慈竹(Neosinocalamus affinis Keng)是我国西南地区特有的经济竹种,具有生长快、周期短、可再生、纤维形态好等特点,是竹原纤维制备的优选竹种。竹原纤维作为一种新型纺织用植物纤维材料,其织物越来越受到人们的青睐。但是,关于竹材材性快速预测以及竹原纤维识别研究目前还较少,尤其是关于应用红外光谱预测慈竹材性和二维相关红外光谱识别竹原纤维的研究还尚未见报道。本论文以慈竹及其竹原纤维为研究对象,将近红外和中红外光谱技术同化学计量学相结合,建立慈竹解剖、物理、力学和化学性质相关指标分析模型,实现慈竹材性的快速预测;利用中红外和二维相关红外光谱对比分析慈竹竹原纤维与黄麻、亚麻、大麻、棉和竹浆粘胶纤维的红外光谱特征,进行慈竹竹原纤维识别。论文拟为慈竹定向培育和高附加值利用提供科学理论依据。本研究得到的主要结果和结论如下:(1)应用近红外光谱技术对慈竹解剖性质微纤丝角、纤维长度和纤维宽度进行了快速预测研究。结果表明,微纤丝角、纤维长度和纤维宽度样本原始光谱经消噪和正交信号校正预处理后,建立的偏最小二乘(PLS)模型预测精度显著提高,其校正模型决定系数(R2)值分别为0.93、0.97和0.74,校正标准差(RMSEC)为0.0997、0.0506和1.3825,预测模型R2值分别为0.80、0.98和0.99,预测标准差(RMSEP)为0.2920、0.1460和1.1741,证明近红外光谱法可以实现慈竹微纤丝角、纤维长度和纤维宽度的快速预测。(2)研究了利用竹壁不同部位(竹壁内、外表面和竹肉)近红外光谱建立慈竹气干密度分析模型。结果表明,竹肉光谱建立的密度PLS模型预测效果优于相应竹壁内、外表面光谱模型,并且密度样本厚度越小,其模型预测效果越好,其中最佳密度校正模型R2值为0.89,RMSEC为0.0310,预测模型R2值为0.77,RMSEP为0.0438。(3)利用近红外光谱技术对慈竹力学性质抗弯强度(MOR)、抗弯弹性模量(MOE)和顺纹抗拉强度进行了预测研究。结果表明,反向区间偏最小二乘(bi PLS)法可以有效优化建模光谱区间,建立的各指标校正模型预测精度均高于全谱范围建立的PLS模型,其较佳MOR、MOE和顺纹抗拉强度校正模型R2值分别为0.79、0.87和0.72,RMSEC为0.0202、1.1349和0.0313,预测模型R2值分别为0.78、0.73和0.77,RMSEP为0.0185、1.8561和0.0292,证明近红外光谱法预测慈竹力学性质是可行的。(4)利用近红外光谱技术和X射线衍射技术对慈竹纤维素结晶度进行了预测研究。结果表明,采用三种改进偏最小二乘法(区间偏最小二乘(i PLS)、联合区间偏最小二乘(si PLS)和bi PLS)建立的慈竹结晶度数学模型预测能力均优于PLS模型,其中多元散射校正光谱建立的结晶度si PLS模型预测效果最好,校正模型交互验证均方跟(RMSECV)值为0.0135,预测模型R2值为0.77,RMSEP为0.0117,表明近红外预测值与X射线衍射法测定值具有较好的相关性。(5)应用近红外和中红外光谱技术定量分析了慈竹综纤维素、a-纤维素、克拉森木质素和1%Na OH抽提物含量。结果表明,两种光谱技术建立的慈竹化学成分最佳校正模型R2值在0.81-0.98之间,RMSEC在0.0050-0.0147之间,对未知样本分析,预测模型决定系数值均在0.55以上,表明两种光谱技术结合化学计量学方法都可以实现慈材化学成分的快速预测。(6)对比分析了慈竹竹原纤维与其它植物纤维(黄麻、亚麻、大麻和棉纤维)和竹浆粘胶纤维的一维红外光谱和二阶导数光谱。结果表明,五种植物纤维经冰醋酸-双氧水溶液统一脱胶处理后,慈竹竹原纤维与其它纤维一维红外光谱间区别较微弱,而应用分辨率较高的二阶导数光谱,谱图间出现较为明显的差异;慈竹竹原纤维与竹浆粘胶纤维一维红外光谱和二阶导数光谱间均存在显著的区别,这与二者化学成分和纤维素晶型(Ⅰ和Ⅱ型)不同有关。(7)为进一步准确识别慈竹竹原纤维,对比分析了各纤维二维相关红外光谱。结果表明,在800-1200cm-1和1425-1750cm-1光谱波长范围,慈竹竹原纤维同步相关谱对角线上分别出现8个和2个自动峰,并且自动峰之间的交叉峰为正。慈竹竹原纤维同步相关谱的峰位、峰强和峰形明显不同于其它纤维,并且黄麻、亚麻、大麻、棉和竹浆粘胶纤维的同步相关谱也都具有各自的光谱特征。证明中红外光谱结合二维相关红外光谱能够实现慈竹竹原纤维的识别,可作为竹原纤维识别的一种新方法。(8)依据慈竹竹原纤维中红外和二维相关红外光谱特征,对未知纱线和织物进行识别。结果表明,在本研究涉及的几种纤维范围内,中红外结合二维相关红外光谱可以准确识别慈竹竹原纤维纺织样品,该方法简便易行、样品用量少、识别成本低。