一种对松散回潮工序中烟叶进行准确分组加工的方法
【专利摘要】本发明公开了一种对松散回潮工序中烟叶进行准确分组加工的方法。该方法将傅里叶变换近红外光谱FT-NIR分析技术结合主成分分析马氏距离PCA-MD分类法，应用于松散回潮加工后的烟叶分析中，通过对光谱数据的分析结果进行合理分类，充分结合了烟叶的加工特性对其进行分组。本发明操作方法简单快速，效果显著，具有很好的实用前景。
【专利说明】一种对松散回潮工序中烟叶进行准确分组加工的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于卷烟生产【技术领域】，具体涉及一种在卷烟制丝阶段松散回潮工序，利用近红外光谱技术对烟叶进行准确分组加工的方法。
【背景技术】
[0002]在卷烟生产过程中，对烟叶进行科学合理的分组能够有效提高各叶组配方特性，对于稳定和提高卷烟产品的质量具有重要意义。传统的烟叶分组方法主要是根据烟叶原料的感官特性进行分组，将制丝配方叶组中若干个具有相同或相近风格特点的烟叶原料组合形成叶组配方模块，这种方法常因受到感官评吸本身存在的主观因素而影响分组结果的准确性和可靠性。继而有学者提出在感官评吸的基础上，针对烟叶原料的化学特性建立烟叶分组方法，该方法考虑了不同烟叶原料的品质特性，有效发挥了不同特性烟叶原料间的相似性，具有一定程度的客观性，然而，烟叶原料在后续的加工过程中经历过一系列温度、湿度变化后，其内部物质发生不同程度的改变，导致烟叶质量发生了变化，此分组方法没有充分考虑不同烟叶原料的加工特性，亦无法满足卷烟加工“柔性化、精细化”的工艺要求。
[0003]松散回潮工序是卷烟制丝生产过程中的重要工序之一，也是烟叶原料受热的主要工序之一，不同的烟叶原料经过松散回潮工序加工后，表现出各自的加工特性，除了物理质量的改变，烟叶内部的化学物质也会发生变化，这种变化与烟叶的感官质量之间具有联系性，对产品质量造成影响。如何在松散回潮工序充分考虑烟叶的加工特性，并对烟叶进行合理分组，为不同烟叶的个性化加工提供科学依据，有效提升烟叶的感官质量，就目前报道来看尚未有较好的解决办法。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种简便、精确的方法，运用近红外光谱(FT-NIR)分析技术并结合主成分分析马氏距离(PCA-MD)方法，对经松散回潮工序加工后的烟叶样品建立类模型，通过马氏距离来表征样品类别品质特征的差异，从而明确该样品在松散回潮工序中适合的烟叶分组加工方法，充分考虑烟叶的加工特性，为后续加工同类烟叶提供科学的分组依据。
[0005]本发明的目的通过以下技术方案予以实现。
[0006]除非另有说明，本发明所采用的百分数均为质量百分数。
[0007]—种对松散回潮工序中烟叶进行准确分组加工的方法，包括以下步骤:
[0008](I)样品采集:将模块烟叶按投料顺序依次进行投料，分别采集松散回潮工序中经热风温度为50?55°C、60?65°C和70?75°C加工后的烟叶；其中，每个温度条件下采集30次，每次采集300g;
[0009](2)样品制备:在温度为20?30°C条件下将烟叶干燥到含水率为11%?13%，粉碎后过60目筛，置于密封袋内，常温避光贮存备用；
[0010](3)光谱扫描:使用开机预热2小时的近红外光谱仪对各待测样品分别进行近红外光谱扫描，采集其漫反射光谱数据，每个样品的近红外光谱扫描范围为10000~4000CI!!—1，分辨率为8CHT1，扫描次数为72次；
[0011](4)光谱预处理:光谱扫描所获得的漫反射光谱数据经过多元散射校正、二阶偏导+Norris导数滤波后得到各待测样品的预处理光谱数据；
[0012](5)烟叶分组:应用PCA-MD方法对预处理后的光谱数据进行分析，通过类间的马氏距离来衡量样品的品质特征相似程度，距离越大，相似程度越低，反之则相似程度越大，将相似程度较大的样品归为进行分组，从而确定烟叶分组信息。
[0013]与现有技术相比，本发明具有如下有益效果:
[0014]1、对工序加工后烟叶样品进行分析进而分组，充分考虑了烟叶的加工特性，满足后续处理同类型烟叶时的个性化加工需求。
[0015]2、采用PCA-MD分类法，可对松散回潮工序加工后烟叶的化学组成差异性进行直观描述，一定程度上弥补了单点测量的局限性，为该工序烟叶的分组加工提供科学依据。
[0016]3、利用FT-NIR漫反射结合PCA-MD对烟叶进行分组加工，避免了单纯依靠感官评吸进行分类的主观影响，提高了分组的准确性和可靠性。
[0017]4、本发明操作方法简单快速，效果显著，具有很好的实用前景。
【专利附图】
【附图说明】
[0018]图1为本发明实施例1中回风温度为50~55°C时的样品分类图；
[0019]图2为本发明实施例1中回风温度为60~65°C时的样品分类图；
[0020]图3为本发明实施例1中回风温度为70~75°C时的样品分类图；
[0021]图4为本发明实施例2中回风温度为50~55°C时的样品分类图；
[0022]图5为本发明实施例2中回风温度为60~65°C时的样品分类图；
[0023]图6为本发明实施例2中回风温度为70~75°C时的样品分类图。
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明，但实施例和附图并不是对本发明技术方案的限定。
[0025]除非另有说明，所涉及的专业术语均参照国家烟草专卖局编写的2003版《卷烟工艺规范》。
[0026]实施例中所采用的实验仪器及应用软件=Nicolet Antaris? FT-NIR光谱仪(美国ThemoNicolet公司)、Cycbtecl093旋风式样品磨(瑞典FOSS公司)、FED可编程热风循环烘箱(德国Binder公司)；RESULT?集成软件、SPSS统计分析软件。
[0027]实施例选择烟叶样品作为建模标样，应用偏最小二乘数学方法对采集到的近红外光谱与流动注射分析测定的基础数据进行建模，通过模型优化最终得到较理想的数学模型。 [0028]实施例1
[0029]选择某品牌模块烟进行实验，模块烟的烟叶包含多个等级，详见见表1。
[0030]表1本实施例中烟叶等级信息
[0031]
【权利要求】
1.一种对松散回潮工序中烟叶进行准确分组加工的方法，包括以下步骤: (1)样品采集:将模块烟叶按投料顺序依次进行投料，分别采集松散回潮工序中经热风温度为50~55°C、60~65°C和70~75 °C加工后的烟叶；其中，每个温度条件下采集30次，每次采集300g ； (2)样品制备:在温度为20~30°C条件下将烟叶干燥到含水率为11%~13%，粉碎后过60目筛，置于密封袋内，常温避光贮存备用； (3)光谱扫描:使用开机预热2小时的近红外光谱仪对各待测样品分别进行近红外光谱扫描，采集其漫反射光谱数据，每个样品的近红外光谱扫描范围为10000~4000CHT1，分辨率为ScnT1,扫描次数为72次； (4)光谱预处理:光谱扫描所获得的漫反射光谱数据经过多元散射校正、二阶偏导+Norris导数滤波后得到各待测样品的预处理光谱数据； (5)烟叶分组:应用PCA-MD方法对预处理后的光谱数据进行分析，通过类间的马氏距离来衡量样品的品质特征相似程度，距离越大，相似程度越低，反之则相似程度越大，将相似程度较大的样品进行分组，从而确定烟叶分组信息。
【文档编号】G01N21/47GK103604778SQ201310624689
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年11月29日 优先权日:2013年11月29日
【发明者】朱勇, 唐军, 唐丽, 何邦华, 华一崑, 周冰, 汪显国, 杨丽萍, 向成明 申请人:红云红河烟草(集团)有限责任公司