[发明专利]一种基于近红外光谱的烟叶整体感官质量评价方法

说明书

本发明的目的提供一种基于近红外光谱的烟叶整体感官质量评价方法，本发明利用近红外光谱对一个综合感官指标进行建模和预测，建模过程中，引入约束矩阵，即保持高得分样本与低的分样本在求解中的差异性，在约束求解的情况下，更容易发现异常的感官数据和调整模型，该模型的精度达到了实际工作所要求的精度；该模型的预测结果，对差异较大的样本有很好的区分度，更符合实际工作中的评价结果。

技术领域

本发明属于烟草制品领域，具体涉及一种烟叶感官质量的评价方法，面向烟草与烟草制品产品生产过程质量控制，主要解决基于近红外光谱的烟草与烟草制品感官质量指标预测问题。

背景技术

目前，“评吸”不仅是确定烟草与烟草制品质量唯一切实可行的方法，而且也是确定烟草与烟草制品产品配方结构的基础，是开发新产品、保持既有产品风格和质量稳定的必要且决定性手段。对评吸人员而言，评吸鉴定则是一项极为艰苦、细致的工作，在评吸过程中思想要高度集中，全神贯注，要在短短几分钟内做出判断。依据现行行业标准YC/T138，卷烟内在品质感官评定一般采用“整体循环评吸法”：评吸员将烟气吸入口腔，通过喉部吞咽，然后再从鼻腔徐徐排出，在整个吸、吞、吐的过程中利用全部评吸感觉器官进行评价。由于感觉器官灵敏度及对各项指标捕捉程度不同、生理和心理状况不同、环境条件差异等因素的影响，导致评吸员之间评吸结果描述和判断的差异，感官评吸法有较大的主观性和局限性。寻求一种可以准确，客观的反映烟草制品内在质量的仪器和方法，因此，对卷烟烟叶种植及收购，卷烟生产及市场监管等相关企业及人员，都有重大意义。

Yc/T138-1998规定，评吸员在用感官评价烟草及烟草制品时采用全部评吸感觉器官进行评价。如当烟气被吸入口腔，通过喉部吞咽后再从鼻腔徐徐排出。由7个及以上的评吸员进行评价，并对试样进行打分和分档，包括光泽、谐调、香气、杂气、刺激性和余味。一般而言，烟叶整体感官指标是除光泽外的其他指标的综合评价，用以简洁的表征烟叶或卷烟的整体品质。

红外光谱因其快速、准确和无损而被广泛应用于化工、食品、制药等行业。光谱多元校正技术能够有效地用于物质成分含量检测和在线过程监测。近红外光谱主要是对含氢基团振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成信息，与烟叶化学成分关联的信息非常丰富。烟叶整体感官质量是一个表征烟叶品质的综合指标，与多种化学成分都有关系，因此利用近红外光谱可以用来表征烟叶整体感官质量。

将感官品质、理化特性相互结合的研究工作已有开展，杨宁等(专利申请号200510042472.4)公开了配方产品理化数据与感官指标相关性分析的方法。通过阶梯分析方法将产品理化数据和感官分数输入模型得到阶梯趋势图，最终获得某一感官指标与所有的理化指标的的相关性，从而实现生产现场的理化数据实测值与感官指标之间相关程度的测算。另外在三者相关性分析的基础上通过智能算法提出相应的感官特性预测模型，此类预测模型能够快速而准确地实时对产品品质指标进行判定，实现机械测定全部或部分代替感官评定检测。

张峰等(专利申请号201210344034.3)公开了一种基于近红外光谱信息的SIMCA辅助卷烟配方的方法，通过采集各类烟叶的近红外光谱，以待替代的烟叶样品为目标，计算目标烟叶与备选烟叶的马氏距离，最后通过感官评吸确定。该方法给出了光谱相似(马氏距离)与烟叶相似的实例，但对未知样本，仍不具备通过其光谱判断品质的目标。

梁淼等针对感官数据不足/不准确的问题，提出一种基于半监督自训练理念,提出半监督偏最小二乘方法优化模型。该方法的一个缺陷是通过模型预测结果修改原始的感官数据，这个过程在实际中需要人工通过感官评价时时核对，对应用不具有指导意义。

Ribeiro提出利用近红外光谱结合偏最小二乘法预测咖啡的品质。研究发现咖啡因与绿原酸与苦味相关，脂肪、蛋白质与醇厚度相关，而干净度和整体品质与多种物质相关。