近红外光谱法预测烟叶评吸质量

应用Bruker Matrix I近红外光谱仪,扫描了176个烟叶样品,扫描波数4000～9000cm~(-1),分辨率8cm~(-1),扫描次数64,数据经一阶偏导9点平滑处理后,以Unscrambler软件建立近红外光谱对评吸得分的模型,以150个样品为校正集合,26个样品为预测集,偏最小二乘法建立的回归模型相关系数(correlation)0.99372,校正标准差(SEC)0.21135,斜率(slope)0.987603,模型拟合较好。利用建立的模型预测26个样品的评吸收得分,结果表明,最大预测绝对偏差1.86,最小绝对偏差0.01,平均绝对预测偏差1.09分,所建模型有实际意义。     

基于DirectShow和Modbus的雪茄烟晾制数据采集系统构建与应用

【目的】为构建与应用雪茄烟晾制数据采集系统,获取雪茄烟晾制过程关键数据。【方法】架构以1个控制单元和若干检测单元组成的数据采集系统。控制单元由工控机和Delphi环境下开发的采集程序组成;检测单元由USB摄像头、温湿度传感器、重量传感器组成。采集程序利用DirectShow技术,实现USB摄像头视频取帧,获取雪茄烟叶图片;利用Modbus通信协议,通过串口通信采集温度、湿度、烟叶重量数据。并对温湿度及重量数据进行均值分析,对烟叶图片进行RGB值分析【结果】构建的数据采集系统采集了雪茄烟晾制过程图片与温湿度、重量数据,分析发现晾房第4～6层适宜于雪茄烟晾制,烟叶入棚1～8d为变黄、定色关键期,第8 d后颜色将不再变化;入棚14 d后烟叶重量恒定。【结论】雪茄烟晾制数据采集系统达到设计要求,满足实用性,具有在不同种植区域推广的价值;通过系统采集数据可建立雪茄烟晾制工艺数据库,为雪茄烟的自动化晾制提供基础。