一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法，其通过重复采集目标烟叶样品的近红外光谱图以及未知烟叶样品的近红外光谱图，得到该目标烟叶样品的近红外光谱图组，接着分别将上述近红外光谱图组中所有曲线阶次求导，并获取求导后的近红外光谱图组的中心值曲线、上限曲线、下限曲线，再计算目标烟叶样品与未知烟叶样品的相似系数以及目标烟叶样品的特征系数，再根据相似系数和特征系数的大小实现对未知烟叶与目标烟叶相似度的判定。本发明专利技术提供了一种简单、快捷的方式来实现两种烟叶相似度的快速比较。

A method of tobacco similarity determination based on near infrared spectroscopy

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法
本专利技术属于卷烟及卷烟在制品质量检测
，具体涉及一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法。
技术介绍
在卷烟的研发和生产维护过程中，需要对库存内多地区各等级烟草的相似度和差异性有较为深入的认识。目前对于卷烟配方维护人员而言，较为普遍的是采用感官评吸的方式进行替代烟叶的选择工作，不仅对配方维护人员的感官评吸水平有较高要求，同时也使大大提高了配方维护的成本和工作量。随着计算机智能技术的发展，烟草行业已通过不同的算法提取单等级烟叶中具有共性和异性特征的烟叶和烟气成分数据，实现烟叶分级、卷烟配方维护以及烟气成分指标预测等。红外光谱因其快速、准确和无损而被广泛应用于工业领域。近红外光谱主要是对含氢基团振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成信息，与烟叶化学成分关联的信息非常丰富。而且不同产区和部位的烟叶由于化学成分组成的差异，对应的近红外光谱图也各不相同，因此可以利用近红外光谱对烟叶产区和部位进行预测，既能快速、客观的反映不同烟叶的差异性从而实现相似烟叶的替代，也能节约大量人力成本，有效提高卷烟配方维护效率。CN201210344034“一种基于近红外光谱信息的SIMCA辅助卷烟配方的方法”以烟叶的近红外光谱信息为对象，采用SIMCA的方法为目标烟叶样品寻找合适的替代样品，具体是采用主成分分析和马氏距离判定相似烟叶样品，辅助卷烟配方。CN2008100307993“一种基于烟叶近红外光谱的相似烟叶搜索方法”是利用烟叶近红外光谱数据采用主成分分析运算构建目标烟叶的数学模型，用模型识别方法来评价未知烟叶与不同目标烟叶间相似程度，得到量化的、能反映烟叶间可替代性的数据。上述两个专利在利用近红外技术进行烟叶相似性分析方面提供了较为详细和清晰的技术思路，但由于其涉及的数学方法均较为复杂且需要进行数据建模，需要的较多的烟叶样品用于数学模型的建立，且对建模人员的数学基础知识要求较高，可能不太利于在实际应用中大力推广或者。综上，目前对于利用烟叶的近红外光谱图，通过简便方法实现快速、客观地判定不同产区和等级烟叶相似度及烟叶间相互可替代性，从而达到配方叶组中单等级烟叶准确、高效替代的方法有待进一步研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法，包括如下步骤：S1：采用相同的工艺制备目标烟叶样品和未知烟叶样品；S2：利用近红外光谱仪重复采集目标烟叶样品的近红外光谱曲线得到目标近红外光谱图组以及采集未知烟叶样品的近红外光谱曲线，并对每个近红外光谱曲线进行阶次求导得到新曲线；其中，所述目标近红外光谱图组包括目标烟叶样品的若干近红外光谱曲线，所述近红外光谱曲线为吸光度或透光率与波数或波长的关系曲线；所述阶次求导是将近红外光谱曲线的吸光度或透光率对波数或波长进行求导后得到的无量纲导数值与波数或波长关系曲线的过程；S3：获取阶次求导后的目标近红外光谱图组中的上限曲线、下限曲线以及中心曲线；其中，对阶次求导后的目标近红外光谱图组中各个波数或波长采样点处对应的无量纲导数值的最大值、最小值分别进行串接得到上限曲线、下限曲线；所述上限曲线、下限曲线和中心曲线均为无量纲导数值与波数或波长的关系曲线；所述中心曲线上波数或波长采样点处的无量纲导数值等于上限曲线和下限曲线上同一波数或波长采样点处的无量纲导数值的均值；S4：依据新谱图获取至少一个显著波动区间，并基于目标烟叶的中心曲线和阶次求导后未知烟叶的近红外光谱曲线在显著波动区间的曲线段计算出未知烟叶与目标烟叶的相似系数；其中，若存在两个或两个以上的显著波动区间，未知烟叶与目标烟叶的相似系数等于每个显著波动区间对应的目标烟叶的中心曲线和未知烟叶阶次求导后近红外光谱曲线的欧式距离之和；S5：基于目标烟叶的中心曲线与上限曲线或中心曲线与下限曲线在显著波动区间的曲线段计算出目标烟叶的特征系数；其中，若存在两个或两个以上的显著波动区间，目标烟叶的特征系数等于每个显著波动区间对应的目标烟叶的中心曲线与上限曲线或中心曲线与下限曲线的欧式距离之和；S6：判断未知烟叶与目标烟叶的相似系数是否小于或等于目标烟叶的特征系数，若是，未知烟叶是目标烟叶的替代烟叶；否则，未知烟叶不能作为目标烟叶的替代烟叶。本专利技术基于不同产区和等级的烟叶间存在的化学特性区别而导致近红外光谱图的差异，通过对比不同烟叶样品的近红外光谱图，采用简单的数学计算方式实现了不同烟叶样品的相似度判定，提供了一种简便方法来快速、客观地判定不同产区和等级烟叶相似度及烟叶间相互可替代性。其中，本专利技术是通过选取目标烟叶的上限曲线、中心曲线与下限曲线以及未知烟叶的近红外光谱曲线来计算相似系数和特征系数，再通过相似系数与特征系数的比较来得出结论；其中相似系数是依据中心曲线与未知烟叶的近红外光谱曲线来计算的，其越小，则表示未知烟叶与目标烟叶越加接近；特征系数是依据上限曲线或下限曲线与中心曲线来计算的，其表征了目标烟叶的特征，因此本专利技术直接寻找近红外光谱曲线的特性推导出特征系数和相似系数，提供了一种全新的思路来计算判定两种烟叶之间的相似度，且该方法相较于现有方法更加简单以及便捷，不需要进行复杂的数学建模，更便于推广。进一步优选，S5和S6中在显著波动区间中两个曲线段之间的欧式距离计算公式如下：式中，ρ为一个显著波动区间对应的欧式距离，λ为波数或者波长值，a、b分别为显著波动区间的波数或波长的最小值、最大值；Ax(λ)、A0(λ)分别是两个曲线段上在波数或者波长为λ处的无量纲导数值。S4的相似系数计算时，每个显著波动区间对应的欧式距离计算公式中Ax(λ)、A0(λ)分别是目标烟叶的中心曲线、阶次求导后未知烟叶的近红外光谱曲线上在波数或者波长为λ处的无量纲导数值。S5的特征系数计算时，每个显著波动区间对应的欧式距离计算公式中Ax(λ)、A0(λ)分别是中心曲线与上限曲线或中心曲线与下限曲线在波数或者波长为λ处的无量纲导数值。进一步优选，S1中目标烟叶样品和未知烟叶样品的制备过程如下：首先，分别将目标烟叶、未知烟叶去梗、打碎，再用磨粉机打成粉末并用标准筛进行筛分；其中，筛分后烟粉的粒径小于500μm；然后，将筛分收集到的待测目标烟叶粉和未知烟叶粉转移至恒温恒湿环境中存放预设时长至水分达到平衡；其中，所述恒温恒湿环境中温度范围为：22±2℃，相对湿度范围为：60±5％；存放的预设时长范围为：4-72h。粉末的粒径小于500μm可以使每次测得的近红外光谱具有较好的重现性。进一步优选，S2中对每个近红外光谱曲线进行阶次求导得到新曲线时，阶次范围为[1，3]。通过研究发现，3阶以上求导的谱图的噪音会明显放大，不利用谱图的分析和比较。进一步优选，步骤S2中采用近红外光谱仪采集目标烟叶样品或未知烟叶样品的近红外光谱曲线时，所述近红外光谱仪的光谱范围为：[12800cm-1，360本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1：采用相同的工艺制备目标烟叶样品和未知烟叶样品；/nS2：利用近红外光谱仪重复采集目标烟叶样品的近红外光谱曲线得到目标近红外光谱图组以及采集未知烟叶样品的近红外光谱曲线，并对每个近红外光谱曲线进行阶次求导得到新曲线；/n其中，所述目标近红外光谱图组包括目标烟叶样品的若干近红外光谱曲线，所述近红外光谱曲线为吸光度或透光率与波数或波长的关系曲线；/n所述阶次求导是将近红外光谱曲线的吸光度或透光率对波数或波长进行求导后得到的无量纲导数值与波数或波长关系曲线的过程；/nS3：获取阶次求导后的目标近红外光谱图组中的上限曲线、下限曲线以及中心曲线；/n其中，对阶次求导后的目标近红外光谱图组中各个波数或波长采样点处对应的无量纲导数值的最大值、最小值分别进行串接得到上限曲线、下限曲线；所述上限曲线、下限曲线和中心曲线均为无量纲导数值与波数或波长的关系曲线；/n所述中心曲线上波数或波长采样点处的无量纲导数值等于上限曲线和下限曲线上同一波数或波长采样点处的无量纲导数值的均值；/nS4：依据新谱图获取至少一个显著波动区间，并基于目标烟叶的中心曲线和阶次求导后未知烟叶的近红外光谱曲线在显著波动区间的曲线段计算出未知烟叶与目标烟叶的相似系数；/n其中，若存在两个或两个以上的显著波动区间，未知烟叶与目标烟叶的相似系数等于每个显著波动区间对应的目标烟叶的中心曲线和未知烟叶阶次求导后近红外光谱曲线的欧式距离之和；/nS5：基于目标烟叶的中心曲线与上限曲线或中心曲线与下限曲线在显著波动区间的曲线段计算出目标烟叶的特征系数；/n其中，若存在两个或两个以上的显著波动区间，目标烟叶的特征系数等于每个显著波动区间对应的目标烟叶的中心曲线与上限曲线或中心曲线与下限曲线的欧式距离之和；/nS6：判断未知烟叶与目标烟叶的相似系数是否小于或等于目标烟叶的特征系数，若是，未知烟叶是目标烟叶的替代烟叶；否则，未知烟叶不能作为目标烟叶的替代烟叶。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱技术的烟叶相似度判定方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：采用相同的工艺制备目标烟叶样品和未知烟叶样品；
S2：利用近红外光谱仪重复采集目标烟叶样品的近红外光谱曲线得到目标近红外光谱图组以及采集未知烟叶样品的近红外光谱曲线，并对每个近红外光谱曲线进行阶次求导得到新曲线；
其中，所述目标近红外光谱图组包括目标烟叶样品的若干近红外光谱曲线，所述近红外光谱曲线为吸光度或透光率与波数或波长的关系曲线；
所述阶次求导是将近红外光谱曲线的吸光度或透光率对波数或波长进行求导后得到的无量纲导数值与波数或波长关系曲线的过程；
S3：获取阶次求导后的目标近红外光谱图组中的上限曲线、下限曲线以及中心曲线；
其中，对阶次求导后的目标近红外光谱图组中各个波数或波长采样点处对应的无量纲导数值的最大值、最小值分别进行串接得到上限曲线、下限曲线；所述上限曲线、下限曲线和中心曲线均为无量纲导数值与波数或波长的关系曲线；
所述中心曲线上波数或波长采样点处的无量纲导数值等于上限曲线和下限曲线上同一波数或波长采样点处的无量纲导数值的均值；
S4：依据新谱图获取至少一个显著波动区间，并基于目标烟叶的中心曲线和阶次求导后未知烟叶的近红外光谱曲线在显著波动区间的曲线段计算出未知烟叶与目标烟叶的相似系数；
其中，若存在两个或两个以上的显著波动区间，未知烟叶与目标烟叶的相似系数等于每个显著波动区间对应的目标烟叶的中心曲线和未知烟叶阶次求导后近红外光谱曲线的欧式距离之和；
S5：基于目标烟叶的中心曲线与上限曲线或中心曲线与下限曲线在显著波动区间的曲线段计算出目标烟叶的特征系数；
其中，若存在两个或两个以上的显著波动区间，目标烟叶的特征系数等于每个显著波动区间对应的目标烟叶的中...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡佳校，杜欢哲，崔雨琪，孔波，李燕春，卢红兵，杨华武，谭新良，
申请(专利权)人：湖南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43