CN107192635B - 无损测量木材密度的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无损测量木材密度的方法和系统，属于测量技术领域。其中，所述方法包括：获取与已知属性的待测木材密度相适应的微波波段；采用所述微波波段内的微波测量所述待测木材；根据从所述待测木材返回的反射微波信号，计算所述待测木材的介电常数；根据木材密度与木材介电常数的关系模型及与所述属性相对应的模型参数，计算得到所述待测木材的密度。所述系统包括探头、微波信号收发模块、数据处理模块、人机接口和控制模块。本发明可以无损测量木材密度，测量范围大、速度快，节约了人力、物力，提高了测量的准确度。

Description

无损测量木材密度的方法和系统

技术领域

本发明涉及测量技术领域，特别涉及一种无损测量木材密度的方法和系统。

背景技术

生物量是一个生态学术语(如针对植物，则专称为植物量)，是指某一时刻、单位面积内实存生活的有机物质(干重，包括生物体内所存食物的重量)总量，通常用kg/m²或t/ha表示。森林生物量约占全球陆地植被生物量的90％以上，是森林固碳能力的重要标志，也是评估森林碳收支的重要参数。森林生物量的快速、准确测量对于林业调查和遥感碳含量监测等研究工作具有重要的意义。

测量生物量的方法有多种，其中，采用蓄积量乘以密度来估算生物量(即生物量转换因子法)是一种常用的方法。

森林蓄积量是指一定森林面积上存在着的林木树干部分的总材积，估测方法相对成熟，并且可以利用遥感的方法进行大范围、多时相的动态监测。

密度的传统测量方法之一称为称重法。国家标准《木材密度测定方法》(GBl993_91)中规定了按照标准采样、制作标准体积的试件，分别测定试件的体积和质量，利用质量和体积之比求得木材的密度。当试验体不规则时，采用排水法，即将试验体放入水中由排出水的容积测定试验体的体积。

密度的另外一种测量方法为近红外光谱测量法，即利用近红外光谱来测量活立木木材密度。具体地，在全光谱波长350～2500纳米范围内，将不少于120个无缺陷的木材样品分为五个含水率不同的区间，并分别采集木材的漫反射近红外光谱。采用排水法测定样品饱水时的体积，用烘干法测量样品的绝干重量，计算样品的含水率和木材密度；建立水分预测模型；分5个含水率区间分别建立密度校正模型；利用已建立的模型分析未知样品的木材密度。

传统测量木材密度的称重法虽然原理简单、易于实践、估测结果精度高，但是需要按照标准采样，制作标准体积的试件，劳动强度大、花费时间长，而且需要直接在原材料上取试样，测量时间长，不利于现场检测。而对于近红外光谱测量法，树木不同切面试样的近红外光谱有较大的差异，对预测精度有较大影响，另外，试样厚度也对预测精度有影响，造成了木材密度测量误差较大。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对传统木材密度的测量法劳动强度大、花费时间长、测量成本高，而近红外光谱测量法误差大的问题，本发明提出了一种无损测量木材密度的方法和系统，既节约人力、物力和测量时间，又提度测量精度。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种无损测量木材密度的方法，其中，包括以下步骤：

获取与已知属性的待测木材密度相适应的微波波段；

采用所述微波波段的微波测量所述待测木材；

根据从所述待测木材返回的反射微波信号，计算所述待测木材的介电常数；

根据公式(1)所示的木材密度ρ与木材介电常数的关系模型及与所述属性相对应的关系模型参数，计算得到所述待测木材的密度；

ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n (1)

其中，ρ为木材的密度；α₀,α₁……α_n为与木材属性相对应的关系模型参数；ε₁,ε₂……ε_n为对应于相应微波频率的木材的介电常数。

优选地，所述属性包括树木品种、树木部位、树龄和生长地区中的一种或多种。

优选地，在获取与已知属性的待测木材密度相适应的微波波段之前，还包括获取多种与已知木材属性相匹配的关系关系模型参数α₀,α₁……α_n的步骤：

获取多个与已知属性木材样品密度相适应的微波波段；

采用所述微波波段的微波测量所述多个木材样品，根据反射微波信号计算每个样品的多个介电常数；

采用称重法获取每一个木材样品的密度作为已知密度；

以所述多个木材样品的介电常数及对应的微波频率、已知密度作为基础数据，对所述基础数据进行统计学分析，确定公式(1)中的对应于每一样品的关系模型参数α₀,α₁……α_n；

对已知属性的校验木材样品进行微波测量，获得所述校验木材样品的多个介电常数，并根据所述公式(1)所示的关系模型及给与其属性对应的关系模型参数，计算得到所述校验木材样品的测量密度；

根据所述校验木材样品的已知密度判断对应的测量密度是否符合预设的误差精度要求，如果测量密度不符合预设的误差精度要求，调整所述关系模型参数，直到以所述关系模型参数计算得到的测量密度符合预设的误差精度要求为止；

将符合误差精度要求的关系模型参数存入数据表，并与对应的木材属性相匹配。

优选地，在获取多个与已知属性木材样品密度相适应的微波波段后，将所述微波波段存入所述数据表，并与对应的木材属性相匹配。

优选地，前述方法中调整所述的关系模型参数的步骤具体包括：

将测量密度不符合预设的误差精度要求的校验木材样品的已知密度和介电常数增加到所述基础数据中，对所述新的基础数据进行统计学分析，确定所述校验木材样品的新的关系模型参数。

优选地，前述方法中所述计算每个木材样品的多个介电常数的步骤包括：

采用与木材样品密度相适应波段的微波测量蒸馏水，根据公式(2)所示的微波探头输入导纳Y(ω,ε_r)方程，获取公式(2)中的反射系数值C_f，C₀，C₁和C₂；

其中，ω为微波频率，ε_r为测量对象的介电常数，C_f，C₀，C₁和C₂为反射系数值；

根据所述反射系数值C_f，C₀，C₁和C₂确定所述微波探头的输入导纳Y(ω,ε_r)方程；

采用微波测量木材样品，得到对应的反射系数S；

根据公式(3)所示的反射系数S与探头输入导纳Y(ω,ε_r)的关系，计算出对应木材样品的介电常数；

其中，Y₀是已知的探头特征导纳。

优选地，前述方法中获取与已知属性木材样品密度相适应的微波波段的步骤包括：

向已知属性的木材样品发射设定波段的、连续的微波信号，并接收从木材样品返回的反射微波信号；

从反射微波信号中提取出对应的微波特征量；

建立微波频率与微波特征量的关系曲线；

对不同波段的微波频率和微波特征量关系曲线进行一阶求导，并计算所述波段内的导数平均值，将导数平均值最大的波段作为与所述木材样品密度相适应的微波波段。

为解决上述技术问题，根据本发明的另一个方面，本发明提供了一种无损测量木材密度的系统，其中，包括：

微波信号收发模块，用于根据接收到的控制信息产生、发射预设微波波段的微波信号，并接收返回的反射微波信号；

探头，与所述微波信号收发模块相连接，用于向待测对象发送微波信号，并接收从所述待测对象返回的反射微波信号；

数据处理模块，与所述微波信号收发模块相连接，用于分析接收到的反射微波信号，根据接收到的反射微波信号、内置参数和处理模型，获得对应的处理结果，其中，所述处理模型包括木材密度与木材介电常数的关系模型ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n；其中，ρ为木材密度，α₀,α₁……α_n为与木材属性相对应的关系模型参数；ε₁,ε₂……ε_n为对应于相应频率的木材的介电常数；所述处理结果包括木材测量密度；

人机接口，用于设置参数、接收用户指令及显示处理结果；和

控制模块，分别与所述数据处理模块、微波信号收发模块和人机接口相连接，用于根据所述人机接口设置的参数、用户指令和/或所述数据处理模块得到处理结果，向所述微波信号收发模块发送控制信息，或将所述处理结果发送给所述人机接口。

优选地，所述微波信号收发模块包括：

微波信号发生器，用于根据接收到控制信息产生预设频率的微波信号；

定向耦合器，与所述探头相连接，用于定向传输微波信号；

发射机，分别与所述微波信号发生器和所述定向耦合器相连接，用于将所述微波信号发生器产生的微波信号经过所述定向耦合器发送给所述探头；和

接收机，分别与所述数据处理模块和所述定向耦合器相连接，用于将经过定向耦合器，从所述探头返回的反射微波信号发送给所述数据处理模块。

优选地，所述数据处理模块包括：

信号分析单元，用于分析反射微波信号，获取反射微波信号的微波特征量；和

数据处理单元，用于根据内置参数、接收到的数据和处理模型，执行相应的处理过程，获取与待测对象相适应的微波波段、待测对象的介电常数和密度。

通过上述方案，本发明可以大范围、快速、无损测量木材密度，节约了人力、物力，提高了测量的准确性。

附图说明

通过参照以下附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1为本发明所述的无损测量木材密度的方法的总体流程图；

图2为本发明获取与已知属性的木材密度相适应的微波波段的具体实施例的流程图；

图3为本发明获取一个已知属性的木材的密度与介电常数的关系模型及其参数的具体实施例的流程图。

图4为本发明中对蒸馏水进行微波测量时，其导纳方程的实部与微波频率的关系曲线图；

图5为本发明中对蒸馏水进行微波测量时，其导纳方程的虚部与微波频率的关系曲线图；

图6为本发明所述的无损测量木材密度的系统的原理框图；

图7为本发明所述的无损测量木材密度的系统实施例的原理框图；

图8为本发明所述的无损测量木材密度的系统中探头实施例的结构原理图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

附图中的流程图、框图图示了本发明实施例的系统、方法、装置的可能的体系框架、功能和操作，流程图和框图上的方框可以代表一个模块、程序段或仅仅是一段代码，所述模块、程序段和代码都是用来实现规定逻辑功能的可执行指令。也应当注意，所述实现规定逻辑功能的可执行指令可以重新组合，从而生成新的模块和程序段。因此附图的方框以及方框顺序只是用来更好的图示实施例的过程和步骤，而不应以此作为对发明本身的限制。

本发明采用多频率微波方法来无损测量木材的密度，其测量机理为：木材的介电常数是表征木材在交流电场作用下介质的极化强度和介电体存储电荷能力的物理参数。木材的介电常数不是常量，影响木材介电常数的通常有木材含水率、木材密度、微波频率、树种等因素。当木材密度增大时，实际上就是细胞壁实质物质的体积百分率增大，由于实质物质的体积百分率增大，导致单位木材体积内偶极子数目增加，增强了木材的极化反应，所以木材的介电常数也随之增大。因此，当将介电常数与木材的密度相关联时，可以通过介电常数获得木材密度。

参见图1，为本发明提供的一种利用多频率微波来无损测量木材密度的方法的总体流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S1：获取与已知属性的待测木材的密度相适应的微波波段，即与所述待测木材的密度最为敏感的微波波段，将该波段简称为最佳波段。

步骤S2：利用所述最佳波段的微波测量所述木材，计算所述待测木材的介电常数。

步骤S3：根据公式(1)所示的木材密度与木材介电常数的关系模型及与所述属性相对应的关系模型参数，计算得到所述待测木材的密度。

ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n (1)

其中，ρ为木材的密度，α₀,α₁……α_n为木材属性相对应的关系模型参数；ε₁,ε₂……ε_n为对应最佳波段中相应频率的木材的介电常数；n的较佳取值范围为5-10。

其中，所述的属性是指树木品种、树木部位、树龄和生长地区等。在本发明中，通过预先的试验，得到一个数据表，其中记载着与木材属性相对应的最佳波段和关系模型参数α₀,α₁……α_n。在步骤S1中，通过已知的数据表，获得所述最佳波段，在步骤S3中，根据所述数据表获知关系模型参数α₀,α₁……α_n，根据关系模型及其关系模型参数和步骤S2中计算得到的介电常数，便可以计算得到待测木材的密度。

本发明通过建立木材密度与多频率介电常数的关系模型ρ＝f(ε)，并结合影响所述密度及介电常数的因素，如树木品种、树木部位、年龄和生长地区等，获得对应的关系模型参数，因而，在实际测量时，只需在现场通过微波测量木材的介电常数ε_r，通过木材密度ρ与介电常数ε_r的关系模型及与该木材属性相匹配的关系模型参数，即可得到木材的密度ρ。发明的测量过程简单，不需要按照标准来采样、制作标准体积的试件，因而节省了人力、物力，并且不需要从原材料上取试样，实现了对原材料的无损测量，方便现场测量。计算密度用到的关系模型参数是通过预先试验得到的，并且其通过了检测，符合测量精度，因而得到的密度也符合测量精度，保证了本发明的测量精度。

在实施木材密度测量之前，还要获取多种与已知木材属性相匹配的关系关系模型参数α₀,α₁……α_n。即前述所述的数据表的内容。

参见图2，为获取与某属性的木材密度相适应的微波波段的具体实施流程图。

微波信号的波段覆盖L(频率1000-2000MHz)、S(频率2000-4000MHz)、C(频率4000～8000MHz)、X(频率8000-12500MHz)、Ku(频率12.5～18GHz)等波段，不同波段的微波对木材密度的作用特性不一样，在本发明实施例中，由于微波频率的选择直接影响测量结果的准确率，因而需要选择出对木材密度变化最敏感的微波波段。

本发明通过微波信号源产生微波，并通过与其连接的探头发射并接收反射回的反射微波信号，而后通过信号分析，得到对木材密度最为敏感的微波波段。具体包括以下步骤：

步骤101，通过探头向已知属性的木材样品发送微波信号，所述探头接收反射回的反射微波信号。例如，选取已知树的品种、部位、年龄和生长地区的树木为实验对象，调节矢量网络分析仪输出频率，使其覆盖较大的波段，通过同轴探头向所述木材样品发射微波信号，并通过探头接收从木材样品反射回的微波信号。所述的输出频率即为微波信号的频率。

步骤102，对探头接收的反射回的反射微波信号进行分析，从反射微波信号中提取出幅度、相位、频率等微波信号的特征量。

步骤103，建立微波频率与微波特征量的关系曲线。

步骤104，对微波频率和微波特征量关系曲线进行一阶求导。

步骤105，以波段为区间，计算多个波段内的导数平均值。

步骤106，比较多个导数平平均值，将导数平均值最大的波段作为与木材密度相适应的微波波段，并存到数据表中。

本发明通过对不同属性的木材样品作为实验对象，得到与木材属性相应的关系模型参数，为本发明所述密度测量提供计算依据。具体地，以对已知属性的木材样品进行测量为例，对如何得到该关系模型参数进行详细说明。由于树木品种、树木部位、树龄及生长地区对木材的介电常数均有影响，因此本实施例选取已知属性的木材，制作成20mm*20mm*10mm(长x宽x高)的长方体木材样品。木材样品需处理平整,以减小空气间隙的影响。由于木材样品与环境因素，特别是湿度，密切相关,因而介电常数应尽可能采用实时测量，木材样品密闭保存。如图3所示，为本发明中获取已知属性的木材的密度与介电常数的关系关系模型参数的具体实施例的流程图。

步骤S201,采用最佳微波波段的微波测量木材样品，获得多个介电常数ε_r，r＝1,2,……n；。

具体地，首先要建立探头输入导纳方程，其中，探头输入导纳方程可记为：

其中，ω为微波频率，ε_r为测量对象的介电常数，C_f，C₀，C₁和C₂为反射系数值。在该方程中，如果确定了反射系数值，则确定了所述探头输入导纳方程。

由于以蒸馏水为微波测量对象时，其导纳方程的实部与虚部分别与微波频率的关系如图4和图5所示，因而，当确定了微波频率后，便可以确定其实部与虚部。从而可以以蒸馏水为微波测量对象来确定反射系数值C_f，C₀，C₁和C₂。

具体地，采用对所述木材样品的最佳微波波段测量蒸馏水，并从中取4个不同频率，最好为等间隔的4个频率，分别获得4个输入导纳方程：

解上述方程，从而确定了所述的4个反射系数值C_f，C₀，C₁和C₂，建立起探头输入导纳Y(ω,ε_r)方程。

采用微波测量木材样品，分析反射微波信号，得到反射微波信号的幅度ρ和相位φ，根据S＝ρ∠φ计算得到对应该频率的反射系数S。

根据公式(3)所示的反射系数S与探头输入导纳Y(ω,ε_r)的关系式，计算出所述木材样品对应该频率的介电常数ε_r；

其中，Y₀是已知的探头特征导纳，为已知量。

根据上述过程，可以测得多个特定微波频率时的介电常数。更换样品，可以得到多个样品的对应不同频率的不同介电常数。

步骤S202,采用传统称重法获取所述木材样品的密度。具体地，采用排水法测量出每个木材样品的饱水体积，用烘干法测量出每个木材样品的绝干重量，通过密度计算公式ρ＝M/V，计算出每个木材样品的木材密度，将该密度作为已知密度。

步骤S203,将前述步骤中用到的微波频率、计算得到的介电常数和样品已知密度作为基础数据，利用统计学进行回归分析，得到公式(1)所示该样品的木材密度ρ与多频率介电常数ε_r的关系模型ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n的关系模型参数α₀,α₁……α_n。

在本实施例中，利用统计学的方法进行关系模型参数确定时采用偏最小二乘法：首先，分别对介电常数矩阵和密度矩阵作双线性分解；然后，在变量系统中提取若干对系统有最佳解释能力的新综合变量(即因子提取)，因子的确定要求频率矩阵分解得到的因子与密度矩阵分解得到的因子之间相关性最大；而后，利用提取的因子进行回归分析，从而得到关系关系模型参数。

在求关系关系模型参数时，也可以采用主成分法，本领域的技术人员可以基于上述基础数据，利用主成分分析法而得到关系模型参数，具体步骤不在此处赘述。

步骤S204,在确定了样品的关系模型参数后，需要对得到的关系模型参数进行校验。具体地，对一个已知密度和属性的校验木材样品进行微波测量，通过微波信号分析、计算介电常数，再根据前述关系模型及对应其属性的关系模型参数，计算得到校验木材样品的密度，称其为测量密度。

步骤S205,比较所述校验木材样品的已知密度和测量密度。

步骤S206,判断其比较结果是否符合预设的误差精度。例如，已知密度和测量密度的差值是否小于或等于误差精度，如果小于或等于，则符合误差精度，否则，则不符合误差精度。如果符合，则说明所述的关系模型参数符合要求，在步骤S208,将所述关系模型参数作为对应所述属性的关系模型参数保存到数据表中。如果不符合，则在步骤S207调整所述关系模型的关系模型参数α₀,α₁……α_n，而后返回S204,对该校验木材样品重新测量，得到新的测量密度，重复该过程，直到比较结果符合预设的误差精度为止。

通过前述的迭代过程，不断调整参数初值，减小无损测量得到的测量密度和称重法得到的已知密度的均方差，当满足精度要求时迭代结束，则得到了符合要求的关系关系模型参数，并将关系关系模型参数存入数据库的数据表中，从而建立了不同种类、不同部位、不同年龄及不同生长地区的木材密度ρ与多频率介电常数ε_r的关系模型ρ＝f(ε)，这样就可以在现场测量的待测木材，通过计算得到对应不同频率的介电常数ε_r，进而通过所述木材密度ρ与介电常数ε_r的关系模型ρ＝f(ε)，计算出已知品种、年龄及生长地区的树木不同部位的木材密度ρ。

其中，所述调整关系关系模型参数，是指将测量密度不符合预设的误差精度要求的校验木材样品的已知密度和介电常数增加到所述基础数据中，对所述新的基础数据进行统计学分析，从而确定所述样品的新的关系模型参数。

在前述过程中，将所得到的数据存入数据表中，所述的数据包括但不限于：木材属性、与之对应的关系模型参数、最佳微波波段、导纳方程和蒸馏水介电常数与频率的对应数据等，这些数据为现场测量提供了计算依据。

在现场测量时，根据当前待测量的木材，选择与之相适应的属性，如树种、年龄等，从而可以从数据表中确定对当前待测量的木材进行微波测量时使用的最佳波段，在计算密度时需要使用的关系模型参数。

为了实现本发明所述的无损测量木材密度的方法，本发明还提供了无损测量木材密度的系统，其中，其原理框图如图6所示。所述无损测量木材密度的系统包括探头1、微波信号收发模块2、数据处理模块3、人机接口4和控制模块5。其中，所述微波信号收发模块2根据接收到的控制信息产生、发射预设波段的微波信号，并接收反射微波信号。所述探头1与所述微波信号收发模块2相连接，向待测对象发送微波信号，并接收从所述待测对象返回的反射微波信号。所述数据处理模块3与所述微波信号收发模块2相连接，用于分析接收到的反射微波信号，根据接收到的反射微波信号、内置参数和处理模型，获取对应的处理结果，所述处理结果包括待测木材密度。所述人机接口5用于设置参数、用户指令及显示处理结果。所述控制模块4分别与所述数据处理模块3、微波信号收发模块2和人机接口5相连接，用于根据所述人机接口5设置的参数、用户指令和/或所述数据处理模块3得到处理结果，向所述微波信号收发模块2发送控制信息，或将所述处理结果发送给所述人机接口5。

具体地，如图7所示，为本发明无损测量木材密度的系统一实施例原理框图。在本实施例中，所述探头1为同轴探头，其结构如图8所示，包括法兰11、外导体12、内导体13和内外导体之间的绝缘体14，绝缘体14的材料例如为聚四氟乙烯。在测量时，通过法兰11，将探头1连接在样品A上，从而向样品A发送微波信号并接收反射微波信号。

微波信号收发模块2包括微波信号发生器21、发射机22、接收机23和定向耦合器24。其中，所述微波信号发生器21根据接收到控制信息产生预设波段的微波信号。其中，所述控制信息来自于控制模块4或其上设置的调整旋钮。在控制过程中，控制模块根据计算结果，按照设定的调整规则，将需要发射的微波信号波段信息发送给微波信号发生器21，微波信号发生器21从该控制信息中获得微波波段，从而按照要求调整微波发生机构，从而发射出相应的微波信号。在调试或测量过程中，为了快速调整发射的微波信号频率，调整人员可以手动来设定或调整微波信号频率，从而更加方便了系统的使用。

所述发射机22用于将所述微波信号发生器21产生的微波信号发送给所述探头1。所述接收机23用于将探头1返回的反射微波信号发送给所述数据处理模块3。为了确保微波信号从发射机22到探头1，和从探头1到接收机23之间的定向传输，在发射机22、接收机23和探头1之间还连接有定向耦合器24，从而使两路方向相反的信号在传输时互不干扰。

所述数据处理模块3包括信号分析单元31和数据处理单元32。所述信号分析单元31用于对接收到的反射微波信号进行分析，并将分析结果发送给数据处理单元32。数据处理单元32用于完成各种数据的处理，包括根据各种公式进行计算、按照设定的流程进行数据处理等。

在一个具体应用中，可以采用矢量网络分析仪完成微波信号收发模块2和信号分析单元31。

所述控制模块4包括输入接口41、控制器42和输出接口43。其中，所述输入接口41用于接收数据和指令，所述数据包括来自于所述人机接口5的数据和来自于所述数据处理模块3的处理结果数据。所述指令包括来自于所述人机接口5的用户指令。所述输出接口43用于发出控制器的控制指令、控制信息和结果数据，包括向微波信号收发模块2、数据处理模块3发出的控制指令和控制信息，向人机接口5发送的结果数据。所述人机接口5包括输入单元51和显示单元52。其中，输入单元51用于输入各种参数，如木材的属性参数，和指令等。在实际实施时，可以为按键、触摸屏、键盘等器件。显示单元52用于提供显示界面，用于显示各种数据，实际实施时可以为液晶显示屏或数码显示器等器件。

作为一个具体实施例，本系统包括两大控制流程，一为前述数据表中的数据获取流程，包括获取各种不同属性(如品种、树木部位、年龄、生长地区)的木材样品的密度与介电常数的关系关系模型参数和最佳微波波段。通过该过程，在系统中存储了各种与木材的属性相匹配的关系模型参数数据及其对应的最佳微波波段。另一个流程为现场测量流程，即通过人机接口输入待测树木的属性，如品种、部位等，根据人机接口输入的待测树木的属性，从数据表中查询到对应的最佳微波波段，控制微波信号发生器按照最佳微波波段的频率发出微波，并根据反射的微波信号、按照与所述属性对应的关系模型参数，计算得到所述待测树木的密度。

具体地，以获取测量一种已知属性的树木样品的关系模型参数为例，对数据表中的数据获取流程说明如下：

通过人机接口5输入微波信号发生器21的微波输出波段，微波信号发生器21将产生的微波通过发射机22、同轴探头1发射到树木样品上，并接收反射微波信号。

通过接收机23将反射微波信号发送给信号分析单元31。

信号分析单元31接收并分析接收机23发送来的反射微波信号，从反射微波信号中提取出幅度、相位、频率等微波信号的特征量。得到信号中的特征量后，将所述特征量及相应的数据发送给数据处理单元32。

数据处理单元32建立微波频率与微波特征量的关系曲线；对微波频率和微波特征量关系曲线进行一阶求导；以波段为区间，计算多个波段内的导数平均值；比较多个导数平均值，将导数平均值最大的波段作为与木材密度相适应的微波波段，即最佳波段。

控制器41向微波信号发生器21发送包括微波波段的控制信息，其中，输出的微波控制在前述得到的最佳波段内。

微波信号发生器21根据控制信息中的微波波段，生成对应频率的微波，并依次通过发射机22、探头1发射到蒸馏水中。

探头1接收从蒸馏水返回的反射微波信号。

数据处理单元32查找数据表中的蒸馏水相关数据，根据蒸馏水输入导纳方程实部、虚部与微波频率的对应关系，通过选择4个微波频率(如等间距的4个微波频率)，并根据数据表中的介电常数表，获取对应的频率的介电常数。

根据输入导纳方程方程(2)，将已知数据代入方程，经过求解，得到输入导纳方程中的反射系数值C_f，C₀，C₁和C₂，从而得到探头的导纳方程。

在数据处理单元32获得到所述探头的导纳方程后，发送通知给控制器41。

控制器41向微波信号发生器21发送控制信息，该控制信息中包括向待测树木样品发射的最佳微波波段。

微波信号发生器21根据控制信息中的波段，生成对应频率的微波，并依次通过发射机22，经探头1发射到待测树木样品，并将反射微波信号经接收机发送给信号分析单元31。

信号分析单元31对反射微波信号进行处理，例如，将微波信号进行下变频得到中频信号，对中频信号进行检波，得到幅度ρ和相位φ。

所述数据处理单元32根据反射微波信号中的幅度ρ和相位φ，根据反射系数S＝ρ∠φ，计算得到反射系数S，并根据微波频率、探头的导纳方程公式(2)、反射系数S与探头输入导纳Y(ω,ε_r)的关系式(3)，计算出对应木材样品的介电常数ε_r；

其中，Y₀是已知的同轴探头特征导纳。

其中，当选取不同的频率时，可以得到对应频率的介电常数，为了在以下统计分析时，较快、较准确地获取关系模型参数，所述介电常数的数量较佳的取值范围为5-10。

而后再输入通过传统称重法测得的多个样品的密度。传统称重法测得的密度称为已知密度。

所述数据处理单元32以前述得到多个微波频率、多个介电常数和多个已知密度作为基础数据，利用统计学进行回归分析，确定公式(1)所示的木材密度ρ与多频率介电常数ε_r的关系模型ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n的关系模型参数α₀,α₁……α_n。

当所述数据处理单元32得到其关系模型参数时，发送通知给所述控制器41。

所述控制器41向微波信号发生器21发送输出微波的控制信息，该控制信中包括待测树木样品发送的最佳微波波段。

微波信号发生器21根据控制信息中的微波波段信息，生成对应频率的微波。并依次通过发射机22、定向耦合器24，经探头1发射到待测树木样品，并将反射微波信号依次经过定向耦合器24、接收机23，发送给信号分析单元31。

信号分析单元31经过如前所述的处理过程，用以得到幅度ρ和相位φ。

所述数据处理单元32根据幅度ρ和相位φ得到反射系数S，并根据微波频率、探头的导纳方程公式(2)、反射系数S与探头输入导纳Y(ω,ε_r)的关系式(3)，依次计算出对应不同微波频率的介电常数ε_r。

所述数据处理单元32根据得到的介电常数ε_r和木材密度ρ与多频率介电常数ε_r的关系模型ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n及其关系模型参数α₀,α₁……α_n，计算得到当前测量样品的密度，将该密度作为测量密度。

通过人机接口5，人工输入采用传统方法测得的所述待测样品的密度，作为已知密度用于比较。

控制器41接收到所述已知密度后，将所述已知密度通过输出接口43发送给数据处理单元32，数据处理单元32比较刚刚测得的测量密度和已知密度，例如二者作减法，取其差值，并比较所述差值与预设的误差精度，并将比较结果发送给控制器41。

控制器41在所述差值小于或等于误差精度时，认为此过程测得到关系模型参数符合要求，将其保存到数据表，并向人机接口5发送已成功获得了针对该属性的关系模型参数消息。人机接口5显示该消息。如果所述差值大于误差精度，在一个具体实施方式中，采用以下方式调整关系模型参数：

将当前的介电常数、频率、密度增加到前面进行统计分析的基础数据中，重新进行统计分析，从而到到新的关系模型参数。

在调整完关系模型参数后，控制器41向微波信号发生器21发送控制信息，重复上述的测量、计算、比较根据新的关系模型参数得到的测量密度是否符合误差精度要求，如果符合，则调整完毕，并保存所述的关系模型参数。

通过更换不同属性的样品，反复执行上述过程，则可以得到各种属性的木材的关系模型参数数据。

现场测量流程具体如下：

通过人机接口5设定待测木材的属性，如品种、年龄、部位、地区等，在将探头与待测树木连接好后，通过开始按钮输入开始测量指令。

控制器41接收到所述的待测木材的条件后，在接收到测量指令后，从内部存储的数据表中获取最佳微波波段，将其发送给微波信号发生器21。微波信号发生器21通过发射机22、探头1，向待测木材发送微波信号。反射微波信号经由探头1、接收机23，传送给数据处理模块3。数据处理模块3接收反射微波信号，经过信号分析，从数据表中得到对应其属性的关系模型参数，计算所述待测木材的密度，并把所述计算结果通过控制器41发送到人机接口5进行显示。

在上述系统中，作为一个实施方式，所述控制器41及数据处理单元32可以采用微处理器及其外围器件来实现，微波信号收发模块2和信号分析单元31由矢量网络分析仪实现。

在实际应用中，还需要对本测量系统进行一系列的校准，校准主要分为两个步骤：1)利用标准校准件对微波信号收发模块进行校准。例如，当使用矢量网络分析仪时，需要对其输入输出端口进行校准；2)用空气、短路器、蒸馏水来校准探头的测量端。校准后须保持测量系统状态不变,否则将会影响校准数据的有效性；测量时，要将终端开路同轴探头紧贴被测木材样品，从而保证了反射微波信号的质量。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种无损测量木材密度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取与已知属性的待测木材密度相适应的微波波段；

采用所述微波波段的微波测量所述待测木材；

根据从所述待测木材返回的反射微波信号，计算所述待测木材的介电常数；

根据公式(1)所示的木材密度与木材介电常数的关系模型及与所述属性相对应的关系模型参数，计算得到所述待测木材的密度；

ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n (1)

其中，ρ为木材的密度；α₀,α₁……α_n为与木材属性相对应的关系模型参数；ε₁,ε₂……ε_n为对应于相应微波频率的木材的介电常数，

其中，在获取与已知属性的待测木材密度相适应的微波波段之前，还包括获取多种与已知木材属性相匹配的关系模型参数α₀,α₁……α_n的步骤：

获取多个与已知属性木材样品密度相适应的微波波段；

采用所述微波波段的微波测量所述多个木材样品，根据反射微波信号计算每个样品的多个介电常数；

采用称重法获取每一个木材样品的密度作为已知密度；

以所述多个样品的介电常数及对应的微波频率、已知密度作为基础数据，对所述基础数据进行统计学分析，确定公式(1)中的对应于每一样品的关系模型参数α₀,α₁……α_n；

对已知属性的校验木材样品进行微波测量，获得所述校验木材样品的多个介电常数，并根据所述公式(1)所示的关系模型及与其属性对应的关系模型参数，计算得到所述校验木材样品的测量密度；

根据所述校验木材样品的已知密度判断对应的测量密度是否符合预设的误差精度要求，如果测量密度不符合预设的误差精度要求，调整所述关系模型参数，直到以所述关系模型参数计算得到的测量密度符合预设的误差精度要求为止；

将符合误差精度要求的关系模型参数存入数据表，并与对应的木材属性相匹配。

2.如权利要求1所述的无损测量木材密度的方法，其特征在于，所述属性包括树木品种、树木部位、树龄和生长地区中的一种或多种。

3.如权利要求1所述的无损测量木材密度的方法，其特征在于，获取多个与已知属性木材样品密度相适应的微波波段后，将所述微波波段存入所述数据表，并与对应的木材属性相匹配。

4.如权利要求1所述的无损测量木材密度的方法，其特征在于，调整所述的关系模型参数的步骤具体包括：

将测量密度不符合预设的误差精度要求的校验木材样品的已知密度和介电常数增加到所述基础数据中，对新的基础数据进行统计学分析，确定所述校验木材样品的新的关系模型参数。

5.如权利要求1所述的无损测量木材密度的方法，其特征在于，所述计算每个木材样品的多个介电常数的步骤包括：

采用与木材样品密度相适应的微波波段的微波测量蒸馏水，根据公式(2)所示的微波探头输入导纳Y(ω,ε_r)方程，获取公式(2)中的反射系数值C_f、C₀、C₁和C₂；

其中，ω为微波频率，ε_r为测量对象的介电常数，C_f、C₀、C₁和C₂为反射系数值；

根据所述反射系数值C_f、C₀、C₁和C₂确定所述微波探头的输入导纳Y(ω,ε_r)方程；

采用微波测量木材样品，得到对应的反射系数S；

根据公式(3)所示的反射系数S与探头输入导纳Y(ω,ε_r)的关系，计算出对应木材样品的介电常数；

其中，Y₀是已知的探头特征导纳。

6.如权利要求1所述的无损测量木材密度的方法，其特征在于，获取与已知属性木材样品密度相适应的微波波段的步骤包括：

向已知属性的木材样品发射设定波段的、连续的微波信号，并接收从木材样品返回的反射微波信号；

从反射微波信号中提取出对应的微波特征量；

建立微波频率与微波特征量的关系曲线；

对不同波段的微波频率和微波特征量关系曲线进行一阶求导，并计算所述波段内的导数平均值，将导数平均值最大的波段作为与所述木材样品密度相适应的微波波段。

7.一种无损测量木材密度的系统，其特征在于，包括：

微波信号收发模块，用于根据接收到的控制信息产生、发射预设微波波段的微波信号，并接收返回的反射微波信号；

探头，与所述微波信号收发模块相连接，用于向待测对象发送微波信号，并接收从所述待测对象返回的反射微波信号；

数据处理模块，与所述微波信号收发模块相连接，用于分析接收到的反射微波信号，根据接收到的反射微波信号、内置参数和处理模型，获得对应的处理结果，其中，所述处理模型包括木材密度与木材介电常数的关系模型：

ρ＝a₀+a₁ε₁+a₂ε₂+…+a_nε_n (1)；

其中，ρ为木材密度，α₀,α₁……α_n为与木材属性相对应的关系模型参数；ε₁,ε₂……ε_n为对应于相应频率的木材的介电常数；所述处理结果包括木材测量密度；

人机接口，用于设置参数、接收用户指令及显示处理结果；和

控制模块，分别与所述数据处理模块、微波信号收发模块和人机接口相连接，用于根据所述人机接口设置的参数、用户指令和/或所述数据处理模块得到处理结果，向所述微波信号收发模块发送控制信息，或将所述处理结果发送给所述人机接口，

其中，获取多种与已知木材属性相匹配的关系模型参数α₀,α₁……α_n的步骤：

获取多个与已知属性木材样品密度相适应的微波波段；

采用所述微波波段的微波测量所述多个木材样品，根据反射微波信号计算每个样品的多个介电常数；

采用称重法获取每一个木材样品的密度作为已知密度；

以所述多个样品的介电常数及对应的微波频率、已知密度作为基础数据，对所述基础数据进行统计学分析，确定公式(1)中的对应于每一样品的关系模型参数α₀,α₁……α_n；

对已知属性的校验木材样品进行微波测量，获得所述校验木材样品的多个介电常数，并根据所述公式(1)所示的关系模型及给与其属性对应的关系模型参数，计算得到所述校验木材样品的测量密度；

根据所述校验木材样品的已知密度判断对应的测量密度是否符合预设的误差精度要求，如果测量密度不符合预设的误差精度要求，调整所述关系模型参数，直到以所述关系模型参数计算得到的测量密度符合预设的误差精度要求为止；

将符合误差精度要求的关系模型参数存入数据表，并与对应的木材属性相匹配。

8.如权利要求7所述的无损测量木材密度的系统，其特征在于，所述微波信号收发模块包括：

微波信号发生器，用于根据接收到控制信息产生预设频率的微波信号；

定向耦合器，与所述探头相连接，用于定向传输微波信号；

发射机，分别与所述微波信号发生器和所述定向耦合器相连接，用于将所述微波信号发生器产生的微波信号经过所述定向耦合器发送给所述探头；和

接收机，分别与所述数据处理模块和所述定向耦合器相连接，用于将经过定向耦合器，从所述探头返回的反射微波信号发送给所述数据处理模块。

9.如权利要求7所述的无损测量木材密度的系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：

信号分析单元，用于分析反射微波信号，获取反射微波信号的微波特征量；和

数据处理单元，用于根据内置参数、接收到的数据和处理模型，执行相应的处理过程，获取与待测对象相适应的微波波段、待测对象的介电常数和密度。