多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用
傅立叶变换近红外光谱仪在烟草制丝线上的应用
傅立叶变换近红外光谱仪在烟草制丝线上的应用随着现代科学技术的不断发展，现代化的农业技术也日益成熟。
在农业生产中，烟草是一种重要的经济作物，其种植和加工制造对于国民经济发展有着重要的贡献。
而烟草加工制造中的烟草制丝线质量的控制，对于烟草制品的品质和口感有着重要的影响。
因此，烟草制丝线的质量检测和控制成为了烟草加工制造中的重要环节之一。
传统的烟草制丝线质量检测方法主要依靠人工检测和经验判断，这种方法虽然简单易行，但是存在着不可避免的主观性和误差。
为了提高烟草制丝线的质量检测和控制水平，近年来，一些新的检测技术被引入到了烟草制丝线的生产中，其中傅立叶变换近红外光谱技术就是一种比较先进的检测技术。
傅立叶变换近红外光谱技术是一种基于分子振动和转动的光谱技术，其原理是通过分析分子在不同波长的光线下的吸收和反射来确定样品的成分和结构。
由于烟草制丝线中的成分和结构具有明显的差异，因此利用傅立叶变换近红外光谱技术对烟草制丝线进行检测是非常可行的。
在烟草制丝线的生产中，傅立叶变换近红外光谱技术主要用于检测烟草制丝线的含水率、含油率、含烟碱量等参数。
通过对这些参数的检测，可以及时发现烟草制丝线中的质量问题，并采取相应的措施进行调整，从而保证烟草制品的品质和口感。
在实际的烟草制丝线生产中，傅立叶变换近红外光谱技术的应用效果非常显著。
与传统的人工检测方法相比，傅立叶变换近红外光谱技术具有以下几个优点：1. 高效性：傅立叶变换近红外光谱技术可以在短时间内对大量的烟草制丝线样品进行检测，大大提高了生产效率。
2. 精准性：傅立叶变换近红外光谱技术可以精确地测量烟草制丝线中的各种参数，避免了传统的人工检测方法中的主观性和误差。
3. 可靠性：傅立叶变换近红外光谱技术可以对烟草制丝线进行全面的检测，及时发现质量问题，保证了烟草制品的品质和口感。
4. 经济性：傅立叶变换近红外光谱技术的设备和维护成本相对较低，可以减少生产成本，提高经济效益。
基于高光谱成像的香烟分类识别研究分析
基于高光谱成像的香烟分类识别研究分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！烟草是我国重要的经济作物，早在半个世纪之前，利用近红外光谱分析技术对烟草进行了大量的无损检测研究，国外的许多学者根据不同烟草类型建立了相应近红外光谱分析模型对烟叶所属的品种(白肋烟、烤烟)或不同产地(美国本地、非美国产)均得到了较好的正确判别结果，相对而言，国外的应用水平较为领先。
国内近红外光谱分析技术应用于烟草始于1995年，经过几十年的发展，国内烟草行业目前对近红外技术的应用已十分广泛。
尽管近红外光谱技术用于烟草行业的无损快速检测能够应用于过程分析，然而非成像近红外光谱技术不适合于定量分析和分散性样品分析，由于外界因素的干扰不能有效剔除，其模型建立后需要不断进行维护修正并且测试灵敏比较低，相对误差比较大。
近年来，高光谱成像技术不仅在农产品安全检测方面的应用取得了良好效果，也大量应用在农情监测作物长势的性状信息研究中。
随着成本的降低，从最初航空、卫星遥感的应用平台，扩展到为近地应用提供了可能。
将高光谱成像技术应用到烟草行业的品质与安全性检测中，可以综合得到产品内外品质的全面检测信息，这种内外品质信息兼备的特征，使得高光谱图像技术在烟草行业的无损检测方面具有较大的应用前景。
现阶段利用高光谱成像技术进行烟草行业的无损检测还处于研究和发展阶段，随着光谱分辨率的不断提高，高光谱成像能够记录的烟草品质信息会越来越丰富。
1材料与方法实验设计本实验选用北京中南海8mg、四川娇子(时代阳光)、上海红双喜(硬)、黄果树(典藏)、南京(特醇)俗称红南京、云烟(红)、都宝(新)7种中低档价格大众定位的香烟品种，分别对这7种香烟的烟丝在室内进行实验。
每个品种类型的香烟选取两支香烟的烟丝量，取出两支香烟的烟丝进行高光谱图像信息采集。
为了保证室内暗室环境，实验选择在晚上19∶00以后的密闭实验室内进行数据采集，采用卤钨灯照射香烟烟丝样品，样品到光谱仪镜头的垂直距离选择为65cm，导轨速度为2mm/s。
近红外光谱结合模式识别方法所建模型分析卷烟烟丝配方比例
近红外光谱结合模式识别方法所建模型分析卷烟烟丝配方比例李华杰;王道铨;朱叶梅;林志平;张建平;杨盼盼;罗登炎;邱昌桂【期刊名称】《理化检验:化学分册》【年(卷),期】2022(58)7【摘要】为卷烟配方替代和产品质量稳定性评价奠定基础,利用近红外光谱结合模式识别方法,建立了卷烟烟丝配方比例的识别模型。
在某牌号卷烟成品烟丝中添加5种不同比例的A模块烟丝,采集其近红外光谱信息,采用求导法(一阶求导、二阶求导)和平滑法(Savitzky-Golay平滑、Norris平滑)对样品近红外光谱进行预处理,结合主成分分析-马氏距离(PCA-MD)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)建立上述5种成品烟丝的识别模型。
结果显示,最佳光谱预处理方式为一阶求导+Savitzky-Golay平滑,最佳模式识别方法为OPLS-DA。
当主成分数为4时,最佳识别模型的光谱变量累计解释能力为0.995,分类变量累计解释能力为0.953,特征值为0.196,累计交叉有效性为0.912,模型外部验证的整体识别率为99%。
置换验证结果表明该模型稳定可靠,未出现过拟合现象。
对5种成品烟丝进行感官评吸,该模型对不同卷烟烟丝配方比例的识别效果更好。
【总页数】8页(P760-767)【作者】李华杰;王道铨;朱叶梅;林志平;张建平;杨盼盼;罗登炎;邱昌桂【作者单位】福建中烟工业有限责任公司;云南瑞升烟草技术(集团)有限公司【正文语种】中文【中图分类】O657.33【相关文献】1.化学计量学模式识别方法结合近红外光谱用于大米产地溯源分析2.多变量分析法结合近红外光谱表征卷烟配方的过程质量3.近红外光谱结合非负回归系数回归法（配方回归）解析混合样品的组成比例4.近红外光谱的主成分分析——马氏距离分类法应用于品牌卷烟烟丝的快速鉴别5.基于烟丝近红外光谱的卷烟品牌识别方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
烟草烟丝近红外水分测量仪在卷烟生产工艺中水分实时监测的应用
烟草烟丝近红外水分仪在卷烟生产工艺中水分实时监测的
应用
在烟草生产流程中，制丝、薄片、烤丝、膨胀、润叶、嚼叶等工艺都需要对水分进行实时在线监测。
德国MOSYE公司研制的MS-580近红外水分仪为烟草行业量身定制，特别适合在卷烟生产工艺中各种工艺点水分实时监测使用。
MS-580接触多频谱近红外水分测量系统，采用多频谱近红外技术，通过独特的专利算法并结合多种数据模型来实现在线含水率测量。
工作原理：
MS-580使用的是直接发射近红外光线的LED光源，当照射在被测产品表面时，产品表面将吸收一部分近红外光线，其余的光反射回测量仪的光探测器内。
这部分被吸收的光称为吸收频谱，该频谱与被测产品的水份具有线性关系。
所以我们可以通过建立数学模型就可以计算产品中的水分含量。
产品特点：
1、全球唯一不受烟丝颜色变化、成份变化影响的红外水分。
2、全球唯一不受外界环境光线影响的近红外水分。
3、直接LED红外光源，无滤光镜片、无飞轮可动部件等易损件，最高可达10年使用寿命。
4、可自动关联外部控制开关。
5、高精度：最高精度0.1%；宽量程比：水分测量范围宽至0%-100%。
6、内置校准曲线，一次校准成功后，无需经常校准。
7、安装简易、多种通讯方式和数据传输方式可选。
技术参数：
1、水分测量范围：0-100%
2、精度：0.1-1% 根据不同工况
3、电源要求：85 –270 V AC
4、输出信号：4-20mA或1V－5V,RS485或RS232
5、环境温度：-20°C 到+50°C
6、防护等级：IP67。
浅析成像检测技术的基本原理和在烟草工业系统中的应用
浅析成像检测技术的基本原理和在烟草工业系统中的应用摘要：伴随着科技的进步和发展，伴随着各个行业对产品质量不断的追求，许多新的质量检测技术投入到工业生产中。
这几年，尤其是成像检测技术在烟草工业产品外观检测中得到大量应用，对产品外观质量检测起到很大作用。
本文主要分析成像检测技术的基本原理以及在在工业生产中的应用。
关键词：成像检测技术一：二值化相关概念1，图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出的只有黑和白的视觉效果。
首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减少，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示。
否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
2，二值化，是图像分割的一种最简单的方法。
二值化可以把灰度图像转换二值图像，把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。
根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。
3，图像分割，在计算机视觉领域，图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）的过程。
图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。
图像分割通常用于定位图像中的物体和边界（线，曲线等）。
更精确的，图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程，这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。
图像分割的结果是图像上子区域的集合（这些子区域的全体覆盖了整个图像），或是从图像中提取的轮廓线的集合（例如边缘检测）。
一个子区域中的每个像素在某种特性的度量下或是由计算机得出的特性都是相似的，例如颜色、亮度、纹理。
邻接区域在某种特性的度量下有很大的不同。
4，灰度图像，在计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
近红外光谱发展及卷烟在线烟丝监测的应用
５ 近红外光 谱在 国 内烟草 近红外检 测应 用现状水 平及发展
趋 势
由于近红外技术独特 的优点 ． 使其 在烟草行业受到重视 。国外 的 许多烟草公 司已经将近红外技术用于 日常的生产检测 ． 目前 国际上 已 有成熟的烟草行业专用近红外仪器投入使用 ． 有关近红外应用领域 的 进一步拓展也在积极进行 我国的烟草行业也开始了近红外技术的应 用研究 上世纪 九十年代末 ． 上海烟草集团公 司开始研究近 红外检 测 技术在烟草化学成分 的快速检测分析以来 ， 近红外检测技术 开始在 烟 草行业中进行应用 从应用 看 ， 通过建数学模型 ， 不但可以建立烟草烟 碱、 总糖还原糖 等主要化学成分的烟叶的化学成分定量分析 的快速测 试方法， 同时还可用于卷烟质量判断、 真假卷 烟鉴别等 。 实践表明， 利用 该技术快速简便的优势， 可在实验室 、 卷烟加工过程 、 烟 叶储存养护 过 程、 入库及在库烟叶 内在质量 检测 、 烟叶打叶复烤 配方指导与质量 控 制、 拟采 购烟叶的质量预警 等方 面进行有效 的推广应用， 为结合外 观 质量 和内在质量对烟 叶和卷烟 的质量进行研究 和监控提供 了强有 力 的技术支持 在 线监测烟丝配 比稳定性及其他应用等许 多方面 。 目前 ． 烟草行业 中进行应 用得 近红外检测技术 主要有两种 ： 一 种 是 ＡＯ Ｔ Ｆ — Ｎ Ｉ Ｒｆ 声光 可调滤光器近红外 ） ， 主要应 用于在线 检测分析 ； 另一种是 ｆ Ｔ ｒ — Ｎ Ｉ Ｒ （ 傅立 叶变换近红外 ） ． 主要应用于实验 室检测 。 现在 烟草行业实验室对烟草化学成分的分析大多采用 Ａ Ａ ３ 流动 注射分 析 仪． 此方法前处理复杂 ． 时间长 ： 而红外检测技可快 速 、 高效得 出检 测 结果 ． 分析在线烟丝 的加工质量 目 前烟 草行业 中的打叶复烤 、 卷烟制 丝等在线检测有 较多的应用 但是每个企业卷烟 品牌的加工工艺稳定 性存在差异 ． 所 以． 针对 山东中烟济南卷烟厂 泰山系列产 品进行 相关 课题研究 ． 用以提升卷 烟品牌 的加工工艺质量
光谱技术在烟草检测中的应用
光谱技术在烟草检测中的应用
光谱技术在烟草检测中的应用主要体现在以下几个方面：
1.快速、精准地提取烟草生长信息：光谱技术可以实时、快速、
非损伤性地测定叶片中的色素含量，包括叶绿素a、叶绿素b
和类胡萝卜素等，从而判断烟草的生长状况。
2.监测烟草胁迫：光谱技术可以监测烟草的水分胁迫情况，通过
烟草冠层高光谱的红边位置变化来判断水分胁迫程度。
3.监测烟叶成熟度：光谱技术可以用于监测烟叶的成熟度，通过
测定烟叶中的化学成分变化来判断其成熟度。
4.产量估算与品质监测：光谱技术可以对烟草的产量进行估算，
同时还可以监测烟草的品质，包括口感、香气等。
5.识别烟叶等级：通过太赫兹波探测不同香型烟叶样品的时域光
谱，计算得到其在太赫兹波段的吸收系数曲线和折射率曲线，利用其独有的指纹谱特性对物质种类进行识别，进行烟叶等级自动鉴定。
6.内部结构检测：太赫兹波还能够对香烟内部进行三维成像，直
观地显示出杂质的大小和位置。
总的来说，光谱技术在烟草检测中的应用具有非常重要的实际意义，可以帮助人们更好地了解烟草的生长状况、胁迫情况、成熟度和产量等信息，从而更好地进行烟草的生产和加工。
近红外光谱法在卷烟制丝质量稳定性控制中的应用陶鹰
第 30 卷
河 (V S )
云烟 (软珍品 )和红 山茶 (软 )烟丝 样品 各 3 批 ,每 批取 10馆 , 用于模 型的 构建 0
Ni eolet A n tari 型 F T 一 xR 光谱仪 (美 国 T herm o N i e t 仪 器公 司) , 配有 装样 玻璃 校试 管 ;T Q : N eol anal 7. 1 化学计 量学 软件 (美 国 T herm o N i yst eolet 仪器公 司)
均值 , 作 为该批 的 SM V
3
3.1
结果 与讨论
烟丝 近红 外光谱 图
图 1 为红河(V S 烟丝的近红外漫反射光谱图 )
由于卷烟烟丝成分的复杂性和不均匀性 , 不可
避免地造成 N IR 光谱基线的漂移 , 因此 , 在模型构建过程中需要对 F T 一 IR 光谱进行预处理 N
作者简介 :陶鹰 (1976一 ).女 , 昆明市人 , 工程师 , 主要从事烟草生化技术研究工作.
陈兴(1983一 ), 女 , 昆明市人, 工程师 , 博士, 主要从事烟草生化技术研究工作 . 收稿 日期 :2012一 25 ;接受 日期 :2012一 04 05一 07一
28
光谱 买 脸 室
按照 2.2 节的方法采集 2 批合格的红河 (V S) 云烟(软珍品)和红 山茶 (软 )烟丝(化学成分合 0 格 感官评吸达标)样品光谱 ,每批 1 个重复 然后选用以上相应牌号模型 ,运用 T Q A n l t .0 软 0 a ys s 件计算每批每个光谱的相似度匹配值(Si iari M ateh V al SM V ), 并求出 10 个重复光谱 的平 m l ty ue,
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多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用
作者：张磊磊
来源：《科学与财富》2018年第27期
摘要：本文简要介绍了多光谱的成像原理、基本结构、性能特点、使用技巧，并重点说明它在卷烟生产线的质量检测的应用前景、工作原理等
关键词：4CCD；多光谱成像；可见光成像；红外成像；X成像；烟丝检测
引言：
传统的卷烟设备，都采用风管从储丝房输送烟丝给卷烟机，随着细支烟的流行，卷烟工艺对烟丝的要求也越来越高，例如，烟丝的纯度、烟丝的杂物含量、梗签含量，这些都会严重影响卷烟的指标。
基于多光谱成像的检测模式，检测速度大大提升，将来可应用于烟丝精选生产的工艺环节。
1、多光谱成像的工作原理
1.1 CCD技术
电荷耦合器件（charge coupled device）英文简称CCD。
是美国贝尔实验室的W.S.博伊尔和G.E.史密斯与1969年发明的。
它是在MOS集成电路技术基础上发展起来的，为半导体技术应用开拓了新的领域。
它是具有光电转换、信息存储和传输等功能，具有集成度高、功耗低、结构简单、寿命长、性能稳定等优点，故在固体图像传感器、信息存储和处理方面得到了广泛的应用。
CCD图像传感器能够实现图像信息的获取、转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次的内容和丰富的可视图像信息，被广泛应用于军事、天文、医疗、广播、电视、传真同学机器工业检测和自动控制系统。
其主要的参数有：
1.光谱灵敏度
CCD的光谱灵敏度取决于量子效率、波长、积分时间等参数。
量子效率表征CCD芯片对不同波长光信号的光电转换本领。
不同工艺制成的CCD芯片，其量子效率不同。
灵敏度还与光照方式有关，背照CCD的量子效率高，光谱响应曲线无起伏，正照CCD由于反射和吸收损失，光谱响应曲线上存在若干个峰和谷。
D的暗电流与噪声
CCD暗电流是内部热激励载流子造成的。
CCD在低帧频工作时，可以几秒或几千秒的累积（曝光）时间来采集低亮度图像，如果曝光时间较长，暗电流会在光电子形成之前将势阱填满热电子。
由于晶格点阵的缺陷，不同像素的暗电流可能差别很大。
在曝光时间较长的图像上，会产生一个星空状的固定噪声图案。
这种效应是因为少数像素具有反常的较大暗电流，一般可在记录后从图像中减去，除非暗电流已使势阱中的电子达到饱和。
晶格点阵的缺陷产生不能收集光电子的死像素。
由于电荷在移出芯片的途中要穿过像素，一个死像素就会导致一整列中的全部或部分像素无效；过渡曝光会使过剩的光电子蔓延到相邻像素，导致图像扩散性模糊。
3.转移效率和转移损失率
电荷包从一个势阱向另一个势阱转移时，需要一个过程。
像素中的电荷在离开芯片之前要在势阱间移动上千次或更多，这要求电荷转移效率极其高，否则光电子的有效数目会在读出过程中损失严重。
引起电荷转移不完全的主要原因是表面态对电子的俘获，转移损失造成信号退化。
采用“胖零”技术可减少这种损耗。
1.2 多光谱成像（RGB+IR+X）
所谓的多光谱，其特点在于一套设备上分布有一个或则多个CCD工业相机。
常用的4CCD感光芯片，采用棱镜分光技术，每一个感光芯片对红、绿、蓝、红外四个波段进行成像。
其中棱镜分光有别于相互交叉分布成像，棱镜分光成像的每一个pixel感应的光线是同一束光纤，不存在相机的相位差。
该CCD的频谱范围分布为400nm到1000nm的感应范围，可以有效的对烟叶和烟梗的多个波段进行成像。
X射线是一种电磁波，具有很强的穿透能力，甚至能够穿透一定厚度的钢板，因此常被用于对物体内部的透视成像。
自1895年被德国物理学家伦琴发现后，X射线首先被运用到医学成像与诊断上，在随后的一百多年当中，在医学、安全检查、无损检测、工业探伤等领域中均发挥了巨大作用。
X射线透视成像技术是违禁品检查领域最基本的、也是最早得到广泛应用的方法。
其中X射线的分布范围0～200nm波段，基于CCD上设计有闪烁体的结构，可以有效的把X射线的转换为电信号，从而完成图像的收集。
采用X射线透视成像可以有效的分辨烟丝、梗签，并提取出梗签的含量。
2 多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用
随着卷烟工艺的提高以及设备的生产速度越来越高，对烟丝的要求也提高到新的层次。
例如，在制丝环节很难控制烟丝中的杂物含量，现有的除杂设备运行效率、除杂效果都不是最好
的情况，同事生产过程中还好引入新的杂物，如果杂物进入卷烟设备，杂物就会跟着一起卷成成品烟支，影响品牌和口碑；随着细支烟的流程，烟支越细，如果出现一点梗签，会直接导致烟纸炸裂，吸阻指标达不到，带来很多废烟，浪费原材料；同时，生产速度的提高，烟支内部的梗签也要求更小，否则生产的成品率无法提高。
为了进一步提高烟丝的纯度，采用多光谱的图像式检测方式，可以有效提升设备的烟丝的纯度，更加有效的控制产品质量和生产的各项指标。
2.1 烟丝检测设备的构想
基于上述的行业背景，采用工业4CCD和X射线的成像检测手段是当下烟丝质量的一个潜在的突破点。
该4CCD成像单元，可以同时抓捕提取可见光波段和红外波段的图像，X射线成像具有透光特性，同时多波段布局有利于对烟丝和梗签的分离，便于后端的图像处理和分析。
检测的设备的设计布局，改造管道输送结构，物料经过图像成像窗口，上下布局由可见光光源和高亮度红外背光光源组成，采用多光谱4CCD相机对运动的烟叶和烟梗进行成像，同时提取可见光波段的图像和红外波段的图像。
采集到的多光谱图像后，进行分割、烟丝烟梗分类、尺寸测量、杂物识别模型的建立等一系列算法的处理，最后计识别出杂物、烟梗，并同步控制电磁阀动作，把杂物和超出规格尺寸的梗签及时剔除。
2.2 可行性实验
针对以上的设计构思，对烟丝和烟梗进行成像预演，其实验环境如下：
2.3 需要克服的问题
在整体布局方面，采用4CCD+X射线成像，涵盖的波段范围较宽，可以分别识别杂物和梗签，成像效果是最好的。
关键难点：
1、烟丝输送速度较快：由于颜色输送速度较快，图像采集的速度比快，因此图像的曝光时间较短，所需要的光源也越亮，光的散热会是一个大问题，需要独立的水冷散热。
2、物料存在拖影现象：对高速运动物体拍照，都会有一点拖影现象，曝光时间不能调的太小，对后期的图像处理是一个考验
在卷烟生产过程中，烟丝品级、水分、产地、环境温度参数等，对应烟丝和烟梗的颜色、密度产生不同的影响。
在识别杂物的过程中，需要根据不同的品牌制作相应的识别数据库，进而提高设备的检测准确率。
本应用方案的优势在于检测速度快，且可见光、红外波段、X射线的光谱范围涵盖了0.1nm～1000nm的全光谱范围。
另外，对于高端的多光谱4CCD和X成像技术，应用于烟丝量检测尚属首次，如果对检测后的控制体系设计得当，提升卷烟生产线的智能化程度。
参考文献：
[1]李果；许成；袁兴；朱云霞基于智能相机的残烟丝异物智能剔除系统的研究科技创新导报2016-08-03
[2]朱文魁；刘斌；毛伟俊；席建平；钟科军基于低能X射线透射成像的打叶片烟中烟梗在线检测烟草科技2015-02-15
作者介绍：张磊磊 1984年6月生籍贯：贵州遵义学历：本科研究方向：工业自动化。