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为探究烟叶表面颜色特征值与外观质量的关系,为烤烟外观质量评价体系的精准化、智能化发展提供科学依据,对河南烟区所产烟叶的颜色特征值进行测量,通过因子分析得出烟叶正面和背面共9个颜色参数作为输入指标,以各项外观质量评价指标为输出层,分别建立拓扑结构为9-11-1的BP神经网络模型,对外观质量进行预测评价。结果表明,收集的烟叶样品的各项颜色参数测定结果与外观质量评价结果均服从正态分布,具有良好的统计意义;通过CIE(国际标准照明委员会)颜色空间中的颜色参数构建的各项外观质量指标的预测模型中,均有90%以上的样本预测值与外观质量实际评价值的误差区间为0~1.0,其中,颜色、成熟度和叶片结构的R~2达到显著水平,身份、油分和色度3项指标的R~2达到极显著水平。构建的BP神经网络模型可依靠烟叶表面颜色参数实现对外观质量较为精准的预测,具有较高的可靠性。 相似文献
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【目的】为探究烟叶常规化学成分与各单项外观质量评价指标之间的关系,为外观质量评价的智能精准化发展提供科学依据。【方法】对选取的2017年湖南烟区具有代表性的初烤烟叶样品进行常规化学成分的测量及外观质量评定,通过因子分析法对作为BP神经网络输入变量的常规化学成分进行筛选,分别构建拓扑结构为7-10-1的各单项外观质量指标预测模型。【结果】所选烟叶样品的常规化学成分含量和外观质量得分的统计分析符合正态分布,网络模型对样本的训练结果表明:各个单项外观质量评价指标预测模型中,网络模拟值与实际目标值之间的误差区间在0～0.5范围内的比例均达到60%以上,误差区间在0～1.0范围内的样本比例均达到90%以上,其中成熟度和色度的决定系数达到显著水平;颜色、身份、油分、叶片结构的决定系数达到极显著水平。【结论】基于烟叶常规化学成分含量,利用BP神经网络构建的各项外观质量指标预测模型具有较高的精准性。 相似文献
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为研究初烤烟叶颜色特征值对烟气有害成分的影响,对南阳市属县(市)的174个中部叶C3F等级的烟叶样品进行颜色特征值、卷烟主流烟气有害成分测定,建立BP神经网络模型,对卷烟主流烟气中的有害成分进行分析。结果表明,因分析的6个主因子的累计贡献率达到92.2%,所构建的BP神经网络模型训练样本的真实值与预测值的决定系数均达到了0.97以上,验证样本的主流烟气中CO真实值与预测值的决定系数达到0.934 2外,其余6种有害成分真实值与预测值的决定系数均达到了0.96以上。由此可见,所建立的网络模型的鲁棒性较好,能够在一定程度上用烤烟的颜色特征值来表征卷烟主流烟气中的有害成分含量。 相似文献
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烤烟外观质量与感官评吸指标间的关系分析 总被引：4，自引：0，他引：4
采用多元统计分析方法研究了烤烟外观质量指标与感官评吸指标间的关系。结果表明：（1）描述性统计结果显示,烟叶外观质量指标和感官评吸指标在所取样本间变幅不大,各项指标平均值分数属于中等偏上水平,变异系数变化不大。（2）简单相关结果证明,烤烟烟叶感官评吸指标与外观质量指标存在显著相关关系(P<0.05),而灰色与外观质量指标相关程度较低。（3）典型相关分析结果表明,在达到极显著水平（λ1=0.9226**）的第1组典型变量(u1,v1)中,外观质量与香气质、香气量、浓度、杂气、刺激性、余味和燃烧性指标关系密切,这一线性组合说明外观质量的改善将有利于感官质量的提高;在达到显著水平（λ2=0.7457*）的第Ⅱ对典型变量（u2,v2）中,u2主要描述了颜色、叶片结构等综合性状,v2主要描述了灰色、浓度等综合性状。其余4组典型相关系数未达到显著水平,不具有统计学意义。（4）最后,对烟叶感官评吸指标与若干外观质量指标构建了双重筛选逐步回归方程。 相似文献
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【目的】建立BP(Back propagation)神经网络(BPNN)自动识别系统，以实现烤烟褐变标准化和量化。【方法】以云烟87上部烟叶为样本，通过扫描获取烟叶颜色等特征信息，建立BP神经网络烤烟褐变程度识别模型，输出判别结果，以人工判别烤烟褐变结果为参考，进行相似度比较。通过外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化分析比对，验证BP神经网络自动识别系统和人工识别结果的精准度。【结果】建立的BP神经网络模型能够精准识别烟叶褐化等级，其识别准确率为98.75%,分级烟叶外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化与人工识别基本一致，两种识别模式无显著性差异(P<0.05),为杂色烟分级提供了客观评价方法，能有效区分不同褐变程度烟叶的可用性。【结论】BP神经网络识别系统对烟叶褐变程度鉴别精准度与人工识别接近，可以利用BP神经网络自动识别系统替代人工识别。 相似文献
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[目的]掌握烟叶原料的质量特点和缩减评价指标.[方法]以16个不同产地的36个烟叶样品为材料,分析测定了上、中、下3个部位烟叶的多个化学和感官质量指标,采用多元统计方法分析了烤烟常规化学成分与感官评吸的相关关系.[结果]分析表明,烤烟常规化学成分含量在不同产地间存在广泛的差异,变异系数在15.00％ ～59.45％,但感官质量在地区间稳定性较好;烤烟化学成分和感官质量指标间存在密切的关系,多种指标相关达到了极显著或显著水平,如香气质与蛋白质和钾含量呈极显著负相关,与总糖、还原糖含量显著正相关;烤烟化学成分与感官质量指标之间的2对典型相关系数(0.917 2一、0.834 4*)达到极显著水平,1对典型相关达到显著水平(0.700 3*),共得到11个与典型变量相关显著的性状,分别为总糖、还原糖、烟碱、总氮、蛋白质、香气质、香气量、浓度、柔细度、余味、杂气和劲头.[结论]研究可为烤烟化学成分和感官质量的相关关系研究和重要指标的筛选提供参考依据. 相似文献
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段史江 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2011,37(5):490-493
为实现密集烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素含量的实时检测,首先采用图像处理技术提取烘烤过程烟叶图像的6个颜色特征值,量化烘烤过程中烟叶颜色特征的变化,然后以烟叶颜色特征值为输入指标,运用BP神经网络对烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素含量进行预测.结果表明:随着烘烤进行,烟叶R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)分量及亮度值均呈现先升高... 相似文献
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初烤烟叶颜色与常规化学成分及感官质量相关性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为明确初烤烟叶颜色数据与其常规化学成分和感官质量的关系,采集国内各产区初烤把烟,借助色差仪测定烟叶颜色参数,检测相应烟叶样品的常规化学成分,评价其感官质量,并做相关性分析。结果表明:烟叶颜色参数L~*和h~*与总烟碱和总氮含量达到显著负相关,a~*和a~*/b~*与总烟碱和总氮含量达到显著正相关,b~*和C~*与总糖含量达到显著正相关;烟叶颜色参数L与香气量达到显著正相关,a~*与杂气达到显著负相关,a~*/b~*和h~*与香气质达到显著负相关,b~*和C~*与劲头达到显著正相关。烟叶颜色参数与烟叶化学成分及感官质量均有显著相关性,可为烟叶采购、打叶复烤提供指导作用和数据支撑。 相似文献
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[目的]研究湖南郴州烤烟评吸质量指标与外观质量指标的关系。[方法]选取湖南郴州烟区90个烤烟样品,进行外观质量和感官评吸测试,对其得分进行统计分析。[结果]分析表明,烟叶外观质量指标和感官评吸质量在所取样本间变幅不大,郴州不同等级的烟叶在外观因素、感官评吸指标方面上存在一定的差异,但其变异属于低变异度。烟叶感官评吸指标刺激性与外观质量指标的成熟度、身份、油分呈极显著负相关,浓度与组织结构呈显著负相关。评吸总分与成熟度、发育状况、身份、油分呈极显著正相关,与其他指标没有达到显著相关水平。通过逐步回归分析得出郴州烟区评吸总分与感官外观质量因素指标的多元回归方程Y=42.213+0.971X成熟度+0.569X油分,表明评吸质量与成熟度和油分呈正相关水平,这2个变量因素对评吸质量的相关影响达到95%的程度。[结论]研究可为科学合理地选用烟叶原料,优化叶组配方,充分发挥各种烟叶的潜在质量,合理利用烟叶资源,提高卷烟产品质量提供一定的理论依据。 相似文献
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基于机器视觉技术的烤烟鲜烟叶成熟度检测 总被引：1，自引：0，他引：1
史龙飞 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2012,38(4):446-450
为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值(色调、饱和度、亮度)和5个纹理特征值(角二阶矩、相关度、熵、对比度、逆差距)进行优化,利用BP神经网络建立烟叶成熟度检测模型。结果表明,采用前4个主成分可综合反映3个颜色特征值和5个纹理特征值的分级信息,实现了参数的优化;在图像信息主成分因子数为4,中间节点数为16时,该识别模型最佳,模型平均识别率为93.67%,表明基于机器视觉技术对烤烟鲜烟叶成熟度的检测是可行的。 相似文献
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中间香型烤烟叶片质量指标间的典型相关分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了找出我国传统中间香型典型产区烟叶质量评价指标间的相关关系,简化烟叶质量评价指标,对我国中间香型产区143份初烤烟叶样品外观质量和评吸质量进行量化评定,并进行物理性状、化学成分检测,分析了4个质量评价指标间的典型相关关系。结果显示,烟叶评吸质量、化学成分、外观质量、物理性状质量评价指标间均存在显著或极显著的典型相关关系,感官评吸质量与其他3组质量评价指标的显著典型变量累计方差贡献率由大到小依次为化学成分外观质量物理性状,外观质量与物理性状的关系最为密切。烟叶质量评价的单项指标对质量评价指标组间的相关关系贡献不同,化学成分评价指标主要为总糖、糖碱比,感官评吸质量指标主要为香气量、烟气浓度、刺激性、柔和程度,物理性状评价指标主要为单叶质量、叶长、叶片密度,外观质量指标主要为叶片的组织结构、色度、成熟度、身份。在大尺度的生态区域利用典型相关分析来简化烟叶质量评价指标是可行的。 相似文献
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《云南农业大学学报(自然科学版)》2017,(2)
烤烟烟叶厚度是烤烟烟叶分级和品质评价的重要指标之一,采用近红外光谱分析技术实现对烟叶厚度的快速测定具有一定的可行性。对比分析了采用竞争自适应重加权法(CARS)算法优选特征变量和采用全波长变量(1 000~2 500 nm)结合偏最小二乘法(PLS)建立初烤烟烟叶厚度近红外校正模型的效果。结果表明:模型的输入变量数由1 543个降低到180个,决定系数由0.846提高到0.941;适宜主成分数由10降低到6,校正标准误差和交互验证均方根误差分别降低了0.003 4和0.010 3。采用30个外部样品对模型进一步进行验证,模型的验证标准误差和验证标准误差的偏差由0.018 2降低到0.001 1,在α=0.05显著水平,两个模型预测值与实测值间均不存在显著差异,采用CARS筛选特征变量近红外模型预测值与实测值间的差异性更小。CARS筛选特征变量提高了烟叶厚度近红外校正模型的稳定性和预测准确性。 相似文献
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基于图像处理的烘烤过程中烟叶含水量检测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】量化烘烤过程中烟叶形态变化的数值特征指标,实现烘烤过程烟叶水分含量的无损检测。【方法】以密集烤房中不同烘烤阶段的烟叶为研究对象,先利用图像处理技术提取鲜烟叶及烘烤过程中烟叶图像的颜色特征（红分量（R）、绿分量（G）、蓝分量(B)）及纹理特征(纹理能量、纹理熵、纹理惯性、相关度),以其为输入指标,分别建立烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型。用建立的2个模型对烘烤过程中烟叶含水量进行预测,并比较其预测精度。【结果】烟叶图像颜色特征R、G、B分量表现出变黄期剧烈上升,定色前期缓慢上升并达到最大值,定色后期至烘烤结束逐渐下降的变化趋势;纹理能量和相关度呈现出变黄前期减小,变黄后期增大,定色及干筋期逐渐减小的趋势;纹理熵、纹理惯性表现出变黄前期增大,变黄后期减小,定色及干筋期逐渐增大的趋势。以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型均可以满足烘烤过程中烟叶水分含量实时检测的需要。【结论】图像处理技术可以精确量化烘烤过程中烟叶的形态特征变化;利用建立的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型可以实现对烟叶含水量的精确估测。 相似文献