胡 靜 劉 祎 徐 偉 吳智慧 龐小仁

（1.南京林業(yè)大學家居與工業(yè)設計學院，江蘇 南京 210037；2.浙江升華云峰新材股份有限公司，浙江 德清 313220）

木材結(jié)構(gòu)復雜，不同樹種的木材具有各自宏觀和微觀解剖構(gòu)造典型特征。這些特征絕大多數(shù)來源于樹木自身基因以及各類型細胞分化后聚集所形成的組織。通過對木材宏微觀構(gòu)造特征進行觀察和比較，可實現(xiàn)木材材種的分析和鑒別，將木材材種定位到屬、類和種[1-3]。

對木材材種的鑒別是一項涉及人類視覺、觸覺、嗅覺、聽覺乃至味覺的復雜行為，具有很強的實踐性、經(jīng)驗性和綜合性[4]。木材的主要宏觀特征包括心邊材、早晚材、生長輪、管孔、軸向薄壁組織、木射線、胞間道等，次要特征則包括顏色、光澤度、氣味與滋味、紋理、花紋等。木材的微觀特征包括導管排列及其上面的微觀特征、木纖維、軸向薄壁組織、木射線等。在進行木材材種鑒別時，不僅需要依靠肉眼觀察樣品的形貌結(jié)構(gòu)特征，同時還可以通過鼻、耳、手等感官，通過嗅、聽、觸等方法辨別木材的次要宏觀特征。綜合觀察木材的各種特征可以實現(xiàn)木材材種的快速鑒別。

數(shù)碼相機、光學顯微鏡、體視顯微鏡、掃描電子顯微鏡、透射電子顯微鏡、X射線三維顯微鏡、原子力顯微鏡等設備可用于鑒別木材材種，對木材樣品和切片進行觀察，獲取木材的宏觀、微觀和超微尺度的二維和三維構(gòu)造特征[5-9]。

20 世紀末期，各大顯微鏡廠商均開發(fā)了光學生物顯微鏡、數(shù)碼成像組件、計算機和圖像分析軟件配合的軟硬件組合產(chǎn)品系統(tǒng)，將木材微觀構(gòu)造轉(zhuǎn)換為圖像信號，經(jīng)圖像處理轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信號，傳輸至計算機中，實現(xiàn)木材顯微照片的采集和分析，這一方法在木材科研領域使用廣泛[10-11]。這種方法不僅能用于木材顯微照片的拍攝和儲存，還可進行木材細胞識別、細胞解剖形態(tài)和幾何特征數(shù)字化分析等研究，促進了我國木材鑒別和生物木材學的發(fā)展[12]。

根據(jù)國家標準GB/T 29894—2013《木材鑒別方法通則》[13]，用于光學生物顯微鏡進行微觀鑒別所需觀察的木材樣品要經(jīng)過軟化、切片、染色、脫水、透明、封片等操作制成顯微切片樣品，制片過程中需要切片機、玻片、烘箱等設備和染色劑、樹脂膠、乙醇、丙三醇、二甲苯、聚乙二醇、重鉻酸鉀等藥品[14]。在制作木材切片時，還需要著重挑選具有明顯特征的部位。整個制片過程較為復雜，時間較長，需在實驗室內(nèi)進行。此外，軟硬件組合的數(shù)字化顯微系統(tǒng)也不方便移動，不便在木材集散地、制材和用材等環(huán)境進行材種快速鑒定[15]。

電子顯微鏡具有放大倍數(shù)更高，獲取圖像更清晰的優(yōu)點，不僅可用于木材材種鑒別中微觀結(jié)構(gòu)的觀察，還可獲得木材胞壁層狀結(jié)構(gòu)和壁上特征、微纖絲排列等亞顯微和超微結(jié)構(gòu)[16]。然而，當采用掃描電子顯微鏡觀察木材樣品時，由于木材本身是電的不良導體，往往需要離子濺射儀對樣品進行噴金或噴碳處理。采用透射電子顯微鏡觀察木材的超微結(jié)構(gòu)時，則需要對樣品進行超薄切片處理。

隨著光電技術的快速發(fā)展，市面上出現(xiàn)了多款便攜式顯微相機，通過非球面透鏡組等實現(xiàn)顯微成像，可達到專業(yè)光學顯微鏡水平，克服了傳統(tǒng)光學顯微鏡體積大、質(zhì)量重、不易隨身攜帶等方面的缺點。本研究旨在嘗試將便攜顯微相機應用于木材微觀構(gòu)造特征的觀察和顯微相片拍攝中，并基于此進行木材材種鑒別，以期為木材顯微相片的獲取和多場景下木材材種鑒別工作提供新思路[17]。

1 材料與方法

1.1 材料

木材樣本取自南京林業(yè)大學家具設計與工程實踐教育中心，共選取了10種宏觀特征各異的木料，采用推臺鋸和平刨對各木材樣本進行開料鋸切和表面刨光。加工完成后的木材樣本如圖1所示。

圖1 10 種木料的照片F(xiàn)ig.1 Photos of 10 kinds of wood

1.2 設備

如圖2所示[18]，便攜顯微相機購自肯維捷斯（武漢）科技有限公司，型號為TipscopeCAM，分辨率為2 μm，最高像素為1 300萬，內(nèi)置照明器，具有自動對焦功能，可通過OTG數(shù)據(jù)線與手機或計算機直接連接，質(zhì)量約72 g，尺寸為69.5 mm × 56 mm × 23 mm。其相關成像模塊、攝像頭模組和成像鏡頭等已獲國家專利授權(quán)或公開[19-21]。

圖2 TipscopeCAM便攜顯微相機Fig.2 TipscopeCAM portable microscope camera

1.3 試驗方法

為拍攝每塊木料三切面的微觀結(jié)構(gòu)特征的照片，用單鋒刀片在木材試樣上切出一塊斜平行六面體，要求橫切面包含1 個以上的完整生長輪，且生長輪界線與橫切面的兩個邊平行，兩個平行徑切面均與木射線細胞平行，而兩個平行弦切面則均與木射線細胞垂直，對樣品進行標號。

用數(shù)據(jù)線將便攜顯微相機與智能手機連接，開啟手機的OTG連接以及相機配套App，選擇其具有代表性的顯微結(jié)構(gòu)特征進行拍攝，完成圖像采集。本文以文獻[22-26]等作為工具書，依據(jù)對拍攝照片的觀察進行試驗木材材種鑒別。

2 結(jié)果與分析

2.1 木材的宏觀構(gòu)造特征

木料a：該木材為針葉材，淺黃白色，結(jié)構(gòu)中，紋理直，質(zhì)較軟，經(jīng)測量其氣干密度約為0.40 g/cm3，松脂味顯著，生長輪界明顯，早材色淺且寬，晚材色深且窄，早晚材略急變，木射線細而密，徑切面上呈有光澤的線形，具有軸向樹脂道，在橫切面上呈單獨的淺色斑點，分布于生長輪晚材區(qū)或早晚材邊界處，在縱切面上呈淺色細線。

木料b：該木材為半環(huán)孔材，木材淺紅褐色或紅褐色至紅棕色，具有光澤，紋理直，結(jié)構(gòu)細而且均勻，切面光潔，氣干密度約為0.59 g/cm3，生長輪略明顯，導管管孔多且小，較明顯，在生長輪內(nèi)密集且較大，在生長輪界極少，軸向薄壁組織肉眼下不見，木射線肉眼下明顯，非疊生，略密，分寬窄兩類，在徑切面呈寬窄不一的斷帶斑塊，弦切面為美觀的紡錘形花紋。

木料c：該木材為散孔材，紅褐色至暗紅褐色，有光澤，木材紋理略交錯，結(jié)構(gòu)細膩而均勻，氣干密度約為0.66 g/cm3，敲擊有金石聲，管孔略小，肉眼下可見管孔內(nèi)含有黑色的樹膠和白色的侵填體。軸向薄壁組織肉眼下不見，木射線肉眼下明顯，徑切面呈斑塊狀，弦切面為細密的點狀紋。

木料d：該木材為散孔材，灰白色木材上帶有紅褐色斑紋，有光澤，紋理直，重量輕，氣干密度約為0.45 g/cm3，平刨刨切過程中易出現(xiàn)端部崩裂，生長輪不明顯，橫切面管孔略呈斜列，管孔大小中等，軸向薄壁組織肉眼下不見，木射線在橫切面上甚窄，徑切面上呈紅褐色有光澤的線形，弦切面為細密的點狀紋。

木料e：該木材為散孔材，粉紅灰色，光澤較弱，生長輪不明顯，木材紋理直，結(jié)構(gòu)細，氣干密度約為0.51 g/cm3，平刨刨切過程中易出現(xiàn)端部崩裂，其宏觀構(gòu)造特征與木料d相似，管孔大小中等，軸向薄壁組織肉眼下不見，木射線在橫切面上甚窄，徑切面上呈紅褐色有光澤的短線，弦切面為細密的點狀紋。

木料f：該木材為散孔材，黃白色，生長輪較明顯，輪界處晚材顏色較深，木材有光澤，鋸切時有酸臭味，紋理直，結(jié)構(gòu)細，質(zhì)輕軟，氣干密度約為0.39 g/cm3，縱切面上會有軟毛刺，管孔肉眼下略能分辨，小而密，軸向薄壁組織肉眼下不見，木射線在橫切面上略能見，徑切面上呈顏色略深的有光澤短線，弦切面上不見木射線。

木料g：該木材為環(huán)孔材，灰褐色，生長輪明顯，具有一定的光澤，紋理通直，結(jié)構(gòu)略粗，不均勻，氣干密度約為0.70 g/cm3，早材管孔肉眼下明顯，管孔大且含有晶瑩的侵填體，晚材管孔小，在橫切面上呈略白的點狀，木射線肉眼可見，橫切面上觀察其較管孔窄，徑切面呈褐色線狀，弦切面為極細密的點狀紋。

木料h：該木材為散孔材，灰色，生長輪不明顯，木材紋理直，結(jié)構(gòu)粗，氣干密度約為0.35 g/cm3，管孔略大，單管孔及2個徑列復管孔可見，分布均勻，少數(shù)管孔內(nèi)侵填體可見。軸向樹膠道呈長同心圓弧排列，其中有白色內(nèi)含物，肉眼下橫切面呈白點連成的線狀結(jié)構(gòu)，木射線肉眼可見，橫切面上觀察其極細，徑切面呈褐色斑塊，弦切面為極細密的短線狀紋。

木料i：該木材為環(huán)孔材，黃白褐色，生長輪明顯，具有一定的光澤，略有蠟質(zhì)感，紋理通直，結(jié)構(gòu)略粗，不均勻，弦切面有毛刺，氣干密度約為0.73 g/cm3，其宏觀構(gòu)造特征與木料g相似，管孔肉眼下明顯，早材管孔大且含有晶瑩的侵填體，晚材管孔小，在橫切面上呈略白的點狀，木射線肉眼可見，橫切面上觀察其較管孔窄，徑切面呈淺黃褐色小斑塊狀，弦切面為細密的點狀紋，弦面有美觀的山水狀花紋。

木料j：該木材為散孔材，深灰褐色，生長輪不明顯，木材紋理直，結(jié)構(gòu)粗，氣干密度約為0.60 g/cm3，其宏觀構(gòu)造特征與木料h相似，管孔略大，單管孔及2個徑列復管孔可見，分布均勻，管孔內(nèi)侵填體可見，較木料h更多。軸向樹膠道亦呈長同心圓弧排列，內(nèi)含物呈褐色，且縱切面偶見單列褐色樹膠道痕跡。由于材色較深，橫切面木射線不見，徑切面呈褐色斑塊，弦切面為極細密的短線狀紋。

2.2 木材的微觀構(gòu)造特征和材種確定

本文利用便攜顯微相機拍攝10 種木材樣本的三切面顯微照片，如表1 所示，通過對顯微照片中木材的微觀構(gòu)造特征進行識別、歸類和計算，進而判斷和確定各種木料的材種。

表1 利用便攜顯微相機拍攝的10 種木料三切面顯微照片Tab.1 Three-section micrographs of 10 kinds of wood taken with portable microcamera

木料a：該木材徑切面軸向管胞的徑壁上有具緣紋孔1～2 列，數(shù)多明顯，射線管胞平滑，有單列和紡錘形兩種木射線，密且窄，交叉場紋孔窗格型，在弦切面可觀察到徑向樹脂道包含在木射線中，綜合判斷該木材材種為樟子松（Pinus sylvestrisvar.mongolica）。

木料b：可見木材橫切面導管呈散生，略具侵填體，導管分子單穿孔，管間紋孔式對列、對列-梯狀及梯狀，軸向薄壁組織呈星散-聚合狀，木射線分寬窄兩類，單列射線高1～18 細胞，多列射線高6～100 細胞或以上，寬2～19 細胞，射線組織同形單列及多列，綜合判斷該木材材種為歐洲水青岡（Fagus sylvatica）。

木料c：在木材橫切面可以觀察到，管孔內(nèi)含樹膠和侵填體，單管孔，少數(shù)短徑列復管孔（2～4 個），管孔團偶見，導管分子單穿孔，管間紋孔式互列，軸向薄壁組織呈帶狀、環(huán)管束狀、輪界狀及星散狀，含樹膠，分隔木纖維普遍或少見，木射線疊生，單列射線少，多列射線寬2～5 細胞，高10～25 細胞，射線組織異型II或III型，射線細胞含樹膠，綜合判斷該木材材種為桃花心木（Swietenia mahagoniJacq.）。

木料d、e：通過對比顯微照片發(fā)現(xiàn)，此兩種木料的顯微結(jié)構(gòu)一致，判斷二者分別為同一種木材的心材和邊材，其心邊材區(qū)別明顯，心材淺紅灰色（圖1e），邊材色淺帶灰白色（圖1d）。單管孔及徑裂復管孔（多數(shù)2～3 個），導管分子單穿孔，管間紋孔式互列。軸向薄壁組織甚小，疏環(huán)管狀，分隔木纖維普遍。木射線非疊生，單列射線甚少，高2～9 細胞；多列射線寬幾乎全為2個細胞，高多數(shù)8～16 細胞，射線組織異型II和III型，具有直立方形細胞，射線細胞內(nèi)含樹膠及硅石，綜合判斷該木材材種為奧克欖（Aucoumea klaineana）。

木料f：木材橫切面導管散生，管孔小而多（平均弦徑50～100 μm），主要為單管孔，少量徑列復管孔（2～3個），管孔平均40～100 個/mm2，導管中侵填體未見，軸向薄壁組織未見。導管單穿孔，管間紋孔式互列，木射線密而窄，同形射線組織全部單列，綜合判斷該木材材種為楊木（Populusspp.）。

木料g、i：通過對比發(fā)現(xiàn)，此兩種木料的顯微結(jié)構(gòu)一致，判斷二者分別為同一種木材的心材部分的徑切板和邊材部分的弦切板，因而展現(xiàn)出不同的花紋，且木料g的顏色更深、生長輪密度更大，應為心材；木料i的顏色更淺、生長輪密度更小，應為邊材。該木材早材管孔2～4列，單獨及徑列復管孔，連續(xù)排列，晚材管孔小，星散分布，導管分子單穿孔，能見黃白色侵填體，木纖維徑列，軸向薄壁組織環(huán)管束狀及輪界狀，木射線非疊生，單列射線較少，多列射線寬2～3細胞，高10～15細胞，射線組織同形單列及多列，射線細胞含少量樹膠，綜合判斷該木材材種為水曲柳 （Fraxinus mandshuricaRoxb）。

木料h、j：通過對比發(fā)現(xiàn)，此兩種木料的顯微結(jié)構(gòu)一致，判斷二者分別為同一種木材的心材和邊材，其心邊材區(qū)別較明顯，心材深灰褐色（圖1j），邊材淺灰色（圖1h）。該木材導管分子單穿孔，管間紋孔式互列。軸向薄壁組織呈傍管型稀疏狀、翼狀、弦向細線狀，圍繞樹膠道呈帶狀。木射線非疊生，單列射線少，多列射線寬2～4細胞，高15～75細胞，射線組織為異形II型，稀III型，綜合判斷該木材材種為白柳安（Pentacme contorta）。

3 結(jié)論

便攜顯微相機與體視顯微鏡觀察效果類似，且不需要對試樣進行軟化、染色、脫水等處理，所觀察到的細胞及其排列形式更接近試樣的宏觀構(gòu)造，使觀察者能更好的將宏觀特征和微觀特征對應。此外，便攜顯微相機體積小、質(zhì)量輕、成本低、方便攜帶，可與手機、個人計算機等設備快捷連接，具有較高的應用價值。

使用便攜顯微相機可以便捷地拍攝并記錄各類木材材種的照片，豐富木材顯微照片的數(shù)量，有助于木材顯微照片數(shù)據(jù)庫的建立。同時，這些照片經(jīng)處理后，還可以用于計算機自動化木材識別系統(tǒng)的訓練，提升系統(tǒng)識別的準確率。