[发明专利]烟叶属性的处理方法、系统及电子设备在审
申请号: | 201710363754.7 | 申请日: | 2017-05-22 |
公开(公告)号: | CN107101971A | 公开(公告)日: | 2017-08-29 |
发明(设计)人: | 彭云发;王军;石超;薛庆逾 | 申请(专利权)人: | 上海创和亿电子科技发展有限公司 |
主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359 |
代理公司: | 上海光华专利事务所31219 | 代理人: | 徐秋平 |
地址: | 201808 上海市嘉*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 烟叶 属性 处理 方法 系统 电子设备 | ||
技术领域
本发明属于烟叶分析技术领域,涉及一种处理方法和系统,特别是涉及一种烟叶属性的处理方法、系统及电子设备。
背景技术
便携式近红外光谱仪采集样本的光谱,最为常见的一种是对样本扫描一个点光谱,该方法虽然可以大大提高工作效率,但是所扫描该点的光谱不能很好的反映该样本的整体信息。例如烟叶样本,烟叶的叶尖、叶腰和叶基三个部位的化学成分含量相差很大,关于烟叶叶尖至叶基的化学成分变化趋势现有技术中已做了详细的研究,结果表明大部分化学成分在近叶基处都有一明显拐点,之后其含量变化速度明显加快,如果只采集一个点的光谱,该点可能是烟叶三个部位中的任何一个部位,显然是不合理的,针对这个问题又会把烟叶按照叶尖、叶腰、叶基分成10个点,每个点采集一次光谱,然后计算平均值,该方法通过多个点采集烟叶的光谱可以很好的体现完整烟叶的信息,但是点位分的过多,影响采集效率,而且是单片烟叶的采集光谱,由于近红外光谱有一定的穿透能力,单片烟叶采集的光谱中可能会含有其他非烟叶信息,如实验台信息,实验室近红外光谱仪为了充分得到烟叶样本的光谱信息,通常会将烟叶进行烘干、粉碎等前处理,然后采集粉末状态下的烟叶光谱,该方法采集到的光谱信息虽然能够充分反映整个烟叶样本的信息,但是对烟叶样本进行烘干、粉碎等前处理需要花费大量的时间,降低了工作效率,而且需要对烟叶进行破坏,对烟叶造成大量的浪费,样本的近红外光谱采集是近红外光谱分析技术的关键步骤,如何采集样本的近红外光谱是近红外分析技术首先要解决的问题,并且利用所采集的近红外光谱更准确地预测烟叶的属性。
因此,如何提供一种烟叶属性的处理方法、系统及电子设备,以解决现有技术中如何采集样本的近红外光谱是近红外分析技术首要解决的问题,且因此导致无法更准准确地预测烟叶的属性等缺陷,实以成为本领域技术人员所亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种烟叶属性的处理方法、系统及电子设备,用于解决现有技术中如何采集样本的近红外光谱是近红外分析技术首要解决的问题,且因此导致无法更准准确地预测烟叶的属性的问题。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明一方面提供一种烟叶属性的处理方法,所述烟叶属性的处理方法包括以下步骤:获取第一烟叶样本的光谱值和烟叶属性;其中,第一烟叶样本的光谱值通过将第一烟叶样本中包含的多片烟叶以预定排放方式排列后,采用光谱采集设备来采集;根据第一烟叶样本的烟叶属性和光谱值,建立烟叶属性预测模型,并通过所建立的烟叶属性预测模型,来预测烟叶产品的烟叶属性。
于本发明的一实施例中,所述烟叶属性的处理方法还包括验证所建立的烟叶属性预测模型;验证所建立的烟叶属性预测模型的步骤包括:通过第二烟叶样本的烟叶属性和光谱值来验证所述烟叶属性预测模型;其中,验证指标包括平均绝对误差和相关系数。
于本发明的一实施例中,所述烟叶属性包括烟叶的化学成分、烟叶的产地、烟叶的品质、和/或烟叶的部位。
于本发明的一实施例中,第一烟叶样本的化学成分是通过与每一化学成分相对应的预定化学成分检测方法来检测获取。
于本发明的一实施例中,所述化学成分包括烟碱、总糖、还原糖、氮、总氮、或钾;所述预定排列方式为:按照烟叶形状重叠排放;在采集光谱值时,分别采集置于顶部的烟叶的叶尖部、叶腰部、叶基部的光谱值,及将置于底部的烟叶的叶尖部、叶腰部、叶基部的光谱值;置于底部的烟叶的叶尖部、叶腰部、叶基部的光谱值是通过将置于底部的烟叶重新摆放于第一烟叶样本的顶部,采用光谱采集设备来采集;将置于顶部的烟叶的叶尖部的光谱值和置于底部的烟叶的叶尖部的光谱值平均,得到叶尖部的平均光谱值;置于顶部的烟叶的叶腰部的光谱值和置于底部的烟叶的叶腰部的光谱值平均,得到叶腰部的平均光谱值,置于顶部的烟叶的叶基部的光谱值和置于底部的烟叶的叶基部的光谱值平均,得到叶基部的平均光谱值;将叶尖部的平均光谱值,叶腰部的平均光谱值,叶基部的平均光谱值平均,得到第一烟叶样本的光谱值。
于本发明的一实施例中,所述烟叶属性预测模型包括烟叶属性定量预测模型和烟叶属性定性预测模型;其中,通过所述烟叶属性定量预测模型预测烟叶的化学成分;通过烟叶属性定性预测模型预测烟叶的化学成分等级、烟叶的品质、和/或烟叶的部位。
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