| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 近红外光谱分析技术概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 近红外光谱产生原理 | 第10-11页 |
| 1.2.2 近红外光谱分析技术原理及特点 | 第11-12页 |
| 1.3 近红外光谱分析技术发展历程及研究应用现状 | 第12-13页 |
| 1.3.1 近红外光谱分析技术发展历程 | 第12页 |
| 1.3.2 近红外光谱分析技术在制浆造纸领域的应用研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 近红外光谱仪器的发展 | 第13-14页 |
| 1.5 研究目标与主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 近红外光谱分析在制浆造纸中应用的关键技术 | 第15-28页 |
| 2.1 近红外光谱中的常规分析技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 吸收光谱与朗伯-比尔定律 | 第15-16页 |
| 2.1.2 漫反射光谱分析技术 | 第16-17页 |
| 2.1.3 近红外光谱信息特点和化学计量学应用 | 第17-18页 |
| 2.2 制浆材近红外光谱分析技术方案 | 第18-25页 |
| 2.2.1 样品集的收集和挑选 | 第19页 |
| 2.2.2 参比值及近红外光谱的测定 | 第19-20页 |
| 2.2.3 样品预处理和光谱数据预处理 | 第20-23页 |
| 2.2.4 校正模型的建立与优化 | 第23-25页 |
| 2.3 制浆材光谱分析过程中要注意的问题 | 第25-26页 |
| 2.4 模型的评价标准 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 制浆木片水分含量测定 | 第28-36页 |
| 3.1 材料与方法 | 第28-29页 |
| 3.1.1 样品制备 | 第28页 |
| 3.1.2 样品光谱扫描 | 第28-29页 |
| 3.1.3 数据分析 | 第29页 |
| 3.2 结果与讨论 | 第29-35页 |
| 3.2.1 样品木材水分含量分布 | 第29-30页 |
| 3.2.2 木材的近红外光谱特征 | 第30-33页 |
| 3.2.3 建模和预测 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 制浆材木素、纤维素含量预测 | 第36-41页 |
| 4.1 材料与方法 | 第36页 |
| 4.1.1 样品制备 | 第36页 |
| 4.1.2 仪器和方法 | 第36页 |
| 4.1.3 评价标准 | 第36页 |
| 4.2 结果与讨论 | 第36-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 制浆木材的种类识别 | 第41-50页 |
| 5.1 纯种木材种类识别 | 第41-44页 |
| 5.1.1 样品制备和光谱获取 | 第41-42页 |
| 5.1.2 光谱预处理及分析 | 第42-43页 |
| 5.1.3 结果与讨论 | 第43-44页 |
| 5.2 混合木片定性识别 | 第44-49页 |
| 5.2.1 样品制备和光谱采集 | 第44-46页 |
| 5.2.2 光谱预处理及分析 | 第46-48页 |
| 5.2.3 定性分析模型建立及检验 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 制浆材材性近红外在线检测系统开发 | 第50-60页 |
| 6.1 检测系统结构 | 第50-51页 |
| 6.2 在线检测系统的设计 | 第51-56页 |
| 6.2.1 系统硬件选择 | 第51-52页 |
| 6.2.2 系统软件设计 | 第52-56页 |
| 6.3 在线检测仿真实验 | 第56-59页 |
| 6.3.1 实验方案设计 | 第56-58页 |
| 6.3.2 结果分析 | 第58-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论和展望 | 第60-62页 |
| 7.1 结论 | 第60-61页 |
| 7.2 展望 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间获得的学术成果 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |