一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法与流程

本发明涉及雪茄烟叶化学成分含量检测，更具体地，涉及一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法。

背景技术：

1、雪茄烟是经由晾制和发酵后的雪茄烟叶卷制而成，从内到外依次为茄衣、茄套和茄芯，以吃味浓、劲头大、香气馥郁以及焦油和烟碱量少的特点而闻名。近年来，国内雪茄产销量增长快速，对优质雪茄需求量大，所以生产优质雪茄烟未来发展潜力较大。由于雪茄烟组成结构的特殊性，雪茄烟的品质主要取决于茄芯烟叶的质量，所以对茄芯烟叶进行质量评价非常重要。之前研究表明，茄芯烟叶化学成分的组成和含量和烟叶质量具有明显的相关性，可以作为烟叶质量评判的依据，检测茄芯烟叶的化学成分对茄芯烟叶品质鉴定，促进雪茄烟品质提升具有重要意义。

2、在传统的烟叶化学成分检测中，主要是应用化学试剂或联合高效液相色谱等方法进行测定，该方法虽然结果较为准确，但需要专业人士进行操作，成本较高，且费时费力，效率低下，不适合大批烟叶的检测。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法的新技术方案，解决了在传统的检测需要专业人士进行操作，成本较高，且费时费力，效率低下，不适合大批烟叶的检测的技术问题。

2、一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，该方法包括如下步骤：

3、近红外光谱仪对雪茄茄芯烟叶扫描，采集光谱数据；

4、对所述光谱数据进行预处理；

5、测定所述雪茄茄芯烟叶内七种化学成分含量；

6、将预处理后的光谱数据部分作为训练集光谱与化学成分建立模型；部分作为测试集光谱用于评估模型，预测雪茄茄芯烟叶内七种化学成分含量，并对所述模型进行评价。

7、优选的，还包括：测定所述测试集光谱对应的化学成分含量，将光谱导入所述模型得到预测值并比对化学值，对所述模型检验和评价。

8、优选的，通过计算(化学值-预测值)/化学值*100％对模型的预测能力进行检验和评价。

9、优选的，近红外光谱仪对雪茄茄芯烟叶扫描，采集光谱数据包括：扫描波长范围为950～1650nm，分辨率为2nm，环境温度范围为24～25℃。

10、优选的，对所述光谱数据进行预处理的方法为一阶导数和/或一阶导数加中值滤波处理光谱数据。

11、优选的，所述七种化学成分分别为：总氮、钾、总糖、还原糖、总碱、氯和镁。

12、优选的，测定所述雪茄茄芯烟叶内七种化学成分含量采用的方法为：总氮含量采用yc/t 161-2002方法测定，钾含量采用方法yc/t 217-2007方法测定，总糖和还原糖含量采用yc/t 159-2019方法测定，总碱含量采用yc/t 468-2013方法测定，氯含量采用方法yc/t 162-2011方法测定，镁含量采用方法yc/t 175-2003方法测定。

13、优选的，所述预处理和建模使用的软件为matlab r2015b。

14、优选的，采用偏最小二乘法建立模型。

15、优选的，采用相关系数、交叉验证均方差和预测集均方差对模型进行评价。

16、本发明的有益效果：本发明首先采集了雪茄茄芯烟叶的近红外光谱，对光谱数据进行预处理，并结合偏最小二乘法分别与烟叶七种化学成分进行关联建立模型，通过综合考量模型的训练集相关系数、交叉验证集均方根误差、测试集相关系数、预测集均方根误差和模外验证的rsd值，得出利用近红外光谱技术建立的模型可对茄芯烟叶内七种化学成分实现快速预测，该制作过程简单、易操作，且成本低效率高。

17、通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

技术特征：

1.一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，还包括：测定所述测试集光谱对应的化学成分含量，将光谱导入所述模型得到预测值并比对化学值，对所述模型检验和评价。

3.根据权利要求2所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，通过计算(化学值-预测值)/化学值*100％对模型的预测能力进行检验和评价。

4.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，近红外光谱仪对雪茄茄芯烟叶扫描，采集光谱数据包括：扫描波长范围为950～1650nm，分辨率为2nm，环境温度范围为24～25℃。

5.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，对所述光谱数据进行预处理的方法为一阶导数和/或一阶导数加中值滤波处理光谱数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，所述七种化学成分分别为：总氮、钾、总糖、还原糖、总碱、氯和镁。

7.根据权利要求6所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，测定所述雪茄茄芯烟叶内七种化学成分含量采用的方法为：总氮含量采用yc/t161-2002方法测定，钾含量采用方法yc/t217-2007方法测定，总糖和还原糖含量采用yc/t159-2019方法测定，总碱含量采用yc/t 468-2013方法测定，氯含量采用方法yc/t 162-2011方法测定，镁含量采用方法yc/t 175-2003方法测定。

8.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，所述预处理和建模使用的软件为matlab r2015b。

9.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，采用偏最小二乘法建立模型。

10.根据权利要求1所述的一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法，其特征在于，采用相关系数、交叉验证均方差和预测集均方差对模型进行评价。

技术总结
本发明公开了一种基于近红外定量检测茄芯烟叶七种化学成分的方法涉及雪茄烟叶化学成分含量检测技术领域，解决了需要专业人士进行操作，成本较高，且费时费力，效率低下，不适合大批烟叶的检测的技术问题。方法包括以下步骤：近红外光谱仪对雪茄茄芯烟叶扫描，采集光谱数据；对所述光谱数据进行预处理；测定所述雪茄茄芯烟叶内七种化学成分含量；将预处理后的光谱数据部分作为训练集光谱与化学成分建立模型；部分作为测试集光谱用于评估模型，预测雪茄茄芯烟叶内七种化学成分含量，并对所述模型进行评价。本发明该制作过程简单、易操作，且成本低效率高。

技术研发人员：李艳,周乐群,李贵忠,杨冬梅,黄晓明,金红岗,肖旭斌,秦云华,肖冬,朱玲超,李枝桦
受保护的技术使用者：红云红河烟草（集团）有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12