基于NIR和化学指标的国产烤烟烟叶产地、部位模式识别

分别以NIR光谱和总糖、还原糖、烟碱、总氮、钾、氯检测数据为基础,采用基于马氏距离的判别法对2003、2004年1129个国产烤烟烟叶样品的产地和部位进行了模式识别.结果表明:采用NIR光谱与这6个主要化学成分指标对烟叶产地的识别准确率分剐为88%～94.5%和62%～78%.对不同产地烟叶部位的识别准确率分别为71%～75%与63%～67%,对同一产地烟叶部位的识别准确率分别为82%～87%与80%～93%,对上、下部烟叶模式识别的识别准确率分别为92%～98%与89%～98%.NIR光谱可用于烟叶产地、部位的识剐,这6个主要化学成分指标仅适合于烟叶部位的识别.     

不同产地国产烤烟近红外光谱的特征分析及其模式识别

对2003年125个不同产地的国产烤烟烟叶的原始近红外光谱、SNV光谱与一阶导数光谱进行了主成分分析,采用主成分空间下的马氏距离判别样本的产地归属,提出根据仪器噪声和误差水平确定最大主成分个数,研究了主成分个数、样本空间、光谱区间对烟叶产地识别准确率的影响,分析了烟叶产地的近红外特征区和产地特征信息在不同主成分上的体现。结果表明,采用光滑处理的全光谱区间的一阶导数光谱,在建模样本空间进行主成分分析时所建模型对烟叶样品的识别准确率最高。     

基于近红外光谱的烟叶SIMCA模式识别

研究了基于烟叶的近红外光谱数据通过软独立模式分类(SIMCA)识别不同烟叶的方法。首先对每种具有确定产地、等级、品种的目标烟叶进行多次分布式取样,扫描目标烟叶多个样品的近红外光谱;再对目标烟叶近红外光谱进行主成分分析(PCA)运算生成每种目标烟叶的数据模型;然后扫描未知烟叶的近红外光谱,用目标烟叶数据模型对未知烟叶近红外光谱进行主成分分解计算,计算未知烟叶与目标烟叶的距离,通过距离衡量未知烟叶与目标烟叶的相似程度。建立了包含115种不同产地、等级、品种的目标烟叶的数据模型,对115个外部检验样品进行了模式识别,正确识别率高于90%。结果表明该烟叶模式识别方法基础数据易得,同时考虑了烟叶的平均水平和分布水平,识别准确率高,具有良好的发展前景。      

基于近红外光谱的PLS-DA算法判别烤烟烟叶产地

为了快速、无损地鉴别和识别烟叶的产地,以2008年产于四川、云南、重庆和福建的464个烤烟烟叶样品的近红外光谱为基础,采用PLS-DA算法建立了烤烟烟叶产地的分类判别模型.结果表明:①4个模型校正集分类变量的预测值与实测值的相关系数均超过0.94,模型拟合性较好;②模型对检验集样本的判别准确率均高于93.0％,效果良好;③可对四川、云南、重庆和福建烟叶的产地进行有效识别.     

近红外光谱技术结合宽度学习系统识别国外奶粉产地

目的 利用近红外光谱技术对国外奶粉进行产地识别。方法 采集荷兰、新西兰、澳大利亚、德国、法国、英国和爱尔兰7个国家55个奶粉样品的近红外光谱,经过数据预处理、主成分分析降低数据维度和特征筛选,构建基于宽度学习系统（Broad Learning System,BLS）的奶粉产地快速识别模型。结果 采用多元散射校正加Savitzky-Golay滤波的预处理效果最好,与未做预处理相比,准确率提高14.55 %,主成分特征数大于38,识别效果最稳定,实验中还研究BLS主要参数对识别准确率的影响,可以指导参数选择。对荷兰、新西兰、澳大利亚和欧洲其它产地4类产地识别,测试准确率达到100.0 %,对样本做7类产地识别,准确率达到81.18 %。相同条件下,与支持向量机方法对比,4类产地识别,BLS方法准确率比支持向量机方法高9.10 %,7类产地识别,两者准确率相同。结论 本文提出的基于BLS的方法可以较好实现国外奶粉产地识别,为奶粉产地快速识别提供了新思路。     

烟叶的计算机辨色系统

利用扫描仪和计算机建立了烟叶的自动辨色系统。通过对58片云南烟叶样本的自学习识别表明,在不区分烟叶生长部位的情况下,该系统能正确识别其中的57片,正确率为98.3%,在区分烟叶生长部位的情况下,该系统可将其全部正确地识别出来,正确率为100%。      

基于YOLOv5的鲜烟叶成熟度识别模型研究

【背景和目的】烟叶成熟度的准确判定和适时采收是提高烟叶质量的关键,为提高烟叶成熟度判定的准确性。【方法】以翠碧一号（CB-1）的鲜烟叶为研究对象,采用手机拍摄上、中、下3个部位5个成熟度（M1～M5）烟叶图像,利用labelimg软件从原始的图像中获取目标烟叶图像二维坐标信息,通过轻量级网络You Only Look Once(YOLO)v5进行数据训练,构建烟叶5个成熟度识别模型。【结果】CB-1的上、中、下3个部位模型中的m AP值均达到0.9以上,平均准确率分别为93.6%,92.8%,95.2%。进一步将模型部署到云服务器、并配套开发了基于Android端的烟草成熟度智能识别应用程序,实现在大田环境下响应式的鲜烟叶成熟度等级判断。【结论】基于YOLOv5模型的智能识熟APP可有效、准确地判定鲜烟叶成熟度。本研究结果可为鲜烟叶成熟度的智能识别提供理论基础和技术支撑。     

烟叶霉变的快速识别——基于近红外光谱与随机森林算法

为建立烟叶霉变快速识别模型,以复烤片烟为研究对象,在高温高湿条件下进行霉变实验,获得不同霉变程度的烟叶样本。应用近红外光谱技术在4000~12000 cm-1范围内对烟叶的近红外光谱进行采集,获得烟叶样本的基础光谱数据。采用小波分解法对基础光谱数据进行解析,选择中间频率小波系数[cd4, cd5]为光谱变量,利用随机森林算法建立了不同霉变烟叶的识别模型。模型对训练集预测准确率达到93.82%,独立测试集判别准确率达到94.84%,对未霉变样品、临近霉变样品和霉变样品的判别均取得了令人满意的结果。      

基于主成分分析和人工神经网络的近红外光谱大豆产地识别

为了准确、快速地识别大豆产地,通过近红外光谱技术（NIRS）结合主成分分析（PCA）和人工神经网络技术（ANN）研究不同国家大豆内含特征,建立进口大豆产地识别模型。采用箱型图校正法,剔除阿根廷、巴西、乌拉圭、美国等4个国家166组大豆样本中12组异常样本。采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）、Savitzky-Golay（SG）平滑滤波等方法进行光谱数据预处理,结果表明,采用SG（3）平滑结合MSC预处理效果最好。主成分分析表明,前10个主成分的累积贡献率达到99.966%。选取主成分分析得到前10个主成分为输入向量,4个产地作为目标向量,分别采用支持向量机（SVM）、邻近算法（KNN）与人工神经网络法（ANN）建立识别模型。结果表明,采用BP-ANN建模效果最好,总体测试集准确率为95.65%,其中阿根廷准确率为100%,巴西准确率为100%,乌拉圭准确率为80%,美国准确率为100%,该模型能够实现对进口大豆生产国别的识别。     

基于电子舌和电子眼结合改进MobileNetv3的黄芪快速溯源检测

目的:实现对不同产地黄芪的快速溯源检测。方法:提出了一种基于电子舌和电子眼结合改进MobileNetv3网络的黄芪产地快速检测方法。采用电子舌和电子眼分别采集不同黄芪样本的一维指纹图谱信息和二维外观图像信息。利用格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)将一维电子舌信号转换为二维图像信息，保留电子舌信号中时间序列相关特征，再将其与电子眼采集的图像信息进行数据融合，采用基于金字塔切分注意力机制(Pyramid split attention, PSA)改进的MobileNetv3模型实现对不同产地黄芪样本的分类识别。结果:相较于单独使用电子舌或者电子眼，该方法具有更高的识别准确率，其测试集准确率、精确率、召回率和F₁-Score分别达到98.8%,98.8%,98.8%和0.99。改进的MobileNetv3网络分类准确率较原始模型提高了8%,参数量仅为原参数量的20%左右。结论:改进的MobileNetv3网络可以有效减少参数的计算量，提高不同产地黄芪识别的准确率。     

河南主产烟区烤烟主流烟气巴豆醛释放量差异及聚类分析

为研究河南主产烟区烤烟单料烟主流烟气中巴豆醛释放量的变化特征,采集河南主产烟区上、中、下3个部位烤烟样本144份,采用高效液相色谱法测定单料烟主流烟气中巴豆醛的释放量,并进行聚类分析。结果表明,河南主产烟区上、中、下3个部位烟叶主流烟气中巴豆醛释放量的均值分别为21.86、23.72、23.91 μg/支,其中中部叶的变幅较大;上部叶与下部叶巴豆醛释放量差异显著,中部叶与下部叶和上部叶差异不显著;主栽的4个品种中烟叶主流烟气中巴豆醛释放量表现为秦烟96 > 中烟203 > 豫烟10号 > 中烟100,秦烟96与中烟100的下部叶和中部叶巴豆醛释放量存在显著差异,其他品种间及上部叶的各品种间差异不显著;根据聚类分析结果将河南产烟区烤烟主流烟气中巴豆醛释放量类型初步分为高释放型、中释放型、低释放型3大类型,高释放型主要分布在三门峡、洛阳和南阳大部分产区,中释放型主要分布在漯河、平顶山和许昌大部分产区,低释放型只有平顶山和漯河少部分产区。     

烤烟烟叶细胞壁物质的对比分析

测定了我国6个省88种烤烟烟叶样品的总细胞壁物质、全纤维素、果胶质、木质素的含量。结果表明:①各地区各等级烟叶总细胞壁物质、全纤维素、果胶质和木质素含量分别在26%~35%、13%~18%、5%~9%和3.5%~7.5%范围内;②除贵州毕节的稍高,云南弥勒的偏低外,其它各产区相同等级烤烟烟叶的总细胞壁物质、全纤维素、果胶质和木质素含量的差异微小;③在品种和产地相同的条件下,烟叶总细胞壁物质、全纤维素和果胶质的含量均随等级的升高而减小,而木质素的含量随等级的升高略有升高;④不同部位烟叶的总细胞壁物质含量是下部叶的最高,中部叶最低,上部叶居中;果胶质含量随烟叶部位的升高逐渐增高,而全纤维素和木质素含量则逐渐降低;⑤相同部位不同颜色烟叶的总细胞壁物质、全纤维素、木质素含量都是柠檬黄>桔黄,果胶质含量则正好相反;⑥厚度中等烟叶的总细胞壁物质含量最低,身份稍厚的全纤维素含量最低,果胶质含量随着厚度的增加而逐渐增大,木质素含量则随着厚度的增加而逐渐减少;⑦油分多的烟叶的总细胞壁物质和全纤维素含量最低,少的最高,木质素含量随油分由多到少略有增高之势,果胶质含量与烟叶油分多少似无明显关系。     

国产烤烟挥发碱含量对比分析

测定了全国6个省2002和2003年的170个烤烟烟叶样品的挥发碱含量。结果表明:①各产区各等级烟叶挥发碱含量集中在0.10%~0.45%范围内;②相同等级不同产区烟叶挥发碱含量以云南弥勒的最高,贵州毕节和四川会理的较高,福建和山东临沂的较低,河南宜阳的最低,各产区烟叶的挥发碱含量差异显著;③不同部位烟叶挥发碱含量是下部叶最低,中部叶次之,上部叶最高,而且上部叶比下部叶高2倍左右,挥发碱含量差异极显著;④各产区相同部位桔黄颜色烟叶的挥发碱含量均高于柠檬黄,烟叶挥发碱含量差异极显著;⑤烟叶挥发碱含量随其身份由薄到厚、油份由少到多和色度由淡到浓均逐渐增加,差异都极显著。     

初烤烟叶含水率与含梗率研究初报

对21个省（区）2004年～2008年的15080份初烤烟叶样品的含水率和含梗率进行了检测。结果表明,符合国家烟叶含水率标准(16%～18%)的样品占总样本量的49.3%,约有20%的样品水分含量偏高且超标。各省区不同部位初烤烟叶的平均含水率为17.05%,不同部位间含水率无显著差异。不同产地烟叶按含水率不同分为高中低3类。其中东北和西北产区的烟叶含水率相对较高;初烤烟叶的含水率与含梗率之间存在显著的负相关。以水分含量16%～18%的样本为依据,测得21个省区初烤烟叶的含梗率均值为28.6%。其中73.2%的样品含梗率在26%～34%之间,另有10.8%的样品含梗率≥34%。含梗率随烟叶部位的升高逐渐降低。不同产地烟叶按含梗率不同分为高中低3类。其中东南产区的烟叶含梗率相对较高,东北和西北产区的烟叶含梗率普遍较低,3类产区不同年份间烟叶含梗率的变化不大。      

全国烟叶等级质量变化及成因分析

利用近十年的全国烟叶工商交接等级质量监督检查资料和收购数据对我国烟叶的等级质量变化情况和成因进行了分析总结。从1999年到2008年,全国烟叶等级合格率经历了由低到高而后又下降的过程,这些变化与烟叶收购等级结构比例的变化有很大关系,上等烟叶的收购比例超过生产实际时,烟叶等级质量会受到很大影响,出现严重的混低、混组、混部位现象。烟叶等级合格率一般是中、下等烟叶高于上等烟叶,上部和下部烟叶高于中部烟叶,质量档次低的烟叶高于档次高的。从多个方面剖析了近几年烟叶等级质量严重下滑的原因以及提高等级质量的工作难度,展望了提高烟叶等级质量的前景。      

专分散收模式下云南烟叶C3F等级质量分析

为进一步探索专分散收模式下的烟叶等级质量,以2018年云南省烟叶工商交接等级质量监督检查抽检的12个州（市）79个县（市、区）的154个批次7700把C3F烟叶为材料,对混低、混微带青、混杂、混部位、混中等烟、混下部和混下等烟7个等级质量影响因素进行了主成分分析,提取了3个主成分因子,基于主成分综合得分对154个批次不同县（区、市）级产区的烟叶进行了聚类分析。结果表明：（1）C3F混非原级比例较高的等级为C4F和X2F;（2）提取的3个主成分累计贡献率达到87.608%,其中第1主成分贡献率为44.722%,确定混低、混中等烟、混部位、混下部4项指标为影响C3F等级质量的主要因素;（3）K-Means聚类将154个批次各产区的C3F烟叶聚为3类,第1类为等级质量受混杂和混下等烟较为突出的14个批次,第2类为混低、混中等烟、混部位和混下部影响突出,但混青杂较少的127个批次,第3类为混青突出的13个批次,主成分分析和聚类结果较为一致;（4）结合混非原级情况,表明专分散收模式下C3F等级质量的主要问题是混低和混部位。     

烤烟表面微观结构特征与外观品质的关系

为明确烟叶外观品质差异的成因,进而建立烟叶外观品质的客观、量化评价方法,以河南、云南产区初烤烟叶样品为材料,采用扫描电镜和图像处理软件分析的方法,研究了烤烟表面微观结构特征指标(细胞面积、周长、形状、密度和气孔密度等)与外观品质的关系,并建立了基于表面微观结构特征指标的烤烟外观品质预测模型。结果表明:①在产地、部位一致的条件下,随烟叶成熟度的提高,细胞形状呈不规则变化趋势;叶片结构疏松程度较好的烟叶,细胞相对较小;随烟叶身份由稍薄~中等变化,气孔密度呈下降趋势,身份相对适中的烟叶细胞形状相对规则;油润感较强的烟叶,细胞相对较小,细胞密度相对较大。②利用细胞面积、细胞周长和细胞形状参数,建立了烟叶成熟度与叶片结构综合状况预测模型,建模样品和验证样品预测值与实际评价值的平均相对误差分别为3.18%和6.20%。      

烤烟中砷的检测及砷在烤烟不同部位中的含量

采用硝酸-高氯酸混合酸消解烟样,氢化物发生-原子荧光光谱(HG-AFS)法检测砷(As),并优化了试验条件,方法的线性范围是0~60.0μg·L-1,平均回收率为100.2%。检测了云南省部分主产烟区旺长期烤烟的茎、叶和叶脉中As的含量,并对10组样品数据进行统计分析,结果表明:As在旺长期烤烟不同部位的含量差异较大;其含量平均值大小顺序为:下部叶片 > 下部叶脉、中部叶片 > 上部叶片 > 中部叶脉 > 上部叶脉 > 茎。      

湘南烟区烤烟内在质量量化分析与评价

为全面考察湘南烟区烤烟的质量区域特征及工业可用性状况,通过感官评吸和统计分析等方法,对湘南烟区10个烤烟主产县的186份烤烟样品的内在质量进行了量化分析与工业可用性评价。结果表明,湘南烤烟的配伍性和工业可用性较强,试验所选B2F、C3F、X2F 3个等级烟叶的内在质量绝大多数达到了一类烟的指标要求,其中,可作为高档主料烟、主料烟、辅料烟使用的比例分别为31.7%、38.1%和29.7%。烤烟内在质量评吸指标部位间差异极显著;品种间差异不显著;部分评吸指标年度间差异显著;县际间(除香气质外)差异不显著。