基于色差值和色度值的醇化片烟褐变判定模型研究

【目的】研究不同褐变程度醇化片烟间色差值和色度值的差异与规律,建立一种可以快速、准确判定醇化片烟褐变程度的方法,为醇化片烟褐变情况自动化识别提供参考依据。【方法】利用2016和2017年广西中烟工业有限责任公司238份不同褐变等级醇化片烟的色差值和色度值,通过SPSS 20.0建立醇化片烟的Fisher判定、多项Logistic回归判定和MLP神经网络判定3种判定模型,并对比分析不同模型的片烟褐变判定效果。【结果】不同褐变程度烟叶色差值和色度值存在显著差异(P<0.05,下同),其中,色差值L*、b*与褐变程度呈极显著负相关(P<0.01,下同),色度值Y、R与褐变程度分别呈极显著和显著正相关。在建立的3种判定模型中,多项Logistic回归判定和MLP神经网络对醇化片烟褐变情况的判定级别与真实级别间的差异无统计学意义,可用于醇化片烟褐变程度判定,且MLP神经网络准确性最高(95.8%),配对t检验的t绝对值小于多项Logistic回归判定,稳定性更优。【结论】与Fisher判定模型和多项Logistic回归判定模型相比,MLP神经网络模型具有更高的准确性和更好的稳定性,适合作为醇化片烟褐变程度的判定模型。