[發明專利]煙葉屬性的處理方法、系統及電子設備在審
申請號: | 201710363754.7 | 申請日: | 2017-05-22 |
公開(公告)號: | CN107101971A | 公開(公告)日: | 2017-08-29 |
發明(設計)人: | 彭云發;王軍;石超;薛慶逾 | 申請(專利權)人: | 上海創和億電子科技發展有限公司 |
主分類號: | G01N21/359 | 分類號: | G01N21/359 |
代理公司: | 上海光華專利事務所31219 | 代理人: | 徐秋平 |
地址: | 201808 上海市嘉*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索關鍵詞: | 煙葉 屬性 處理 方法 系統 電子設備 | ||
技術領域
本發明屬于煙葉分析技術領域,涉及一種處理方法和系統,特別是涉及一種煙葉屬性的處理方法、系統及電子設備。
背景技術
便攜式近紅外光譜儀采集樣本的光譜,最為常見的一種是對樣本掃描一個點光譜,該方法雖然可以大大提高工作效率,但是所掃描該點的光譜不能很好的反映該樣本的整體信息。例如煙葉樣本,煙葉的葉尖、葉腰和葉基三個部位的化學成分含量相差很大,關于煙葉葉尖至葉基的化學成分變化趨勢現有技術中已做了詳細的研究,結果表明大部分化學成分在近葉基處都有一明顯拐點,之后其含量變化速度明顯加快,如果只采集一個點的光譜,該點可能是煙葉三個部位中的任何一個部位,顯然是不合理的,針對這個問題又會把煙葉按照葉尖、葉腰、葉基分成10個點,每個點采集一次光譜,然后計算平均值,該方法通過多個點采集煙葉的光譜可以很好的體現完整煙葉的信息,但是點位分的過多,影響采集效率,而且是單片煙葉的采集光譜,由于近紅外光譜有一定的穿透能力,單片煙葉采集的光譜中可能會含有其他非煙葉信息,如實驗臺信息,實驗室近紅外光譜儀為了充分得到煙葉樣本的光譜信息,通常會將煙葉進行烘干、粉碎等前處理,然后采集粉末狀態下的煙葉光譜,該方法采集到的光譜信息雖然能夠充分反映整個煙葉樣本的信息,但是對煙葉樣本進行烘干、粉碎等前處理需要花費大量的時間,降低了工作效率,而且需要對煙葉進行破壞,對煙葉造成大量的浪費,樣本的近紅外光譜采集是近紅外光譜分析技術的關鍵步驟,如何采集樣本的近紅外光譜是近紅外分析技術首先要解決的問題,并且利用所采集的近紅外光譜更準確地預測煙葉的屬性。
因此,如何提供一種煙葉屬性的處理方法、系統及電子設備,以解決現有技術中如何采集樣本的近紅外光譜是近紅外分析技術首要解決的問題,且因此導致無法更準準確地預測煙葉的屬性等缺陷,實以成為本領域技術人員所亟待解決的技術問題。
發明內容
鑒于以上所述現有技術的缺點,本發明的目的在于提供一種煙葉屬性的處理方法、系統及電子設備,用于解決現有技術中如何采集樣本的近紅外光譜是近紅外分析技術首要解決的問題,且因此導致無法更準準確地預測煙葉的屬性的問題。
為實現上述目的及其他相關目的,本發明一方面提供一種煙葉屬性的處理方法,所述煙葉屬性的處理方法包括以下步驟:獲取第一煙葉樣本的光譜值和煙葉屬性;其中,第一煙葉樣本的光譜值通過將第一煙葉樣本中包含的多片煙葉以預定排放方式排列后,采用光譜采集設備來采集;根據第一煙葉樣本的煙葉屬性和光譜值,建立煙葉屬性預測模型,并通過所建立的煙葉屬性預測模型,來預測煙葉產品的煙葉屬性。
于本發明的一實施例中,所述煙葉屬性的處理方法還包括驗證所建立的煙葉屬性預測模型;驗證所建立的煙葉屬性預測模型的步驟包括:通過第二煙葉樣本的煙葉屬性和光譜值來驗證所述煙葉屬性預測模型;其中,驗證指標包括平均絕對誤差和相關系數。
于本發明的一實施例中,所述煙葉屬性包括煙葉的化學成分、煙葉的產地、煙葉的品質、和/或煙葉的部位。
于本發明的一實施例中,第一煙葉樣本的化學成分是通過與每一化學成分相對應的預定化學成分檢測方法來檢測獲取。
于本發明的一實施例中,所述化學成分包括煙堿、總糖、還原糖、氮、總氮、或鉀;所述預定排列方式為:按照煙葉形狀重疊排放;在采集光譜值時,分別采集置于頂部的煙葉的葉尖部、葉腰部、葉基部的光譜值,及將置于底部的煙葉的葉尖部、葉腰部、葉基部的光譜值;置于底部的煙葉的葉尖部、葉腰部、葉基部的光譜值是通過將置于底部的煙葉重新擺放于第一煙葉樣本的頂部,采用光譜采集設備來采集;將置于頂部的煙葉的葉尖部的光譜值和置于底部的煙葉的葉尖部的光譜值平均,得到葉尖部的平均光譜值;置于頂部的煙葉的葉腰部的光譜值和置于底部的煙葉的葉腰部的光譜值平均,得到葉腰部的平均光譜值,置于頂部的煙葉的葉基部的光譜值和置于底部的煙葉的葉基部的光譜值平均,得到葉基部的平均光譜值;將葉尖部的平均光譜值,葉腰部的平均光譜值,葉基部的平均光譜值平均,得到第一煙葉樣本的光譜值。
于本發明的一實施例中,所述煙葉屬性預測模型包括煙葉屬性定量預測模型和煙葉屬性定性預測模型;其中,通過所述煙葉屬性定量預測模型預測煙葉的化學成分;通過煙葉屬性定性預測模型預測煙葉的化學成分等級、煙葉的品質、和/或煙葉的部位。
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