云南50种针叶材表面视觉特性和细胞结构对总色差的影响

2023-06-10 09:23朱培琦何鑫陈松阳曹秀龙邱坚
森林工程 2023年3期
关键词:色差

朱培琦 何鑫 陈松阳 曹秀龙 邱坚

摘 要:為探究云南常见针叶材的表面视觉特性、微观细胞结构对表面总色差(ΔE*)的影响,测量和计算云南50种针叶材的表面视觉物理量参数,并进行聚类分析、相关性等分析,深入研究50种针叶材表面视觉物理量的分布特征、各项视觉物理量参数之间的相关关系、微观细胞结构对ΔE*影响的显著性以及不同颜色类型木材的加工利用特性。结果表明,云南50种针叶材的明度(L*)分布42.02~77.55,红绿色品指数(a*)分布7.34~18.18,黄蓝色品指数(b*)分布19.70~32.82,色彩饱和度(C*)分布23.30~34.25,色调(h°)分布55.66~73.48,a*普遍较低,基本属于黄色的色调范围,除红豆杉属(Taxus)偏向深红褐色的色调。根据最远邻元素聚类算法50种针叶材主要被分为4类,第Ⅰ类为柏木属( Cupressus)、福建柏属(Fokienia)、刺柏属(Juniperus)、侧柏属(Platycladus)、白豆杉属(Pseudotaxus)、杉木属(Cunninghamia)、水杉属(Metasequoia)以及部分松科(Pinaceae)树种;第Ⅱ类为柳杉属(Taiwania)、云杉属(Picea)以及部分松科树种;第Ⅲ类为台湾杉属(Taiwania)和部分松科树种;第Ⅳ类为红豆杉属、刺柏属以及落叶松属(Larix)的怒江红杉(Larix speciosa)。50种针叶材视觉物理量的L*、h°分别与a*之间呈显著的负相关; L*与h°呈显著的正相关;C*与b*呈显著的正相关;色差参数方面,Δa*、Δb*分别与ΔC*呈显著的正相关,Δa*与色调Δh°呈显著的负相关。50种针叶材树种的轴向薄壁组织对ΔE*的影响水平显著;平均管胞长度与射线管胞二者的交互作用对ΔE*的影响水平显著。

关键词:针叶材;木材颜色;视觉物理量;色差;IAWA 特征编码

中图分类号:S781 文献标识码:A 文章编号:1006-8023(2023)03-0091-09

Abstract:To explore the surface visual characteristics, the influence of microcellular structure on the surface total color difference (ΔE*) of common softwood in Yunnan, the surface visual physical magnitudes of 50 species of softwood in Yunnan were measured and calculated. Cluster analysis, correlation analysis, and other methods were used to study the distribution characteristics of the surface visual physical magnitudes of 50 species of softwood, the correlation between various visual physical magnitudes, the significance of the influence of microcellular structure on ΔE*, and the processing and utilization properties of wood with different color types. The results showed that the distribution of lightness (L*) of 50 species of softwood in Yunnan ranged from 42.02 to 77.55, the red-green chromaticity index (a*) ranged from 7.34 to 18.18, the yellow-blue chromaticity index (b*) ranged from 19.70 to 32.82, the color saturation (C*) ranged from 23.30 to 34.25, and the hue angle ( h°) ranged from 55.66 to 73.48. The a* value was generally low and belonged to the yellow tone range, except for the Taxus which tended to be in the dark reddish-brown tone range. According to the furthest neighbor clustering algorithm, 50 species of softwood were mainly divided into 4 categories. Class I includes Cupressus, Fokienia, Juniperus, Platycladus, Pseudotaxus, Cunninghamia, Metasequoia, and some Pine species. Class Ⅱ includes Taiwania, Picea, and some Pine species. Class Ⅲ includes Taiwania and some Pine species. Class Ⅳ includes Taxus, Juniperus, and Larix from the Larix speciosa. There was a significant negative correlation between L* and a*, h° and a*. There was a significant positive correlation between L* and h°, C* and b*. As for color difference parameters, Δa* and Δb* were significantly positively correlated with ΔC* respectively. Δa* was significantly negatively correlated with Δh°. The influence of the axial parenchyma on ΔE* was significant, and the interaction between the average tracheid length and ray tracheids was significant.

Keywords:Softwood; wood color; visual physical magnitude; color difference; IAWA feature code

基金项目:国家自然科学基金面上项目(31971586);云南省教育厅科学研究基金项目(2020J0400)

第一作者简介:朱培琦,硕士研究生。研究方向为木材识别与鉴定。E-mail: 1065825204@qq.com

*通信作者:邱坚,博士,教授。研究方向为生物质材料。E-mail: qiujian@swfu.edu.cn

0 引言

木材的颜色是木材重要的物理光学性质,木材的视觉特性包括木材的颜色、木材的表面光泽度等[1]。木材的颜色直接影响着木制品的质量和木材的环境学特性等诸多方面,自20世纪八九十年代日美等国家已经开展了大量材色与木材居住性、木质材料环境科学的研究,包括不同日照强度和日照周期对木材表面颜色变化的影响[2]、木材颜色特性与遗传的研究[3]、木材的自然风化与热处理对木材颜色变化的研究以及木材的表面的色差评估的研究等[4-5]。我国学者开展了很多关于木材视觉物理量的分析和研究,包括对东非黑黄檀木材材色的研究[6];对多种木材样本材色进行色度学参数测量并结合用户对样本材色的感知评价和心理,采用正交试验方法分析不同材色的设计特征,为设计中木材颜色的确定提供参考[7];通过将木材表面的RGB颜色参数转换为YCbCr参数,提取红木类木材的纹理特征[8];对8种木材的弦切面视觉物理量参数进行聚类分析[9];对热处理温度或时间对木材颜色变化影响的研究[10-14];对木材颜色和耐光度以及光泽度[15-16]等方面进行了深入的研究和探讨。云南作为全国第二大森林资源大省,资源量大、树种丰富,目前尚未有专门对云南常见针叶材的材色进行定量化的研究。因此,笔者通过对采集自云南省各林区的50种针叶材的表面视觉物理量参数进行了测量、计算和分析,探讨了50种针叶材视觉物理量的分布特征和聚类特点、各项参数的相关性、微观细胞结构对表面总色差的影响以及分析不同颜色类型木材的加工利用特性。以期为国内针叶材木材制品和装饰木材等相关行业的生产和利用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

本研究所用的试验材料包括50种针叶材标本,均来自西南林业大学木材标本馆,标本的采集地点均来自云南省各林区,标本自采集后就立即进行了杀菌、消毒和干燥处理(含水率控制在15%以下),并一直保存在避光、恒温和恒湿的标本库中,降低并维持标本的含水率,防止标本因后期含水率过高而造成内部抽提物产生化学反应以及蓝变、褐变、霉变。每个树种选取5块无缺陷的试样,试样的规格为120 mm(长)×65 mm(宽)×15 mm(厚)含心材部分的弦切板。50种针叶材试样材料详见表1。

1.2 试验设备和仪器

多功能打磨机:台式多功能台磨(永康市新纪元工贸有限公司,中国),转速800~10 000 r/min。全自动色差测量仪:HITACHI307型SC-80C 全自动色差计(北京康光仪器有限公司,中国),光源为D65标准光源,照明和观测几何条件为0/d(垂直入射/漫反射),观测者视场范围为10°,测量孔径为18 mm。

1.3 试验方法

1.3.1 試样处理与木材表面视觉物理量参数的测定方法

为了避免木材表面灰尘和渗出物以及标本表面被空气氧化而影响木材表面视觉物理量的测定结果,测定前使用250、800、1 000目的砂纸对每个试样进行打磨。50种针叶材各选取5块无缺陷的试样,每块试样的弦切板芯材部分选择3个测点,每个树种测量15组数据。使用全自动色差计测定木材表面的视觉物理量的明度(L*)、红绿轴色品指数(a*)、黄蓝轴色品指数(b*)。

1.3.2 视觉物理量参数的计算方法

采用国际照明委员会CIE(1976)L*a*b*标准色度学系统表征颜色。利用全自动色差计测量并记录L*、a*、b*。将测量出的数据按照L*a*b*表色系统(CIE 1976)公式计算C*(色彩饱和度)、h°(色调)、ΔL*(明度差)、Δa*(红绿轴色品指数差)、Δb*(黄蓝轴色品指数差)、ΔC*(色度差)、Δh°(色调差)以及ΔE*(总色差),计算公式如下

式中,参照值L*0、a*0、b*0、C*0、h°0表示测定树种的第1个测点数据值。

2 结果与分析

2.1 木材视觉物理量的分布

采用全自动色差测量仪测量50种针叶材试样表面视觉物理量,并根据相关公式计算得到C*和h°。50种针叶材的表面视觉物理量见表1。

根据表1的L*、a*、b*视觉物理量的平均值可以获得云南50种针叶材视觉物理量的分布情况,如图1所示。L*分布在42.02~77.55,红豆杉的L*最低,红皮云杉的L*最高;红豆杉属的木材颜色偏暗,对可见光的吸收率高,反射率低,因此明度较低;云杉属和冷杉属的木材颜色偏黄,对可见光的反射率高,因此明度较高。a*分布在7.34~18.18,日本柳杉的a*最低,大果红杉的a*最高;由于红豆杉属木材表面对红色波段的反射率较高,故红豆杉属的木材颜色都偏向于红褐色; 90%以上的树种a*平均值都分布在7~15。b*分布在19.70~32.82,西藏红豆杉的b*最低,福建柏的b*最高;木材的颜色基本都是黄色,因此b*都较高。

2.2 聚类分析

通过最远邻元素聚类算法对50种针叶材的L*、a*、b*的平均值进行聚类分析,结果主要分为4类,如图2所示。

第Ⅰ类:L*分布在63.16~74.72,a*分布在8.45~13.63,b*分布在24.98~32.82,C*分布在27.47~34.23,h°分布在65.43~73.50(表2)。包括干香柏、金钱松、华北落叶松、杉木、白豆杉、黄花落叶松、云南松、水杉、冷杉、丽江铁杉、红松、马尾松、福建柏、侧柏、刺柏、欧洲赤松、秦岭冷杉、巴山冷杉、落叶松、华山松、白皮松和台湾松。此类木材主要为柏木属、福建柏属、刺柏属、侧柏属、白豆杉属、杉木属、水杉属以及部分松科树种。

第Ⅱ类:L*分布在67.19~77.55,a*分布在7.34~13.60,b*分布在21.50~28.49,C*分布在23.25~30.27,h°分布在60.39~72.10(表2)。包括苍山冷杉、急尖长苞冷杉、臭冷杉、思茅松、油松、鱼鳞云杉、红皮云杉、中甸云杉、冷杉*、柳杉、青海云杉、青杄、丽江云杉、云南铁杉、铁杉、乔松、油麦吊云杉、云杉和日本柳杉。此类木材主要为柳杉属、云杉属以及部分松科树种。

第Ⅲ类:L*分布在58.45~62.20,a*分布在12.91~18.18,b*分布在26.17~28.66,C*分布在29.56~33.52,h°分布在57.15~65.18(表2)。包括大果红杉、华南五针松、黑松和台湾松。此类木材主要为台湾杉属和部分松科树种。

第Ⅳ类:L*分布在42.02~54.31,a*分布在13.54~16.41,b*分布在19.70~24.69,C*分布在23.90~29.65,h°分布在55.50~59.76(表2)。主要包括方枝柏、怒江红杉、云南红豆杉、红豆杉和西藏红豆杉。此类木材主要为红豆杉属。

对4类木材的视觉物理量L*、a*、b*、C*、h°进行比较分析,结果表明:Ⅱ类的L*平均值最高,其次为Ⅰ类、Ⅲ类,Ⅳ类的L*平均值最低;Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ类的L*分布相对集中,Ⅳ类的L*分布相对分散;Ⅰ和Ⅱ类的L*呈略右偏分布,Ⅲ类和Ⅳ类的L*呈接近正态分布,如图3(a)所示。Ⅲ类的a*平均值最高,其次为Ⅳ类、Ⅰ类,Ⅱ类的a*平均值最低;Ⅰ类和Ⅳ类的a*分布相对集中,Ⅱ类和Ⅲ类的a*分布相对分散;Ⅲ类和Ⅳ类的a*呈现较为明显的右偏分布,如图3(b)所示。Ⅰ类的b*平均值最高,其次为Ⅲ类、Ⅱ类,Ⅳ类的b*平均值最低;Ⅱ和Ⅲ类的b*分布相对集中,Ⅰ类和Ⅳ类的b*分布相对分散;Ⅲ类和Ⅳ类的b*呈明显的左偏分布,如图3(c)所示。Ⅲ类的C*平均值最高,其次为Ⅰ类、Ⅳ类,Ⅱ类的C*平均值最低;Ⅰ类的C*呈略右偏分布,Ⅳ类的C*呈现明显的左偏分布,如图3(d)所示。Ⅰ类的h°平均值最高,其次为Ⅱ类、Ⅲ类,Ⅳ类的h°平均值最低;Ⅰ类和Ⅳ类的h°分布相对集中,Ⅱ类和Ⅲ类的h°分布相对分散;Ⅱ类的h°呈现较为明显的左偏分布,如图3(e)所示。Ⅰ类和Ⅱ类的木材颜色都偏黄色,Ⅰ类木材对黄色波段的吸收率相对更低,因此Ⅰ类木材的黄色更深,Ⅱ类木材对可见光的吸收较少,因而Ⅱ类木材的明度值最高。Ⅲ类木材颜色主要呈现淡红褐色或黄色,因此a*和b*都偏高。Ⅳ类木材以暗红褐色为主,a*和C*偏高。

2.3 相关性分析

木材的各项视觉物理量之间的相关性一般都揭示了木材表面的颜色特性[21]。通过对云南50种针叶材的L*、a*、b*、C*、h° 5个视觉物理量的平均值和ΔL*、Δa*、Δb*、ΔC*、Δh°、ΔE* 6个色差参数的平均值进行Spearman相关性分析,结果如图4所示。

由图4可知, L*、h°分别与a*之间呈显著的负相关,表明针叶材表面红色越深(a*越大),相应的对可见光的吸收率增大(L*降低)色调也偏红(h°越小)。L*与h°呈显著的正相关,表明针叶材表面呈黄色调比红色调对可见光的反射率更高。C*与b*呈显著的正相关,表明针叶材表面对黄色波段的反射率较高,黄色的纯度较高。色差参数方面,Δa*、Δb*与ΔC*呈显著的正相关;Δa*与Δh°呈顯著的负相关,表明针叶材的Δh°主要受到木材表面a*差异的影响。

2.4 木材细胞的结构对木材表面总色差ΔE*的影响

有文献报道指出,木材表面颜色的不均匀性,可能是因为其由大小和形状不一的细胞所组成[17]。

依据《IAWA List of Microscopic Features for Softwood Identification》对照表并选择反映木材中不同细胞大小和形状的5个特征组,①IAWA code 50~51,平均管胞长度(变量分组为:短(<3 000 μm)、中等(3 000~5 000 μm));②IAWA code 72,轴向薄壁组织(变量分组为:存在、少见或未见);③IAWA code 79~80,射线管胞(变量分组为:普遍存在、偶见或少见);④IAWA code 102~105,木射线细胞高度(变量分组为:很低(少于5个细胞)、中等(5~15个细胞)、高(16~30个细胞)、很高(大于30个细胞));⑤IAWA code 118,晶体(变量分组为:存在、未见)。识别出50种针叶材解剖特征中存在以上5个特征项,并将这50种针叶材的特征项结果作为变量因子、总色差ΔE*作为因变量进行方差分析,分析结果见表3。

由表3可知,轴向薄壁组织(因素1)、平均管胞长度与射线管胞的交互作用(因素2)分别对ΔE*的影响显著。

2.5 云南50种针叶材的视觉特性和加工利用性质

木材表面视觉物理量与木材的视觉心理有着密切的关系[18],本研究选择的50种针叶材是云南常见针叶材树种,并且多数是市场上常见的家具、工艺品、门窗、地面材及装饰材等常用原料,根据不同类型木材视觉物理量的特点分析其视觉心理特征与加工利用特性之间的关系。对2.2聚类的4类木材的加工利用性质分析如下:Ⅰ类和Ⅱ类木材表面的材色明快、舒适且大多数树种较为常见,较适用于生产建筑用料和大多数木制品;Ⅲ类木材表面的材色温暖,适用于生产室内建筑材料和家具等;Ⅳ类木材表面的材色豪华、深沉、素雅,适用于生产家具、工艺品、乐器、雕刻和地面材等。根据色差分级(表4),本研究的50种针叶材的平均总色差ΔE*分布在1.34~7.69(色差级别为2~5),色差级别为2的树种包括:红皮云杉、丽江铁杉;色差级别为3的树种包括:福建柏、刺柏、怒江红杉、白皮松、思茅松和红豆杉;色差级别为4的树种包括:干香柏、侧柏、方枝柏、秦岭冷杉、苍山冷杉、冷杉、巴山冷杉、中甸冷杉、臭冷杉、急尖长苞冷杉、冷杉、落叶松、黄花落叶松、大果红杉、华北落叶松、油麦吊云杉、青海云杉、鱼鳞云杉、丽江云杉、云杉、青杄、华山松、乔松、华南五针松、马尾松、欧洲赤松、油松、台湾松、黑松、云南松、金钱松、铁杉、西藏红豆杉、柳杉、日本柳杉、水杉和台湾杉;色差级别为5的树种包括:红松、云南铁杉、白豆杉、云南红豆杉和杉木。

3 结论与讨论

本研究定量测量了云南50种针叶材的表面视觉物理量并计算了各项参数,对视觉物理量的分布特征、聚类特点、各项视觉物理量之间的相关性、木材细胞结构对木材表面总色差ΔE*的影响以及各类木材的加工利用性质进行了分析和研究,得出以下结论。

1)50种针叶材的a*普遍较低,基本属于黄色色调的范围,除红豆杉偏向于红色色调。木材表面的视觉物理量数据分布表明多数针叶材对可见光的黄色波段的吸收率相对更低。

2)聚类分析结果主要分为4类:第Ⅰ类木材b*和C*相对较高,木材表面颜色色调偏黄、色彩纯度相对较高;第Ⅱ类木材L*和h°相对较高,木材表面颜色色调偏黄、明度高;第Ⅲ类木材a*和C*相对较高,木材表面颜色色调偏淡红色、色彩纯度相对较高;第Ⅳ类木材a*相对较高, b*、L*和h°相对较低,木材表面颜色色调偏红、主要呈暗红褐色。

3)L*、h°分别与a*之间呈显著的负相关;L*与h°呈显著的正相关; C*与b*呈显著的正相关。色差参数方面,Δa*、Δb*分别与ΔC*呈显著的正相关;Δa*与Δh°呈显著的负相关。

4)轴向薄壁组织(因素1)对总色差ΔE*的影响水平显著;平均管胞长度与射线管胞二者的交互作用(因素2)对总色差ΔE*的影响水平显著。

5)根据不同类型木材的表面视觉物理量参数的特点,聚类的4组木材的加工利用性质分析如下:Ⅰ类和Ⅱ类木材适用于生产建筑用料和大多数木制品;Ⅲ类木材适用于生产室内建筑材料和家具等;Ⅳ类木材适用于生产家具、工艺品等。50种针叶材的平均总色差ΔE*分布在1.34~7.69,色差级别处于2~5。

由于3大素的含量基本占针叶材总量的90%以上,这些成分中只有木质素对可见光具有很强的吸收(80%~95%的吸收可归因于木质素)并且是使木材表面呈现黄色的主要原因,而其他提取物的含量则对木材的色调起到重要的主导作用,尤其是提取物的含量与红色色调相关,因此a*与L*、h°和C*都存在着不同程度的相关性。从木材细胞结构对木材表面总色差ΔE*影响的方差分析结果来看,仅轴向薄壁细胞(单因素)与ΔE*具有显著性,可能木材表面ΔE*存在部分原因是由轴向薄壁细胞的大小和形状不同所造成,但是此次试验并未考虑到不同细胞的数量、细胞的组合排列方式和细胞中的主要化学成分等其他因素。未来将针对材色与细胞结构以及木材中次生代谢产物的相关性进行深入研究。

【参 考 文 献】

[1]刘一星.木材学[M].北京:中国林业科学出版社,1983.

LIU Y X. Wood Science [M]. Beijing: China Forestry Science Press, 1983.

[2]SANDOVAL-TORRES S, JOMAA W, MARC F, et al. Causes of color changes in wood during drying[J]. Forestry Studies in China, 2010, 12(4): 167-175.

[3]CUI L J, WANG B P, QIAO J, et al. Wood color analysis and integrated selection of Paulownia clones grown in Hubei Province, China[J]. Forestry Studies, 2015, 62(1): 48-57.

[4]BUCHELT B, WAGENFUHR A. Evaluation of colour differences on wood surfaces[J]. European Journal of Wood and Wood Products, 2012, 70(1): 389-391.

[5]MATSUO M, YOKOYAMA M, UMEMURA K, et al. Aging of wood: analysis of color changes during natural aging and heat treatment[J]. Holzforschung, 2011, 65(3): 40-41.

[6]黃广华,陈瑞英,陈居静,等.东非黑黄檀木材构造及其材色[J].森林工程,2023,39(2):107-112,131.

HUANG G H, CHEN R Y, CHEN J J, et al. Wood structure and color of Dalbergia melanoxylon[J]. Forest Engineering, 2023, 39(2): 107-112, 131.

[7]关瑛,刘粟瑶,杜肖叶.木材表面材色特征色度分析研究[J].林产工业,2021,58(8):65-70.

GUAN Y, LIU S Y, DU X Y. Research on color chromaticity of wood surface[J]. China Forest Products Industry, 2021, 58(8): 65-70.

[8]林启招,孙永科,邱坚.基于YCbCr颜色空间的木材纹理检测技术[J].信阳农林学院学报,2020,30(3):100-103,112.

LIN Q Z, SUN Y K, QIU J. Wood texture figure extraction algorithm based on YCbCr color space[J]. Journal of Xinyang Agriculture and Forestry University, 2020, 30(3): 100-103, 112.

[9]王润鹏,刘元,胡进波,等.木材弦切面花纹的视觉特性[J].中南林业科技大学学报,2023,43(1):181-190.

WANG R P, LIU Y, HU J B, et al. Visual characteristics of wood tangential section pattern[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology, 2023, 43(1): 181-190.

[10]马伟,强添纲,郭明辉.高温热处理对落叶松仿珍贵木材颜色变化的影响[J].东北林业大学学报,2016,44(12):37-41.

MA W, QIANG T G, GUO M H. Effect of high temperature heat treatment on color change of imitate precious wood of larch[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2016, 44(12): 37-41.

[11]曹永建,李兴伟,王颂,等.高温热处理对尾叶桉木材颜色的影响[J].林业与环境科学,2018,34(1):18-20.

CAO Y J, LI X W, WANG S, et al. Effects of thermal treatment on color in Eucalyptus urophylla wood[J]. Forestry and Environmental Science, 2018, 34(1): 18-20.

[12]陈宣宗,张爱文,陈李璨,等.高温水热处理对马尾松木材颜色变化的影响[J].浙江林业科技,2018,38(6):1-7.

CHEN X Z, ZHANG A W, CHEN L C, et al. Effect of hydrothermal treatment on color of Pinus massoniana wood[J]. Journal of Zhejiang Forestry Science and Technology, 2018, 38(6): 1-7.

[13]孙龙祥,赵有科,吕建雄,等.热处理温度与时间对樟子松木材颜色的影响[J].木材工业,2014,28(6):16-19.

SUN L X, ZHAO Y K, LYU J X, et al. Effects of heat treating temperature and time on color of Pinus sylvestris wood[J]. China Wood Industry, 2014, 28(6): 16-19.

[14]吕建雄,黄荣凤,曹永建,等.蒸汽介质热处理对毛白杨木材颜色的影响[J].林业科学,2012,48(1):126-130.

LYU J X, HUANG R F, CAO Y J, et al. Effect of steam heat treatment on color of Chinese white poplar wood[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2012, 48(1): 126-130.

[15]赵荣军,费本华,江泽慧.人工林桉树木材颜色和耐光性[J].东北林业大学学报,2005,33:43-44.

ZHAO R J, FEI B H, JIANG Z H. Surface color and light fastness of eucalypt wood from plantation [J]. Journal of Northeast Forestry University, 2005, 33: 43-44.

[16]何拓,罗建举.20种红木类木材颜色和光泽度研究[J].林业工程学报,2016,1(2):44-48.

HE T, LUO J J. Study on the color and luster of twenty species of rosewood[J]. Journal of Forestry Engineering, 2016, 1(2): 44-48.

[17]HON D N S, SHIRAISHI N. Color and discoloration[M]// Wood and Cellulosic Chemistry, New York: Marcel Dekker Inc, 2001.

[18]劉一星,李坚,王矛棣.木材表面视觉环境学特性分析Ⅰ.木材表面视觉物理量与视觉心理量的关系[J].木材工业,1995,9(2):14-17,30.

LIU Y X, LI J, WANG M D. Analysis of visual environmental characteristics of wood surface I. Relationship between visual physical quantity and visual psychological quantity of wood surface[J]. Chinese Journal of Wood Science and Technology, 1995, 9(2): 14-17, 30.

[19]ALLEGRETTI O, TRAVAN L, CIVIDINI R, et al. Drying techniques to obtain white beech. In: Quality control for wood and wood products [C]. Ljubljana: University of Ljubljana, Biotechnical Faculty, 2009. 7-12.

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