[發明專利]一種評價復烤成品片煙質量穩定性的方法無效
| 申請號: | 201210277521.2 | 申請日: | 2012-08-06 |
| 公開(公告)號: | CN102798596A | 公開(公告)日: | 2012-11-28 |
| 發明(設計)人: | 何邦華;袁逢春;王躍昆;華一崑;資文華;張曉龍;龍明海;左景鍵;胡巍耀;何川;汪顯國;皇甫東有 | 申請(專利權)人: | 紅云紅河煙草(集團)有限責任公司;云南瑞升煙草技術(集團)有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/25 | 分類號: | G01N21/25 |
| 代理公司: | 昆明協立知識產權代理事務所(普通合伙) 53108 | 代理人: | 謝嘉 |
| 地址: | 650202*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 評價 成品 質量 穩定性 方法 | ||
技術領域
本發明屬于煙草加工技術領域,具體涉及一種評價復烤成品片煙質量穩定性的方法。
背景技術
目前,模塊化配方打葉復烤已成為行業發展的主流趨勢,其對穩定卷煙產品質量起到重要作用,但同時也帶來了如何評價模塊化成品片煙加工質量穩定性等一系列難題。國內外已有眾多學者研究發現煙葉的外觀顏色與內在質量存在密切的相關性,這為利用煙葉外觀顏色評價復烤成品片煙質量穩定性奠定了良好的基礎。現有的復烤成品片煙評價方法主要還是關注片煙的溫度、水分均勻性或以人的眼看、手摸和鼻聞等主觀測評評價為主,并且只能定性地描述而不能定量地評價。因此難以反映復烤片煙的內在質量狀況,同時由于人的感官往往受周圍環境和自身心理條件等因素的影響,從而導致不同檢測人員、不同時間對同一批次的樣品檢測結果不同或與實際情況不符合。因此建立一種科學、便捷的成品片煙質量穩定性評價方法,對于打葉復烤企業提升產品質量控制能力和卷煙企業維護產品配方的穩定性具有重要的意義。
發明內容
本發明的目的在于針對現有技術的不足,提供一種評價復烤成品片煙質量穩定性的方法。將顏色的定性化描述轉化為可定量衡量指標(明度值、紅綠值、黃藍值),通過對測定煙葉的上述指標進行數據的正態分布符合性檢驗,構建均值-極差圖,計算各指標的過程能力指數Cp值來判定復烤成品片煙質量的穩定性。具有操作簡單、結果可靠、適應性強的特點。
本發明的目的通過以下技術方案實現:
一種評價復烤成品片煙質量穩定性的方法,包括以下步驟:
(1)取樣:從待測片煙中隨機抽取30片表面平整無皺褶的樣品組成一個測試組;
(2)待測樣品預處理:將待測樣品置于相對濕度65%±2%、溫度20℃±1℃條件下平衡水分48h;
(3)復烤成品片煙顏色測定:將平衡好的樣品用其平整無褶皺面檢測其CIE-L*a*b*色空間值,得到各片樣品的L*、a*、b*值,以30片煙檢測結果的均值作為該組L*、a*、b*值的實際結果;
(4)數據處理:使用s?ps?s統計分析軟件,檢驗數據的正態性,建立L*、a*、b*值的均值-極差圖,并計算過程能力指數,計算公式為:
Cp=(TU-TL)/6σ=(TU-TL)/(UCL-LCL)
式中:TU、TL-分別為產品的規范上限和下限;σ-為質量特性分布的總體標準偏差,實際過程中一般用質量特性分布的標準偏差s代替;
若L*、a*、b*值的過程能力指數均滿足1.33≥Cp>1.00,則判定復烤成品片煙質量達到穩定狀態;若L*、a*、b*值有大于等于一個的過程能力指數不滿足1.33≥Cp>1.00,則判定復烤成品片煙質量穩定性較差。
相對于現有技術,本發明具有如下優點:
(1)利用CIE1976L*a*b*色空間將煙葉外觀顏色的定性化描述轉化為可定量衡量指標,解決了復烤成品片煙現有僅靠主觀測評評價穩定性的局限性,且方法簡單,操作性強。
(2)利用正態分布檢驗和控制圖對加工過程的穩定性進行判斷,從而保證了數據的可信度。
(3)運用過程能力指數對復烤后成品片煙質量的穩定性進行判定,方法科學,結果可靠。
附圖說明
圖1實施例中L值正態分布檢驗;
圖2實施例中a值正態分布檢驗;
圖3實施例中b值正態分布檢驗;
圖4實施例中色差L值的均值-極差圖;
圖5實施例中色差a值的均值-極差圖;
圖6實施例中色差b值的均值-極差圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明,但它們不是對本發明的限定。
實施例
針對煙葉模塊A,待設備正常運行半小時穩定后,在烤機出口間隔5min連續取樣55次,每次約500g,在每個樣品中隨機抽取30片表面平整無皺褶的樣品組成一個測試組,在自封袋上分別標記1、2、3…55,備用。
將上述55個待測樣品在相對濕度65%±2%、溫度20℃±1℃條件下平衡水分48h,同等溫濕度條件下用色差計對煙葉的正面進行測量,記錄每片煙葉的L*、a*、b*值,計算每個測試組30片樣品的平均值。
煙葉模塊A色差L*、a*、b*值的檢測結果如表1所示:
表1模塊A色差L*、a*、b*值檢測結果
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