Tobacco Sorter III型杂物剔除器的应用

本文主要介绍Tobacco Sorter Ⅲ型杂物剔除器的剔杂原理、结构、特点及安装、选型、应用注意事项,较具体地说明了物体的CCD成像原理、杂物的识别、判断过程。

基于彩色图像的烟叶智能分选研究

为解决打叶复烤企业人工烟叶分选准确率和效率低等问题,通过传统图像处理与神经网络相结合的方法对彩色图像进行处理,从而实现智能选叶。在分选预处理部分,采用语义分割分类网络进行烟叶状态和非主等级类检测提高分选时效性,在烟叶主等级分类部分,采用多维度的正面、背面、叶脉和叶尖不同特征建模,提高模型的鲁棒性和泛化能力。结果表明,单张图像的处理时间小于200 ms,青杂类分类准确率达到96.5%,主等级准确率达到82.1%。基于彩色图像的烟叶智能分选技术提高了打叶复烤烟叶分选效率和准确率,降低了劳动强度,加快了复烤企业分选智能化进程。

不同行距和密度配置烤烟烟叶颜色量化分析

为了明确不同行距(R1,110 cm和R2,120 cm)和种植密度(D1,16500株·hm^(-2)和D2,19500株·hm^(-2))配置对烤烟烟叶颜色的影响,通过色差仪测定各处理初烤烟叶正面和背面颜色参数。结果表明,与R1相比,R2显著降低叶背面明度均匀度值(ΔL1)、红度值(a)和色差均匀度值(ΔE1)。与D1相比,D2显著提高烟叶明度值(L)、叶尖和叶中的黄度值(b)、黄度差值(Δb)、红度差值(Δa)和叶正面黄度均匀度值(Δb1),显著降低了色相角(H)。行距和种植密度互作中,R2D2的L显著高于R1D1。R1D1叶正面a显著高于R1D2,R1D2的Δa显著低于其他处理。R1D1和R1D2的Δb著低于R2D2,R1D1的Δb1显著低于R2D2。R2D2的叶正面ΔE1显著低于其他处理,R2D1和R2D2叶背面的ΔE1显著低于R1D2。R1D1的H显著高于R1D2和R2D2。由此可见,120 cm行距与种植密度16500株·hm^(-2)的配置有利于百色河谷烟区初烤烟叶的a、b、均匀度和H的提高,促进了该区烟叶高外观质量的形成。

基于RSM算法的烟叶含水率监测

为探讨将随机子空间RSM(Random Subspace Method)算法应用于烤烟烟叶含水率的监测中,采摘贵烟8号烟叶样本,在09:00-12:00时间段进行可见光采样,并对图像亮度进行梯度处理,以此模拟全天光线变化。采用烟叶样本实测含水率和图像RGB三阶颜色矩数据作为数据集,对样本使用RSM算法建立含水率回归模型,并与LM(Levenberg Marquardt)神经网络算法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法进行比较。结果表明,基于烟叶RGB颜色矩的RSM算法具有较好的应用效果,其回归模型决定系数R 2为0.9202,均方根误差(RMSE)为0.56%,相对分析误差(RPD)为3.5483。故基于随机子空间RSM算法的烟叶含水率回归模型具有较好的稳定性,能实现对烟叶含水率的监测。

基于机器视觉的双光源烟用香精外观质量检测仪

烟用香精的应用配方和工艺是烟草工业的核心技术,国内各烟草工业把香型品类构建作为新一轮发展战略的选择,其差异化是各香烟品牌竞争的一个技术关键点。本文针对烟用香精配置加工工艺中人工判别质量差的问题提出了一种结合双光源照明的机器视觉方法,并基于此设计并制作了烟用香精的外观质量合格性检测装置。以白光和红光为主要测试光源,绿光为辅助检测光源,设置了双光源同轴前向照明的环境条件;通过光学平板固定照明装置和图像采集模块为一体,并组合滑台随着步进电机转动定点启停;基于机器视觉方法剔除反光点后自动分析色彩模型参数并检测其外观质量合格性。结果显示,单管样液图像平行测试的相对标准偏差均低于0.9968%,同批次样液平行测试的相对标准偏差均低于0.0217%。实验结果表明,所设计的仪器检测精度和重复性良好,可为进一步促进烟用香精配置检测行业智能化管理提供支持。

不同遮荫方式对茄衣烟叶生长和光合生理的影响

【目的】探明不同遮荫方式对雪茄茄衣鲜烟叶生长和光合生理特性的影响。【方法】对遮阳网颜色(绿色、黑色、白色)、遮光率(40%、60%、80%)和遮荫时间(移栽后20、25、30 d)进行正交L_(9)(3^(4))设计,测定遮荫后烟株的农艺性状、叶绿素含量、荧光参数和光合生理指标,分析与光合相关基因的表达情况,并对测定的指标进行显著性分析和极差分析。【结果】(1)遮阳网颜色是影响农艺性状的主要因素,而影响光合生理的因素排序为遮光率>遮阳网颜色>遮荫时间。(2)遮荫后白色遮阳网促进了茄衣烟叶生长;总叶绿素含量随遮光率的增加而增加;实际光化学效率(ΦPSⅡ)、叶绿素潜在活性(F_(v)/F_(o))、光化学淬灭系数(qP)和最大光化学效率(F_(v)/F_(m))在高遮光率下显著提升,但非光化学淬灭系数(qN)显著下降;净光合速率(P_n)、气孔导度(G_(s))和蒸腾速率(T_(r))均下降,在80%遮光率下达到最小,而胞间CO_(2)浓度(C_(i))在80%遮光率下显著增加;编码光系统Ⅱ中捕光复合物叶绿素a/b结合蛋白4.2的基因(Lhcb4.2)和编码光系统Ⅱ中反应中心蛋白CP47的基因(psbB)表达量在80%遮光率下显著增加,编码光系统Ⅱ中捕光复合物叶绿素a/b结合蛋白6的基因(Lhcb6)在60%遮光率下显著增加,编码光系统Ⅱ中D2蛋白的基因(psbD)在80%遮光率下表达量比不遮荫处理低,而1,5-二磷酸核酮糖羧化/加氧酶小亚基基因(rbcS)和编码光系统Ⅱ中D1蛋白的基因(psbA)无明显变化。【结论】遮荫处理改变了光质和光强,影响了编码光合作用有关蛋白的基因表达,从而影响烟叶的光合作用,遮荫后不同程度地加快了叶绿素的积累和光合作用效率,且在80%遮光率处理下影响最大。

基于多颜色空间的烟叶颜色表征方法研究

【目的】实现云南产地烟叶颜色表征,输出真正意义上能够反映云南宣威复烤厂初烤烟叶颜色特征的信息。【方法】课题组利用工业相机采集烟叶图像,对烟叶图像进行预处理、彩色图像分割,将烟叶图像分别转换到RGB、HSV、Lab等多颜色空间,采用投影寻踪法,将多颜色空间下的各颜色分量信息进行融合,使用综合值对烟叶颜色进行表征,并分析了使用多颜色空间的表征方法是否优于单颜色空间。【结果】1)融合多颜色空间计算出的颜色表征值与专家排序结果的相关系数高达0.98;2)单独使用RGB、HSV、Lab颜色空间进行颜色表征的相关系数分别为0.95、0.62、0.76,这表明多颜色空间包含了更多颜色信息,其表征值更能反映烟叶颜色特征。【结论】该方法可快速把烟叶真实的颜色信息提取出来,并且与人工排序的符合度较高,可实现在线应用,并为烟叶外观颜色均质化加工提供控制指标和数据支撑。

不同品种雪茄烟叶晾制过程中的理化特性和颜色变化研究

为了解晾制期间不同品种雪茄烟叶颜色变化的差异,本试验以德雪1号(D1)、德雪3号(D3)、德雪5号(D5)、川雪3号(C3)为对象,研究晾制过程中这4个品种雪茄烟叶含水率、相关酶活性、质体色素含量、多酚类物质含量的变化特点及其对烟叶颜色和品质的影响。结果表明,德雪3号烟叶酶活性较高,多酚类物质和质体色素降解充分,烟叶晾制后的颜色好且香气成分充足,综合品质较好;其次是德雪1号和川雪3号,其中德雪1号可作为茄衣使用;最差的是德雪5号。

基于鲜叶外观参数的烤后烟叶柔软度LM-BP神经网络预测模型构建

为利用鲜烟叶外观参数预测烟叶柔软度,通过研究云烟87不同留叶数上部叶田间成熟外观特征参数明暗度(L)、红度值(a)、黄度值(b)、色彩饱和度(C)、色调角(H)、SPAD值等与烤后烟叶柔软度的关系,建立其LM-BP神经网络预测模型。结果表明,不同留叶数的上部叶外观特征参数不同,烤后烟叶柔软度也不同,留叶数19叶的较16~18叶的烟叶烤后柔软度值低5.62~13.29 mN;烟叶外观特征参数与烤后烟叶柔软度间存在相关性;逐步回归分析筛选出对烤后烟叶柔软度影响较大的因子为留叶数、L、H和SPAD值;采用LM算法替代梯度算法创建LM-BP神经网络预测模型,其训练结果预测精度R2均接近1,平均绝对百分误差MAPE<5%,均方根误差RMSE<3。适当多留叶可增加烤后烟叶的柔软度;烟叶田间成熟外观特征参数与烤后烟叶柔软度之间存在相关性;采用LM-BP神经网络创建预测模型准确率较高,可用于烟叶田间成熟智能化判断。

烤烟僵硬度参比样的制作和量化研究

为定量定性探究烤烟僵硬度梯度,通过设立评价小组,对云南产区的样品进行筛选分组,共设置7个僵硬度梯度,通过检验分析和质构仪实现参比样设置梯度验证和对应指标间的相关关系探究。结果表明:本研究设定的僵硬度参比样梯度无交叉、易区分,量化后各梯度数值阈值范围清晰,差异明显;僵硬度与颜色参数的相关性均达到显著水平或极显著水平,与物理特性指标的相关性均达到极显著水平。综上,僵硬度参比样的制备可为烟叶生产提供指导,相关量化研究可为烤烟数字化评级提供部分理论支持。

文山烟叶不同部位、产地、颜色对烟叶烟碱值的影响分析

本文通过对云南省文山壮族苗族自治州烟区烟叶不同部位、产地、颜色对烟叶烟碱值影响的分析,以期为云南烟叶复烤有限责任公司初烟收储、分选、复烤加工和提高均质化加工能力提供依据。实验采用控制变量法对文山州收储的初烟进行抽样。通过对2016年、2017年两个烤季的烟叶进行取样、检测、分析,发现文山烤烟烟叶着生部位从下至上,烟叶烟碱值呈上升趋势;文山不同烟区烟叶烟碱值不同,砚山县与广南县烟叶烟碱值基本相同,丘北县烟叶烟碱值普遍低于砚山县和广南县;文山烤烟烟叶从浅黄、正黄、金黄、深黄,颜色依次递增,烟叶烟碱值也依次递增。

烟叶颜色指标与其他物理指标的相关研究

利用色差仪,对云南9个烟区K326烤烟品种,3个部位的烟叶进行了19个物理指标的测定,通过分析可知:CV较大的指标有:拉力、抗张强度、单叶重、梗重、叶质重、厚度、阴燃时间、a*;CV中等的指标有:延伸率、含梗率、宽度、长宽比;CV较小的指标有:填充值、含水率、长度、L*、b*、C*、h*。L*与厚度、叶质重为中度负相关。a*与厚度、叶质重为中度正相关;a*与L*为高度负相关。b*与L*为中度正相关。C*与b*为高度正相关。h*与L*为高度正相关;h*与b*为中度正相关;h*与a*为高度负相关;h*与厚度、叶质重为中度负相关。颜色指标变异系数最小并与物理指标存在密切的相关性,这为利用色差仪实现烟叶分级自动化奠定一定的基础。

山东烤烟烟叶颜色量化分析及与多酚和类胡萝卜素含量的关系

为明确山东烤烟烟叶颜色特征及与显色物质的关系,采集烤后烟叶样品对烟叶颜色进行了量化分析,并探讨了烟叶颜色特征值与多酚和类胡萝卜素含量的关系。结果表明,山东不同产区烟叶颜色光谱特征存在明显的地域性差异,沂水和费县烟叶的光谱反射率较高,烟叶明度L*较高,临朐烟叶红度a*明显高于其他产区。山东不同产区烟叶多酚和类胡萝卜素含量均存在较大差异。沂水和费县烟叶的多酚含量较高,而类胡萝卜素含量较低;临朐烟叶多酚含量较低,但具有较高的类胡萝卜素含量。相关分析表明,新绿原酸、4-O-咖啡奎尼酸和绿原酸含量与颜色特征值L*呈显著或极显著正相关,而与a*呈负相关关系;叶黄素、β-胡萝卜素和类胡萝卜素含量与颜色特征值L*呈显著或极显著负相关,而与a*呈极显著正相关。

烤烟烟叶颜色值和外观颜色变化分析

为探究烟叶表面颜色呈色特性,以三明烟区主栽品种CB-1和云烟87为试验材料,采用田间挂牌标记试验方法,测定两个品种每个叶位烤后烟颜色值L*、a*、b*、C*和颜色特性,分析了不同叶位烟叶颜色值、外观颜色档次和均匀度变化。结果表明,不同品种不同叶位烟叶颜色值有相似的变化趋势;不同叶位烟叶颜色值聚类结果与不同部位烟叶颜色变化相吻合;随着叶位上升,明度的均匀度由均匀或尚匀转变为不匀,红度的均匀度变化与此相反,黄度的均匀度先由尚匀转变为均匀再转变为尚匀,视觉判定的均匀度为先上升后降低的趋势,与黄度的均匀度变化较为一致;建立了烟叶颜色值与叶位上升关系方程,L*线性递减,a*线性递增,b*和C*呈抛物线型变化,在7~10叶位达到最高值。这为烟叶外观颜色变化提供了一种客观量化判定方法。

烤烟表面颜色的量化及其与胡萝卜素类物质的关系

为揭示我国不同产区烤烟颜色特征差异的成因,采用L*a*b*均匀颜色空间的颜色表征方法对我国11个省60个产烟县的C3F烟叶进行了测量分析,并研究了烤烟颜色的色空间分布指标与类胡萝卜素含量的关系。结果表明:①我国不同产区烤烟颜色的色空间指标明度L*、红度a*、黄度b*、色饱和度c*及类胡萝卜素类物质差异明显,东南烟区烟叶的明度、黄度和色饱和度较低,红度较高,类胡萝卜素含量较低,叶黄素比例较高;长江中上游和西南烟区烟叶的明度、黄度和色饱和度较高,红度相对较低,类胡萝卜素含量较高;北方烟区烟叶的明度相对较高,色饱和度相对较低,类胡萝卜素含量较低。②烤烟类胡萝卜素类物质与颜色色空间分布指标关系密切,随类胡萝卜素含量的提高,红度、黄度、色饱和度等指标均呈现出显著上升趋势,明黄度比值呈显著下降趋势。

基于分光光谱仪测量的不同产区烤烟表面颜色分析

基于Color-Eye 7000A分光光谱仪,采用L＊a＊b＊均匀颜色空间的颜色表征方法对我国57个产地C3F等级烟叶表面颜色进行测量和分析,并对测量数据进行了方差分析、聚类分析和对应分析。结果表明：①我国烤烟C3F等级烟叶表面颜色色空间分布特征为：L＊50~64,a＊13~19,b＊41~55,C＊44~58,不同产区烤烟C3F等级烟叶表面颜色特征参数存在极显著差异;②我国不同产区烤烟C3F等级烟叶表面颜色特征分为4类,并呈区域性分布,第一类主要集中在东南烟区,第二类主要集中在黄淮和北方烟区,第三类主要集中在四川产区,第四类主要集中在云南、贵州、重庆和湖北产区,聚类结果与当前烟叶颜色主观定性判定结果基本吻合;③第一类和第三类产地烟叶与红绿色品指数a＊较为邻近,第四类和第三类产地烟叶与黄蓝色品指数b＊较为邻近,第四类和第二类产地烟叶与明度L＊较为邻近,第三类和第四类产地烟叶与色饱和度C＊较为邻近;颜色特征参数与样品产地间的对应关系与聚类分析结果中各类烟叶表面颜色色空间分布特征一致。

同部位不同等级烤烟的色泽和化学成分及其关系

为了探讨同部位不同等级烤烟的色泽和化学成分差异及其相关关系,以中部三级柠檬黄(C3L)和桔黄(C3F)烤烟为试验材料,分别测定了它们的色泽指标、常规化学成分和主要色素含量.结果表明:不同颜色烟叶的色度和光泽存在本质差异,其化学成分也存在差异.柠檬黄烟叶中总糖和叶黄素含量高于桔黄烟叶,但其总碱、总氮和β-胡萝卜素含量低于桔黄烟叶.色度和光泽部分指标与烟叶化学成分有一定相关性,甚至达到极显著水平.

烤烟烟叶成熟过程中的颜色参数与烘烤特性研究

【目的】为了探讨利用颜色参数判别烤烟成熟过程中烟叶烘烤特性的可行性。【方法】研究以烤烟NC102中部叶为供试材料,采用色差计测定不同成熟度烟叶颜色参数,暗箱试验研究不同成熟度鲜烟叶烘烤特性,并利用烤后烟对各成熟度烟叶的烘烤特性进行验证。【结果】随着成熟度的提高,烟叶正背面颜色参数的变化趋势基本一致,颜色参数(L、b、C)与烟叶成熟度的相关关系具有统计学意义,可以用来判别成熟度。【结论】不同成熟度烟叶的烘烤特性不同,以颜色参数为指标建立的Fisher判别函数可判别不同成熟度烟叶,颜色参数可作为烤烟鲜烟叶烘烤特性的判别指标。

烟草异物剔除系统中典型异物处理方法

烟草异物剔除系统在配方学习过程中,很容易将颜色与烟叶相近的异物学习到颜色库中,导致该类杂物的剔除率较低;受风力等因素的影响,面积或体积较大的异物剔除也比较困难。为此,提出了通过颜色库过滤的方法处理颜色与烟叶相近的异物;当检测到大块异物时通过特别设计的报警装置人工将异物从烟叶中分拣出来。实验结果表明,该方法提高了系统的可靠性,杂物剔除率由原来的90%提高到97%。

基于烤烟颜色特征构建烤烟感官质量预测模型

为了解烟叶颜色特征对感官质量的影响,以豫中烟区烟叶颜色特征值为输入变量,烤烟感官质量指标为输出变量,分别构建拓扑结构为10-12-1的BP神经网络模型,对烟叶感官质量进行预测评价。结果表明,样本的颜色特征值与感官质量指标统计特征较好,均服从正态分布;所构建的BP神经网络模型的模拟值与目标值差异较小,其中杂气与刺激性的决定系数达到显著水平,香气质、透发性等其他7项指标的决定系数均达到极显著水平。所构建的BP神经网络预测模型拟合效果较好,在烟叶质量评估中可利用烟叶的颜色特征值对烟叶的感官质量进行预测评价。