可通過自定義采集函數(shù)進行模塊化封裝，函數(shù)定義及功能如下。

① ComPort_Connect(Instrument_type)：連接通信端口。

② ComPort _Close(Instrument_type)：斷開通信端口。

③ ComPort _Gather(Instrument_type,mode_type,cmd,data)：光譜采集核心函數(shù)。

在上述函數(shù)參數(shù)列表中，Instrument_type表示光譜儀的類型，默認(rèn)為“0”，代表INSION NIR-NT光譜儀；mode_type為測量類型；cmd表示當(dāng)前測量樣品狀態(tài)，可設(shè)置參數(shù)有“C”表示木片、“P”表示木粉，默認(rèn)為“C”；data為函數(shù)返回的光譜采集信號，該變量為兩列的二維數(shù)組，第一列存儲波長或波數(shù)值，第二列存儲相應(yīng)的吸光度。在各函數(shù)中，通過對Instrument_type判斷，切換到不同儀器的API接口函數(shù)調(diào)用模塊，實現(xiàn)對光譜儀的控制，采集到的光譜數(shù)據(jù)統(tǒng)一返回至數(shù)組data。

為實現(xiàn)采集信號的實時顯示和存儲，同時也定義如下兩個函數(shù)：

① SaveToText(path,data)：信號數(shù)據(jù)保存為TXT文件函數(shù)。其中，data為數(shù)據(jù)(兩列)；path為儲存路徑。

② DrawSpecLines(data)：繪圖函數(shù)，將光譜數(shù)據(jù)data繪制成曲線圖。

4.2 采集模塊界面及程序流程設(shè)計

采集界面如圖4所示，在軟件窗體上配置好參數(shù)后，選擇并單擊打開串口連接光譜儀，確認(rèn)系統(tǒng)軟硬件的正常通信后，即可進行正式的光譜采集。INSION NIR-NT光譜儀直接獲取的是光強信號(Light)，可以是樣品的漫反射信號、暗電流信號(Dark)或參考背景信號(Reference)任一種。3種信號需要分別測量，通常暗電流和背景信號約1 h重新采集一次。

圖4 光譜采集界面

當(dāng)采集到樣品漫反射信號時，需要將暗電流和參考背景從中扣除后才能轉(zhuǎn)化為吸光度(Absorbance)。其計算公式如下：

(1)

采集參比后即可采集樣品光譜計算樣品吸光度，數(shù)據(jù)以TXT文件格式存儲并繪制吸光度曲線圖。光譜采集函數(shù)調(diào)用流程如圖5所示，圖中還顯示了3個封裝的采集函數(shù)(ComPort_Connect、ComPort _Close和ComPort _Gather)調(diào)用INSION NIR-NT光譜儀DLL文件的接口函數(shù)過程。

5 運行測試

系統(tǒng)軟件載入分析模型后，選取包含不同種類共30個制漿材樣本進行測試。系統(tǒng)運行主界面如圖6所示。測控模塊后臺運行， 主界面顯示每個樣本的制漿材多組分分析結(jié)果和變化趨勢過程信息。

制漿材各指標(biāo)信息檢測結(jié)果的統(tǒng)計分析如表1所示。評價參數(shù)中R為實測和預(yù)測值相關(guān)系數(shù)，其越接近1越好，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差(Standard Error of Prediction,SEP)和相對標(biāo)準(zhǔn)差(Relative Standard Deviation,RSD)越小越好，其中SEP的值與量綱有關(guān)，而RSD<10%時，即可用于實際檢測[13]。從表1中可以看出，由木粉狀態(tài)檢測的綜纖維素和木質(zhì)素含量，SEP分別為1.3564%和1.0129%，均達到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[7]。水分和基本密度測量采用木片樣品，由于片狀切削表面不規(guī)則導(dǎo)致不同樣品漫反射系數(shù)的波動，使得RSD比綜纖維素和木質(zhì)素都大。不過由于水分在近紅外光譜1440 nm處具有強烈的特征吸收峰[8]，因此預(yù)測效果總體好于基本密度。而且木材化學(xué)法制漿中，密度并不是主要的工藝控制參數(shù)，通常用來預(yù)估紙漿質(zhì)量，7%左右的精度已可在實際中檢測應(yīng)用。制漿材種類辨識率達到89.29%，也達到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[6]。

圖5 光譜采集流程及接口函數(shù)調(diào)用

圖6 系統(tǒng)運行主界面

表1 各指標(biāo)信息預(yù)測結(jié)果

6 結(jié)束語

本文介紹的制漿材在線檢測系統(tǒng)由光譜采集平臺、光纖光譜儀、應(yīng)用軟件和分析模型組成。系統(tǒng)自動監(jiān)聽采集的光譜信號，并根據(jù)樣品狀態(tài)及分析對象智能匹配相應(yīng)的預(yù)測模型，可快速檢測制漿材水分、密度、木質(zhì)素、纖維素組分信息，以及識別木材種類，測量精度滿足制漿造紙廠制漿過程在線分析和控制需求。檢測系統(tǒng)的計算機和儀器之間通過虛擬串口通信，測控模塊軟件獨立編譯，光譜儀通信接口部分進行模塊化封裝，方便系統(tǒng)在制漿生產(chǎn)中根據(jù)實際情況選用不同類型近紅外光譜儀，提高了系統(tǒng)的通用性。