应用近红外光谱分析不同年度工业分级烟叶的特性

以红塔集团2007年-2010年在云南省玉溪烤烟产区内采集的主要工业分级烟叶样品为试验对象,其品种为红大,包括不同部位及色组的主要工业分级,共计近红外光谱5730条;应用光谱特征投影及相关分析方法对不同年度的主要分级烟叶近红外光谱的分析结果表明:相同年度下,将各类型工业分级样品随机按2∶1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集特征投影均值的相关系数达0.98以上,具有较好的一致性;不同年度间,其工业分级样品光谱特征投影均值的相关系数在0.97以上,其中年度一致性最高的是2008年和2009年,较低的是2007年和2010年.同时,应用一种相似度计算方法得到了各工业分级样品光谱之间的相似度值,该相似度值以及不同年度之间的一致性系数,可为烟叶的模块配方组合或替代等提供量化的参考数据.     

基于烟叶近红外光谱主成分数据的投影方法研究及其在复烤配方中的应用

对近红外技术在烟草中的应用作了简要的概述,报道了两种基于近红外光谱主成分的投影矢量求解方法,分别简称为PPF_PCA和PPF_Eig,并对两种方法在复烤配方中的应用与评价做了比较研究.对9类烟叶工业分级样品光谱进行一维投影分析的结果表明:PPF_PCA方法得到的一维投影值的类间差异性和类内差异性均大于PPF_Eig方法,其中各类间投影均值的平均绝对偏差前者约为后者的1.26倍.同时应用第一维投影值所占贡献率的情况对此结果进行了解释,PPF_PCA方法一维投影值所占贡献率为93%,PPF_Eig方法一维投影值所占贡献率为77%,前者约为后者的1.21倍,因此,PPF_PCA方法得到的一维投影值中包含更多类间和类内的差异性信息.应用烟叶各类工业分级样品的一维投影图能客观的评价各类样品之间的相似性及各类内样品之间的差异性,可方便的作为烟叶复烤配方的参考依据,同时在其他农产品(如中药等)配方中也具有较好的应用前景.     

应用近红外光谱分析云南主要烟叶生产基地之间的烟叶特性

以2010年红塔集团在云南4个烟叶生产基地内收集的中部上等烟叶样品为试验对象,其中玉溪、楚雄、昭通的烤烟品种为K326,大理的烤烟品种为红大,共计烟叶近红外光谱1 276条;应用光谱特征投影及相关分析等方法对不同烤烟生产基地之间烟叶近红外光谱的分析结果表明:将样品随机按2:1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集的一维、二维投影均值的相关系数都达到0.99以上,具有较好的一致性;同时,应用一种相似度计算方法得到了不同基地的烟叶样品光谱之间的相似度值,该相似度值可为烟叶的种植规划、质量管理以及烟草工业企业的原料收购和烟叶配方等提供参考。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象,其中典型上部烟叶光谱1 394条,中部2 550条,下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明:上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象,其中浓香型烟叶光谱1 580条,清香型2 004条,中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

应用可见-近红外高光谱分析烟叶的颜色和部位特征（英文）

颜色和部位是烟叶分级的重要组成部分,是影响烟叶质量的关键因素。以红塔集团提供的6类工业分级烟叶标样作为试验样品,其中包括上(B)、中(C)、下(X)三个部位,每个部位包含桔黄(O)、柠檬黄(L)两个色组。采用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法和支持向量机(SVM)方法分析烟叶可见-近红外高光谱的颜色和部位特征,结果表明,采用PPF投影模型法分别对烟叶颜色、部位以及颜色和部位分组进行投影和相似性分析,两种颜色能完全区分,其相似度值为-1.00 08;上部烟叶和下部烟叶能完全区分,与中部烟叶有部分交集,其中上部烟叶和下部烟叶的相似性值为-0.405 3;6类分组烟叶样品能完全区分,且投影位置关系符合实际的烟叶外观特点。采用SVM方法分别对烟叶颜色、部位以及颜色和部位分组进行判别分析,烟叶颜色的平均识别正确率达到98%,部位的平均识别正确率为96%,颜色和部位分组的平均识别正确率为94%,判别效果良好。因此,应用可见-近红外高光谱分析烟叶的颜色和部位特征具有可行性,为烟叶质量评价、计算机辅助分级以及烟叶智能收购等方面提供参考,同时也为其他农产品外观特性的分析提供了一种新方法。     

近红外光谱烟叶质量等级快速检测与等级特征分析

烤烟等级质量对配方设计和卷烟工业生产的稳定起着重要的作用。采用传统外观分级法对2018年全国40个地级市产地的768份烤烟烟叶样品进行分类定级,包括7个不同烟叶质量等级。应用近红外光谱建立烟叶质量等级预测模型,分析不同等级烟叶化学基团及相关成分的近红外吸收光谱特征。结果表明：不分产区建立全国烟叶等级预测模型,建模集与预测集的预测标准差不大于1.35。将样品按五大产区分区后,建立各产区模型,发现较全国模型,分区后各个产区所建模型的预测标准差有所降低,其中东南、西南、黄淮烟区模型提高较大,检验集与预测标准差均不大于1.07。对不同质量等级烟叶的平均光谱进行标准正态变量变换预处理后,依据近红外光在不同频率范围吸收的有机基团及相关物质成分信息,发现质量等级较好的烟叶,纤维素含量较低,淀粉等糖类物质含量较高;质量等级较差的烟叶,纤维素含量较高,淀粉等糖类物质含量较低;质量等级最差（上部低等）烟叶,同时具有蛋白质类物质含量较高的特点。因此,应用近红外光谱可实现烟叶质量等级的快速预测,预测偏差基本在相邻等级之间,满足实际应用要求,通过建立不同产区预测模型可进一步提高预测准确度;同时,不同等级烟叶在以纤维素、淀粉和糖类、蛋白质类等物质为主产生的基团吸收特征不同,这也是应用近红外光谱实现烟叶质量等级快速检测的信息基础。该研究结果对完善烟叶分级评价体系,进一步优化分级方案,为产品质量和维护等方面可提供了更加科学的方法指导和技术支撑。     

基于近红外光谱投影及蒙特卡洛方法的烟叶配方比例上限分析

通过PPF投影技术将烟叶配方原料的近红外光谱投影到二维坐标平面上,将原料烟叶光谱投影点按配方比例加权求和后构造出配方投影点,建市配方的投影结构模型,利用蒙特卡洛方法模拟原料烟叶投影点的自身差异变动来分析配方投影点偏离初始状态的程度.结果表明:配方主导权重,即配方样品的最高比例越小,烟叶原料种类越多.配方偏离初始状态的程度越小,即配方的稳定性越好,以上结论与烟叶配方设计时"多类型,低比例"的认识原则一致.本文从理论分析角度给出胃在不同原料种类数下进行配方设计时,所对应的配方样品比例上限值,该量化上限比例的方法对其他有关配方设计的问题也有指导意义.     

基于近红外光谱和SIMCA算法的烟叶部位相似性分析

烟叶的外观特征能反映其内在品质,不同部位、品种、成熟度的烟叶在外观上表现出来的特征为烟叶生产加工提供了标准和依据.烟叶根据其在植株上着生位置不同可分为5个部位,分别为:顶叶、上二棚叶、腰叶、下二棚叶和脚叶.文章以2008年云南玉溪地区K326品种的5个部位各100份烟叶样品为实验材料,采集了500个近红外光谱数据,应用基于SIMCA算法的相似性分析数学模型,对不同部位烟叶的近红外光谱进行了相似性分析.实验结果表明,基于近红外光谱的烟叶部位相似性分析结果与实际烟叶部位之间的相似性程度是相符的,部位之间相距越大其相似性越差,同时相邻部位之间的相似程度是不同的.该研究对基于SIMCA算法的主成分数确定进行了讨论,并实现了类别间相似性的量化分析,对于烟叶复烤配方的替代、调整以及进行工业分级的评价等具有指导意义.     

应用近红外光谱和多算法融合方法分析烤烟的香型风格特征

以全国17个主要烤烟产地省份中收集的3 914个烟叶样品的近红外光谱为实验对象,其中浓香型、中间香型、清香型烟叶光谱分别865条、1 403条、1 646条,应用近红外光谱和多算法融合方法分析其香型风格特征。在以产地进行初步划分烟叶香型以及认可过渡型和非典型香型类型的基础上,选取基于主成分及Fisher准则的投影法(PPF)、偏最小二乘判别(DPLS)、支持向量机(SVM)作为单分类器,得到各个算法第1和2判别分析结果;应用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判别分析结果,将预测验证样品的分析结果详细划分为典型、过渡型、非典型香型样品(分别为493,392,115个);其中典型香型烟叶样品的判别准确率达到92.7%,较未进行典型样品划分时PPF,DPLS,SVM单算法的识别准确率分别提高了30.2%,15.4%,16.6%。样品数据来源于全国主要烤烟产地,数据量大,代表性较好,分析结果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通过客观数据判别烤烟香型的准确率;同时,将烤烟香型细划分为典型、过渡型和非典型香型的方式,对烤烟烟叶原料的科学合理利用以及烟叶原料的模块化工业加工等有指导作用。