1.一种烟草外观质量的自动评价方法，包括步骤：
步骤①：在烟草种植区内采集烟草样品，对所述烟草样品进行等级评定；
步骤②：对步骤①等级评定后的不同等级的烟草样品分别进行化学成分的含量检测；
步骤③：对步骤①等级评定后的不同等级的烟草样品的外观质量指标分别进行打分，得到所述外观质量指标的分数；
步骤④：对同一等级的烟草样品的所述的化学成分的含量与外观质量指标的分数进行相关性分析，确定该等级中所述的化学成分的含量与外观质量指标的分数之间的相关性方程，所述的相关性分析包括线性相关性分析和曲线估计；
步骤⑤：以所述的相关方程为依据，根据待外观质量评价的烟草样品化学成分的含量，确定待外观质量评价的烟草样品在其该等级内的外观质量的评分分数。
2.根据权利要求1所述的一种烟草外观质量的自动评价方法，其特征在于：所述外观质量指标包括颜色、成熟度、油分、结构、身份和色度。
3.根据权利要求2所述的一种烟草外观质量的自动评价方法，其特征在于：所述颜色分为淡黄、金黄、深黄和正黄四个级别，所述油分分为较多、稍有和有三个级别，所述结构分为尚疏松、稍密和疏松三个级别，所述身份分为稍薄、稍厚和中等三个级别，所述色度分为中和强两个级别。
4.根据权利要求1所述的一种烟草外观质量的自动评价方法，其特征在于：步骤②所述化学成分的含量检测包括总植物碱、还原糖、氯、总糖、总氮、总酚和钾。
5.根据权利要求1所述的一种烟草外观质量的自动评价方法，其特征在于：所述烟草种植区包括西南烟草种植区、东南烟草种植区、长江中上游烟草种植区、黄淮烟草种植区和北方烟草种植区。
6.根据权利要求1所述的一种烟草外观质量的自动评价方法，其特征在于：所述的曲线估计是以所述的化学成分的含量作为自变量，所述的外观质量指标的分数作为因变量，应用统计分析软件以函数模型进行曲线拟合，选出拟合度较高的函数模型。
7.根据权利要求6所述的一种烟草外观质量的自动评价方法，其特征在于：所述的函数模型包括线性函数模型、二次项函数模型、复合函数模型、增长函数模型、对数函数模型、立方函数模型、s函数模型、指数函数模型、倒数函数模型、幂函数模型和logistic函数模型。