[發明專利]一種基于紅外光譜技術無損預測茄套煙葉化學成分的方法

在審

• 申請號: 202310728033.7
• 申請日: 2023-06-19
• 公開（公告）號: CN116625980A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 張光海;劉洪劍;孔光輝;劉濤;段杰;趙高坤;姚恒;吳玉萍;李薇;霍夢婷;張永俊;羅紅洋
• 申請（專利權）人: 云南省煙草農業科學研究院
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/3563;G06F18/10;G06F18/214
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 張濤

本發明屬于雪茄煙葉內含物含量檢測技術領域，具體涉及一種基于紅外光譜技術無損預測茄套煙葉化學成分的方法，包括：S1：采集近紅外光譜采集和常規化學成分的含量；S2：近紅外光譜數據預處理；S3：分組：分組得到訓練集、測試集和檢驗集；S4：模型建立與評價；S5：對模型進行模外檢驗。本發明建立的模型對煙葉中的常規化學成分進行檢測，無需損壞煙葉、檢測方便、可用于大規模煙葉常規化學成分含量的測定、能夠進入市場使用、成本小。

技術領域

本發明涉及雪茄煙葉內含物含量檢測技術領域，具體涉及一種基于紅外光譜技術無損預測茄套煙葉化學成分的方法。

背景技術

雪茄煙原產于美洲，是茄科屬植物，在世界各地廣為種植，具有很好的經濟效益。雪茄煙葉經過晾制和發酵后，再對其進行卷制就成了雪茄煙，所述雪茄煙由外到內根據用途可分為茄衣、茄套和茄芯三種類型，其中茄套煙葉用于包裹固定茄芯，要求葉片完整、韌性和張力佳。近年來，由于市場規模爆發式的增長，對優質雪茄煙產品的需求也日益增加。由于雪茄煙產品的質量與雪茄煙葉原料的質量息息相關，茄套煙葉作為雪茄煙葉原料的一種，其質量也就會直接影響雪茄煙產品的品質，所以對茄套煙葉進行質量評價具有重要意義。在對雪茄煙茄套煙葉質量評價過程中，常根據煙葉外觀質量指標通過分級專家眼觀手摸的方式對煙葉進行質量評價，但由于長時間操作，分級專家會出現疲勞，且是模糊評價，所以在對煙葉評價時誤差較大，使茄套煙葉質量評價準確率較低，無法對大批煙葉進行操作。

煙葉的化學成分指煙葉生長和發育過程中所涉及的組成體內物質的基本化合物，主要包括總氮、鉀、總糖、還原糖、總堿、氯和鎂等。近年來研究發現，茄套煙葉的化學成分可作為表征煙葉質量的重要指標，且組成和含量都會影響雪茄煙的風味，檢測茄套煙葉的化學成分可用于茄套煙葉的品質鑒定，促進雪茄煙品質提升。因此，煙葉化學成分檢測在煙草質量評價中起著非常重要的作用。

在傳統的檢測方法中，主要是應用化學試劑或聯合高效液相色譜進行測定，該方法雖然結果較為準確，但需要專業人士進行操作，成本較高，且費時費力，效率低下，不適合大批煙葉的檢測，并且最大的缺點是需要破壞煙葉，對茄套煙葉的利用產生嚴重影響。現有近紅外檢測煙葉內含物質主要在烤煙上應用，雪茄煙葉近紅外檢測方法未建立；此外，目前的近紅外檢測時樣品的前處理均是制成粉末，而雪茄煙茄套在使用過程中是使用整片煙葉。因此，急需尋找對茄套煙葉化學成分檢測無損、簡捷的方法，對茄套煙葉內七種化學成分實現快速檢測，提高茄套煙葉質量評價的效率。

發明內容

本發明解決現有技術根據煙葉外觀質量指標對煙葉進行評價準確率較低的問題，以及應用化學試劑或聯合高效液相色譜進行測定成本高、效率低、需要破壞煙葉、不適合大批煙葉檢測的問題，提供一種基于紅外光譜技術無損預測茄套煙葉化學成分的方法，通過建立模型，對煙葉中的常規化學成分的含量進行檢測。

本發明要求保護的技術方案如下：

一種基于紅外光譜技術無損預測茄套煙葉化學成分的方法，包括如下步驟：

S1：采集近紅外光譜和常規化學成分的含量：取若干數量的茄套煙葉樣品，隨機分成若干份，采集每份樣品的近紅外光譜數據，并對每份樣品的近紅外光譜數據進行處理得到每份樣品的原始光譜數據；并對每份樣品的常規化學成分的含量進行檢測得到每份樣品的常規化學成分含量的實測值；

S2：近紅外光譜數據預處理：分別采用一階導數和一階導數+中值濾波兩種預處理方法對S1中每份樣品的原始光譜數據進行預處理，得到每份樣品的一階導數預處理光譜數據和一階導數+中值濾波預處理光譜數據；

S3：分組：S1中的若干份樣品隨機分成訓練集、測試集和檢驗集三組；訓練集、測試集和檢驗集的數量比為2.6-3:1:1；