高光谱成像的非烟物质分类识别研究

  目的  利用高光谱成像技术和机器学习方法对烟叶中的非烟物质进行分类识别。  方法  使用可见—近红外高光谱成像技术,采用归一化（Normalization）、标准正态变化（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数（FD）、卷积平滑（SG）对光谱数据进行预处理,通过连续投影变换（SPA）和主成分载荷（PCA loadings）进行特征波长选择,并应用随机森林（RF）、Softmax和支持向量机（SVM）建立分类模型。  结果  SNV为最佳光谱预处理方法,SPA选择特征波长建立的SVM模型为最优模型,训练集和测试集正确率分别为99.82%和99.47%。  结论  高光谱成像技术结合SPA-SVM模型可以有效分类识别烟叶中的非烟物质。      

分切工艺对打叶复烤全过程加工质量的影响

为解决打叶复烤加工过程中烟叶较长时分切效果不理想的问题,提高润叶效果,改善打后叶片片形结构,提高烟叶综合利用价值,研发了一套在线可调式铺叶切断装置,用于研究不同分切方式和不同工艺处理对打叶复烤全过程加工质量的影响,结果表明:①实现烟叶按要求长度进行分切,且随着分切刀数的增加,润透效果越好。②分切后叶片面积在300~1000 mm2区间所占比例约35%,两刀分切大片率低,圆形度为0.750、细长度为0.768,片形结构较均匀。③分切刀数越多,烟碱均匀性越好。④多刀分切后片烟感官评吸质量有所提高,叶身单独加工感官质量效果好。      

筛分复打工艺的设计与应用

为改善叶梗分离后烟叶片形结构,提高细支卷烟物理指标和烟气指标的稳定性,在打叶复烤环节设计一种筛分复打工艺,优化关键工艺参数,并对烟叶不同尺寸区间占比和形态特征变化进行验证。结果表明:筛分复打工艺流程简洁,烟叶筛分处理高效,可操作性强,实用性高;筛分复打工艺的应用可有效增加烟叶最佳烟叶尺寸区间占比,改善烟叶形态,使烟叶形状趋于规则、方正,长条减少,有利于增加细支卷烟特征尺寸的烟丝比例,提高工业环节的卷制效率。