[發明專利]一種在線煙絲摻配均勻性檢測裝置及其方法

在審

• 申請號: 201410649927.8
• 申請日: 2014-11-14
• 公開（公告）號: CN104330385A
• 公開（公告）日: 2015-02-04
• 發明（設計）人: 張晉;劉杰;李吉云;劉開俊;米強;李艷;邵帥;朱戰營;寧兵
• 申請（專利權）人: 山東中煙工業有限責任公司
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/3563
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及一種在線煙絲摻配均勻性檢測裝置及其方法。

背景技術

卷煙產品的主流煙氣與感官質量主要取決于卷煙原料配方，即各種煙葉、煙梗按設計比例的均勻混合。

各種煙葉、煙梗在連續生產線上切絲后混合的均勻程度能否及時得到檢測、控制，是卷煙原料配方執行質量的關鍵。目前，煙草行業多采用混合前控制摻配組分流量，事后卷制煙支近紅外光譜檢驗法、煙絲化學指標常規檢測法、手工分離煙絲物化特性檢測法等評價各種煙葉、煙梗在連續生產線上切絲后混合的均勻程度，存在著評價滯后、評價不全面等弊端，不能為實時、有效控制煙絲混合均勻度提供支持。

發明內容

本發明為了解決上述問題，提出了一種在線煙絲摻配均勻性檢測裝置及其方法，本裝置根據近紅外光譜儀可以有效檢測煙葉煙梗煙堿、總糖、還原糖含量，配方中各種煙葉、煙梗煙堿、總糖、還原糖含量基本穩定，當各組分切絲混合均勻而成的煙絲的煙堿、總糖、還原糖含量也基本穩定的原理設計的，可以有效消除現有技術的弊端，為實時、有效控制煙絲混合均勻度提供技術支持。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種在線煙絲摻配均勻性檢測裝置，包括紅外光譜儀、信號處理器、支架、傳送帶和報警裝置，其中，支架固定于傳動帶靠近制絲線摻配設備出口上部，支架上端固定有紅外光譜儀，以非接觸方式對流經傳送帶的煙絲樣品進行漫反射式檢測，檢測的數據每隔規定的時間發送給信號處理器，信號處理器連接報警器和制絲線控制器，當信號處理器發現煙絲均勻性有超標趨勢時，報警器報警，提示操作人員，當信號處理器發現煙絲均勻性超標時，報警器報警，提示操作人員，同時信號處理器發送指令給制絲線控制器，停止制絲線運轉。

所述傳送帶為制絲線上與煙絲摻配設備出口相連接的傳送帶。

所述紅外光譜儀為Luminar?4030在線AOTF近紅外光譜儀。

所述紅外光譜儀的出光口的位置對準傳送帶的中間樣品位置，與煙絲平面高度范圍為[6.0，7.0]cm。

基于上述檢測裝置的工作方法，包括以下步驟：

(1)設置裝置參數，采集樣品并記錄樣品編號與對應檢測數據，剔除樣品檢測數據異常值，建立近紅外檢測單牌號模型；

(2)利用建立好的近紅外檢測單牌號現場法模型對參與建模樣品和外部驗證集的樣品進行內部、外部驗證，分別計算樣品煙堿、總糖、還原糖指標的常規化驗值與模型預測值偏差的平均值，如果驗證通過，則進入步驟(3)，如果驗證未通過，返回步驟(1)；

(3)近紅外光譜儀載入單牌號現場法模型，設定近紅外光譜儀單牌號模型與待檢煙絲卷煙牌號一致，采集煙堿、總糖、還原糖數據傳輸給信號處理器，進行煙絲均勻性檢測，如果均勻性未超標，繼續正常生產，如果均勻性超標，則停止生產并報警。

所述步驟(1)中，具體方法包括：

(1-1)裝置安裝完成后，進行近紅外光譜儀的參數設置；

(1-2)在煙絲生產穩定的條件下每間隔設定時間進行一次近紅外光譜儀在線煙絲的光譜數據漫反射方式采集、編號，同時采集樣品；

(1-3)隨機抽取10％樣品常規檢測數據及對應的光譜數據作為模型外部驗證集，用作模型外部驗證，不參與建模，其余樣品的光譜數據與相應的化學成分相關聯來建立數學模型；

(1-4)對掃描得到的吸收光譜進行光譜預處理，消除噪音和基線的影響；

(1-5)剔除光譜數據和樣品常規檢測數據異常值；

(1-6)建立近紅外檢測單牌號模型。

所述步驟(1-2)中，其具體方法為：在煙絲生產穩定的條件下每間隔設定時間進行一次近紅外光譜儀對在線煙絲的光譜數據漫反射方式采集、編號，同時采集樣品，取樣時，在流經儀器檢測窗口下方的樣品表面平均地抓取煙絲樣品，然后將煙絲裝入自封袋密封好，與光譜數據對應順序編號，進行煙絲化學指標煙堿、總糖、還原糖常規檢測，記錄樣品編號與對應檢測數據，樣品數量大于等于300個。

所述步驟(1-4)中，光譜預處理的方法包括一階微分9點平滑法(savitzy-golay)。

所述步驟(1-5)中，分別采用光譜影響值Leverage和常規檢測值誤差Residual這兩個統計量來檢驗剔除光譜數據和樣品常規檢測數據異常值。

所述步驟(1-6)中，采用偏最小二乘法，交叉－驗證法(cross-validation)建立近紅外檢測單牌號模型，用The?Unscrambler定量分析軟件建立模型，在建模過程中，經過異常值的剔除進行逐步優化。